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Enregistrement W579128109

Using personal health insurance numbers to link the Canadian Cancer Registry and the Discharge Abstract Database.

2015· article· en· W579128109 sur OpenAlexaffabout
Dianne Zakaria, Richard Trudeau, Claudia Sanmartin, Patricia Murison, Gisèle Carrière, Maureen MacIntyre, Donna Turner, Brandon Wagar, Mary Jane King, K.A. Vriends, Ryan Woods, Gina Lockwood, R. Louchini

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensCanadian Partnership Against CancerCancer Care OntarioCanadian Institute for Health InformationCancerCare ManitobaPublic Health Agency of CanadaCancer Care Nova ScotiaStatistics CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancer registryProstate cancerRecord linkageCancerHealth insuranceColorectal cancerHealth careFamily medicineProstateInternal medicineDatabaseBreast cancerOncologyPopulationEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Linking cancer registry and administrative data can reveal health care use patterns among cancer patients. The Canadian Cancer Registry (CCR) contains personal health insurance numbers (HINs) that facilitate linkage to hospitalization information in the Discharge Abstract Database (DAD). DATA AND METHODS: Valid HINs, captured in the CCR or obtained through probabilistic linkages to provincial health insurance registries, were used to deterministically link prostate, female breast, colorectal and lung cancers diagnosed from 2005 through 2008 with the DAD for fiscal years 2004/2005 to 2010/2011. RESULTS: At least 98% of tumours diagnosed from 2005 through 2008 had valid HINs in the CCR or obtained through probabilistic linkages. For provinces submitting day surgeries to the DAD, linkage rates to at least one DAD record were higher for female breast (95.6% to 98.1%), colorectal (96.9% to 98.7%) and lung cancers (92.8% to 96.3%) than for prostate cancers (77.2% to 91.6%). Among linked records, agreement was high for sex (99% or more) and complete date of birth (97% or more); the likelihood of a consistent diagnosis in the CCR and on at least one linked DAD record was higher for female breast (86.8% to 97.2%), colorectal (94.6% to 97.7%) and lung cancers (90.3% to 95.5%) than for prostate cancers (77.4% to 87.8%). INTERPRETATION: Deterministically linking the CCR and DAD using personal HINs is a feasible and valid approach to obtaining hospitalization information about cancer patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,013
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,138 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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