Secondary use of routinely collected administrative health data for epidemiologic research: Answering research questions using data collected for a different purpose
Notice bibliographique
Résumé
The use of routinely collected administrative health data for research can provide unique insights to inform decision-making and, ultimately, support better public health outcomes. Yet, since these data are primarily collected to administer healthcare service delivery, challenges exist when using such data for secondary purposes, namely epidemiologic research. Many of these challenges stem from the researcher's lack of control over the quality and consistency of data collection, and - furthermore - a lessened understanding of the data being analyzed. That said, we assert that these challenges can be partly mitigated through careful, systematic use of these data in epidemiologic research. This article presents considerations derived from experiences analyzing administrative health data (e.g., healthcare practitioner billings, hospitalizations, and prescription medication data) in the Canadian province of British Columbia (population of over 5 million in 2024), though we believe the underlying principles generalize beyond this region. Key considerations were organized around four themes: 1) Know the data and their primary use (understand their scope and limitations); 2) Understand classification and coding systems (appreciate the nuances regarding classification systems, versions, how they are employed in the primary uses of the data, and querying the values); 3) Transform data into meaningful forms (process data and apply identification algorithms, when necessary); 4) Recognize the importance of validity when defining analytic variables (make meaningful inferences based on data/algorithms). Although this article is not an exhaustive list of all considerations, we believe that it will provide pragmatic insights for those interested in leveraging administrative health data for epidemiologic research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,336 | 0,621 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».