Accuracy of Manitoba administrative health databases to identify patients with cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cirrhosis is associated with a substantial clinical and economic burden on healthcare systems worldwide. Currently, health system planning for cirrhosis is challenged by a lack of provincial prevalence and incidence information. Administrative health data may be one way to complete surveillance and monitoring of cirrhosis burden in Manitoba; however, an algorithm to identify cases of cirrhosis does not exist. Therefore, the objectives of this thesis, were to develop and validate administrative data algorithms for cirrhosis and describe the epidemiology of cirrhosis in Manitoba overtime and investigate changes in its incidence and prevalence across various age groups and between males and females. Methods: A retrospective study was conducted using linked provincial administrative health data to primary care electronic medical records (EMR) to develop and validate algorithms for identifying cases of cirrhosis. A validated case definition from EMR data was the reference standard. Two optimal algorithms were used to estimate the burden and epidemiology of cirrhosis overtime. Annual incidence rates were estimated using a generalized linear model and generalized estimating equations with a negative binomial distribution adjusting for age and sex. Results: The estimates of sensitivity, specificity, and positive predictive value (PPV) of the two optimal algorithms when compared to a reference standard of validated primary care case definition ranged 42.8%-67.9%, 95.8%-97.5%, 18.4%-19.3% respectively. Application of these algorithms to provincial data demonstrated an increase in age- and sex-adjusted incidence and prevalence rates of cirrhosis between 2010-2019. The incidence of cirrhosis showed an average annual increase of 4-6%, with the most significant increases ranged 6-8% per year (p < 0.0001) in young adults aged 18-44 years. Regardless of the algorithm employed, the incidence rates among females were consistently higher than those among males (p <0.0001). Furthermore, the rate of change in cirrhosis incidence was significantly higher among young adults (p = 0.001) and females (p=.03). Conclusion: Cirrhosis patients can be identified from administrative health data with modest accuracy when a validated case definition for primary care EMRs was the reference standard. The incidence and prevalence of cirrhosis substantially increased overtime, signaling an alarming shift in the disease burden towards younger individuals and females.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».