Validation of self-reported race in PROMIS
Notice bibliographique
Résumé
Race is an important determinant of renal outcomes but is not validated in most administrative data. We validated self-reported race (SRR) in PROMIS using a telephone surveys as gold standard and compared PROMIS SRR to the Canadian census classification of race.PROMIS SRR had an accuracy of 95.3% (CI 94.2-97.0%) when validated against the survey with Sn and Sp u226590% in all race groups except in Aboriginals (Sn 87.5%). The positive and negative predictive values were u226595%. The Canadian census had overall accuracy of 95.7% (CI 94.4-97.6%) when validated against PROMIS SRR with Sn and Sp u226590%. The results did not differ in subgroups based on age, sex, birth outside Canada, or renal group.We validate PROMIS SRR for use in the secondary analysis of administrative data for research. PROMIS also correlates with census race categories allowing linkage with other data sources that use census-based definitions of race.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».