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Enregistrement W6939238815 · doi:10.6084/m9.figshare.20317860

Additional file 1 of Characterizing people with frequent emergency department visits and substance use: a retrospective cohort study of linked administrative data in Ontario, Alberta, and B.C., Canada

2022· article· en· W6939238815 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of AlbertaUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease ControlInstitute for Clinical Evaluative SciencesVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTable (database)Cluster analysisCluster (spacecraft)Representation (politics)Diagnosis codeChecklistCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Supplementary Table 1. Summary of diagnostic codes for substance use-related presentations. List of diagnostic codes used to define substance use categories in study cohort definition. a. Supplementary Table 1.1. Summary of ICD-10-CA codes for substance use categories. List of ICD-10-CA diagnostic codes used to define substance use categories. b. Supplementary Table 1.2. Summary of ICD-9 codes for substance use categories. List of ICD-9 diagnostic codes used to define substance use categories Supplementary Table 2. Variable checklist for each database. Summary of databases used to characterize study cohort (NACRS, DAD, HMHDB, MSP, Pharmanet, Vital Events and Statistics), and summary of variables characterized within each database. Supplementary Table 3. Pseudo F values for number of subgroups for Ontario, from 1-10. Summary of subgroup numbers and associated pseudo F values used for cluster analysis in Ontario. Supplementary Table 4. Pseudo F values for number of subgroups for Alberta, from 1-10. Summary of subgroup numbers and associated pseudo F values used for cluster analysis in Alberta. Supplementary Table 5. Pseudo F values for number of subgroups for B.C., from 1-10. Summary of subgroup numbers and associated pseudo F values used for cluster analysis in B.C. Supplementary Figure 1. Visual Representation of Subgroups for Ontario. Graphical representation of clustering variables used to define subgroups in Ontario. Supplementary Figure 2. Visual Representation of Subgroups for Alberta. Graphical representation of clustering variables used to define subgroups in Alberta. Supplementary Figure 3. Visual Representation of Subgroups for B.C. Graphical representation of clustering variables used to define subgroups in B.C. Supplementary Table 6. Demographic and healthcare utilization characteristics of subgroups of people with frequent ED visits (top 10%) and substance use in Ontario, Alberta, and B.C. (April 1st, 2014 to March 31st, 2015). Detailed summary of subgroups’ demographic and healthcare utilization characteristics to complement main study Tables.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4180,025

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
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Résumé présentoui

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