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Enregistrement W6929075268 · doi:10.48336/577q-v658

Epidemiology and health care utilization associated with chronic pain in Newfoundland and Labrador, Canada: a population-based study using health administrative data

2022· article· en· W6929075268 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health and Epidemiology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painEpidemiologyHealth carePopulationComorbidityMedical recordAuditChronic diseaseIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic pain exerts a tremendous burden on individuals, families, and society, and has a high estimated prevalence (up to 54% globally and 44% in Canada) and direct health care cost ($7.2 billion in Canada in 2014). Most Canadian epidemiological and cost estimates do not include Newfoundland and Labrador; a knowledge gap potentially filled using health administrative data. Aim: To extract information about chronic pain as a single chronic disease in Newfoundland and Labrador using health administrative data. Methods: Health administrative data algorithms that identify cases of chronic pain as a single chronic disease were derived from the Newfoundland and Labrador Medical Care Plan Fee-for-Service Physician Claims File and Provincial Discharge Abstract Data of known chronic pain populations, and validated against an audit of the electronic medical records data of a primary care population sample. The most performant algorithm was used to identify chronic pain cases from fee-for-service physician claims data in Newfoundland and Labrador, which allowed estimation of both chronic pain incidence/prevalence, and chronic pain association with comorbidity presence and annual health care utilization. Results: The most performant validated algorithm to ascertain chronic pain cases from Newfoundland and Labrador administrative data had 70.3% sensitivity, 66.8% specificity, and 40.3% positive predictive value. As defined by the algorithm, the 2009/10 age-standardized Newfoundland and Labrador chronic pain prevalence was estimated at 37,469 per 100,000 population and incidence rate was estimated at 4,585 per 100,000 person-years at risk. Estimates were higher in females, residents of urban areas, and with increasing age. Residents identified as chronic pain cases had two to four times the odds of having a chronic comorbidity and up to twice the rate of publicly funded health care utilization compared to residents not identified as chronic pain cases. Conclusions: A health administrative data algorithm was derived and validated to identify chronic pain cases and estimate disease burden in residents attending fee-for-service physician encounters in Newfoundland and Labrador. The Chronic Pain Algorithm identified almost four out of ten Newfoundland and Labrador residents and they had a higher prevalence of comorbidities and utilization of publicly funded health services.

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 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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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