Consistency Between Administrative Health Records and Self-Reported Health Status and Health Care Use Among Indigenous Wayuu Health Insurance Enrollees: La Guajira, Colombia
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to assess the consistency between self-reported demographic characteristics, health conditions, and healthcare use, and administrative healthcare records, in a sample of enrollees of an Indigenous health organization in Colombia. We conducted a phone survey of a random sample of 2113 enrollees September-2020/February-2021. Administrative health records were obtained for the sample. Using ICD-10 diagnostic codes, we identified individuals who had healthcare visits for diabetes, hypertension, and/or pregnancy. Using unique identifiers, we linked their survey data to the administrative dataset. Agreement percentages and Cohen's Kappa coefficients were calculated. Logistic regressions were performed for each health condition/state. Results showed high degree of agreement between data sources for sex and age, similar rates for diabetes and hypertension, 10% variation for pregnancy. Kappa statistics were in the moderate range. Age was significantly associated with agreement between data sources. Sex, language, and self-rated health were significant for diabetes. This is the first study with data from an Indigenous population assessing the consistency between self-reported data and administrative health records. Survey and administrative data produced similar results, suggesting that Anas Wauu can be confident in using their data for planning and research purposes, as part of the movement toward data sovereignty.
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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 | 0,036 | 0,002 |
| 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 | 0,013 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».