Validating Recipients of Pediatric Solid Organ Transplant Using Administrative Healthcare Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health administrative datasets have the potential to provide valuable insights into pediatric solid organ transplantation; however, validation is necessary to ensure their accuracy. This study aimed to assess the validity of administrative data by comparing it to direct transplant records from a major pediatric transplant center in Ontario, Canada (1991-2011). METHODS: Using linked administrative healthcare databases, we conducted a retrospective analysis to evaluate the validity of physician billing claims and hospital diagnostic and procedural codes in identifying pediatric solid organ transplants. Sensitivity and positive predictive value (PPV) were calculated for various algorithms. RESULTS: During the study period, a total of 347 kidney, 250 liver, 200 heart, and 28 lung transplants were performed. The best algorithm for identifying these transplants utilized hospital procedural codes from the Canadian Institute for Health Information Discharge Abstract Database. Compared to transplant center records, these codes demonstrated a sensitivity of 91% (95% CI: 89-93) and PPV of 93% (95% CI: 91-95) when including all organ types, and performed similarly well when evaluating individual organ types. CONCLUSION: This study is the first to validate administrative data for identifying pediatric solid organ transplant recipients, demonstrating the reliability of procedural codes for population-level health research in this domain.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».