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Enregistrement W6922331194 · doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0005

Optimal Strategies for Determining the Duration of Washout Period in the Context of Identifying Chronic Disease Onset Cases Based on Administrative Data: a Systematic Review

2024· article· en· W6922331194 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)Context (archaeology)Chronic diseaseSystematic reviewDiseaseChronic conditionIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background When using administrative data, the establishment of clear and appropriate duration of chronic disease washout period is the basis for correctly identifying the point of onset of chronic disease in patients with recurrent visits and identifying new cases. Objective To review the methods for determining the duration of washout period by a systematic review of literature, in order to provide ideas for Chinese researchers to confirm the duration of washout period and correctly identify new cases with subsequent use of administrative data to identify new cases of chronic diseases. Methods In October 2021, PubMed, Web of Science, EmBase, CNKI, CQVIP and Wanfang Knowledge Service Platform were systematically searched for literature on the use of administrative data to explore the incidence and prevalence of chronic diseases from inception to 2022-10-01. Two researchers independently screened literatures and extracted relevant information, evaluated the quality of literature by using the Standards for Reporting Qualitative Research (SRQR) scale, and summarized the determination method of the duration of washout period. Results A total of 26 papers were included, and the SRQR scores of the included literature were all≥15, indicating good methodological quality. The data used in the literature were mainly from Canada, the United States, Australia and other countries (regions) with complete and abundant administrative data, and focused on a variety of chronic diseases, including diabetes, tumor, schizophrenia and other chronic diseases. The study pointed out that setting an appropriate washout period duration is the basis for accurate identification of onset cases. The methods used to determine the duration of washout period in literature were mainly divided into three major categories, including direct restriction method, consistency test method and retrograde survival function method. Among them, the most commonly used method was direct restriction method, while the retrograde survival function method had a relatively low usage rate. Conclusion Direct restriction method, consistency test method and retrograde survival function method all have corresponding advantages and limitations. The selection, judgment criteria and stability of the method need to be further explored.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0070,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,422
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,149 · 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