Identifying cases of chronic pain using health administrative data: A validation study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most prevalence estimates of chronic pain are derived from surveys and vary widely, both globally (2-54%) and in Canada (6.5-44%). Health administrative data is increasingly used for chronic disease surveillance, but its validity as a source to ascertain chronic pain cases is understudied. Aim: To derive and validate an algorithm to identify cases of chronic pain as a single chronic disease using provincial health administrative data. Methods: A reference standard was developed and applied to the electronic medical records data of a Newfoundland and Labrador general population sample participating in the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network. Chronic pain algorithms were created from the administrative data of chronic pain patient populations, and their classification performance was compared to that of the reference standard via statistical tests of selection accuracy. Results: The most performant algorithm for chronic pain case ascertainment from the Medical Care Plan Fee-for-Service Physicians Claims File was: one anesthesiology encounter ever recording a chronic pain clinic procedure code OR five physician encounter dates recording any pain-related diagnostic code in five years with more than 183 days separating at least two encounters. The algorithm demonstrated 0.703 (95% confidence interval: 0.685-0.722) sensitivity, 0.668 (95% confidence interval: 0.657-0.678) specificity, and 0.408 (95% confidence interval: 0.393-0.423) positive predictive value. The Chronic Pain Algorithm selected 37.6% of a Newfoundland and Labrador provincial cohort. Conclusions: A health administrative data algorithm was derived and validated to identify chronic pain cases and estimate disease burden in residents attending fee-for-service physician encounters in Newfoundland and Labrador.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».