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Enregistrement W4403659932 · doi:10.2196/59844

The University of California Study of Outcomes in Mothers and Infants (a Population-Based Research Resource): Retrospective Cohort Study

2024· article· en· W4403659932 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésPreprintRetrospective cohort studyCohort studyMedicineResource (disambiguation)PopulationEnvironmental healthComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Population-based databases are valuable for perinatal research. The California Department of Health Care Access and Information (HCAI) created a linked birth file covering the years 1991 through 2012. This file includes birth and fetal death certificate records linked to the hospital discharge records of the birthing person and infant. In 2019, the University of California Study of Outcomes in Mothers and Infants received approval to create similar linked birth files for births from 2011 onward, with 2 years of overlapping birth files to allow for linkage comparison. OBJECTIVE: This paper aims to describe the University of California Study of Outcomes in Mothers and Infants linkage methodology, examine the linkage quality, and discuss the benefits and limitations of the approach. METHODS: Live birth and fetal death certificates were linked to hospital discharge records for California infants between 2005 and 2020. The linkage algorithm includes variables such as birth hospital and date of birth, and linked record selection is made based on a "link score." The complete file includes California Vital Statistics and HCAI hospital discharge records for the birthing person (1 y before delivery and 1 y after delivery) and infant (1 y after delivery). Linkage quality was assessed through a comparison of linked files and California Vital Statistics only. Comparisons were made to previous linked birth files created by the HCAI for 2011 and 2012. RESULTS: Of the 8,040,000 live births, 7,427,738 (92.38%) California Vital Statistics live birth records were linked to HCAI records for birthing people, 7,680,597 (95.53%) birth records were linked to HCAI records for the infant, and 7,285,346 (90.61%) California Vital Statistics birth records were linked to HCAI records for both the birthing person and the infant. The linkage rates were 92.44% (976,526/1,056,358) for Asian and 86.27% (28,601/33,151) for Hawaiian or Pacific Islander birthing people. Of the 44,212 fetal deaths, 33,355 (75.44%) had HCAI records linked to the birthing person. When assessing variables in both California Vital Statistics and hospital records, the percentage was greatest when using both sources: the rates of gestational diabetes were 4.52% (329,128/7,285,345) in the California Vital Statistics records, 8.2% (597,534/7,285,345) in the HCAI records, and 9.34% (680,757/7,285,345) when using both data sources. CONCLUSIONS: We demonstrate that the linkage strategy used for this data platform is similar in linkage rate and linkage quality to the previous linked birth files created by the HCAI. The linkage provides higher rates of crucial variables, such as diabetes, compared to birth certificate records alone, although selection bias from the linkage must be considered. This platform has been used independently to examine health outcomes, has been linked to environmental datasets and residential data, and has been used to obtain and examine maternal serum and newborn blood spots.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle