BORN to be validated: Assessing agreement between Ontario’s birth registry and CIHI-DAD
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Better Outcomes Registry and Network Ontario Information System (BIS) has captured data on births in Ontario since 2012. Data and information quality is a foundational pillar of Ontario's birth registry. OBJECTIVE: To evaluate data quality and reliability, we compared birth data in the BIS with like data elements in the Canadian Institute for Health Information-Discharge-Abstract-Database (CIHI-DAD) which captures administrative, clinical, and demographic data on all hospital discharges. METHODS: We used unique pregnancy identifiers to deterministically link maternal records in the BIS to the CIHI-DAD in the fiscal years 2016-2017 to 2020-2021. Percent agreement and Cohen Kappa Coefficients (simple or weighted) with 95% confidence intervals (CI) assessed agreement on selected elements in both databases. Sensitivity analyses explored the impact of the COVID-19 pandemic on data entry and quality processes. RESULTS: There was excellent percentage agreement (⩾90%) between the two databases for all maternal elements assessed. Fourteen out of the twenty elements assessed indicated substantial (κ = 0.61-0.80) or almost perfect agreement (κ = 0.81-0.99) on Kappa tests. Sensitivity analyses restricting the linked cohort to data entered before (2016/2017-2019/2020) and during (2020/2021) the COVID-19 pandemic demonstrated no significant changes in agreement across all elements. CONCLUSION: Overall, the BIS and CIHI-DAD databases had high agreement on most maternal data elements; however, further examination is necessary to explore discrepancies identified.Implications for health information management practice:As the BIS is newer than the CIHI-DAD and uses a different method of data abstraction, routinely evaluating and enhancing data quality is crucial for providing accurate and valid evidence for health policy, surveillance, and research.
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 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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle