Validating the diagnostic accuracy of medical certification: a population-level comparison between verbal autopsy and Saudi medical records causes of death of deceased with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In contexts where certifying causes of death (COD) is inadequate - either in industrialized or non-industrialized countries - verbal autopsy (VA) serves as a practical method for determining probable COD, helping to address gaps in vital data. OBJECTIVE: This study aimed to validate the diagnostic accuracy of medical certifications at a population level by comparing COD obtained from medical records against those derived from VA in Saudi Arabia. METHOD: Death records from 2018 to 2021 were collected from a type 2 diabetes mellitus register at a major specialist hospital in Makkah. Three hundred and two VA interviews were completed with deceased patients' relatives, and the probable COD was determined using InterVA-5 software. Lin's concordance correlation coefficient was applied to examine similarities of the cause-specific mortality fractions (CSMFs) based on International Classification of Diseases chapters from both verbal autopsy causes of death (VACOD) and the physician review causes of death (PRCOD). RESULTS: Overall, the findings demonstrated a moderate level of concordance of COD at the population between VACOD and PRCOD. However, the CSMFs for various COD categories derived from both sources showed a broad spectrum of absolute differences, with the largest disparities observed among the most prevalent COD categories. CONCLUSION: PRCOD was found to overestimate population-level endocrine/metabolic and respiratory disease COD while underestimating circulatory disease, demonstrating medical certification challenges. Conversely, affirming previous literature on prevalent COD in Saudi Arabia, VA appears to deliver a plausible assessment, further strengthening its potential to integrate within the Saudi health system towards an augmented medical certification process.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».