RESEARCH ARTICLE Refining Hypertension Surveillance to Account for Potentially Misclassified Cases
Notice bibliographique
Résumé
Administrative health data have been used in hypertension surveillance using the 1H2P method: the International Classification of Disease (ICD) hypertension diagnosis codes were recorded in at least 1 hospitalization or 2 physician claims within 2 year-period. Accu-mulation of false positive cases over time using the 1H2P method could result in the overes-timation of hypertension prevalence. In this study, we developed and validated a new reclassification method to define hypertension cases using regularized logistic regression with the age, sex, hypertension and comorbidities in physician claims, and diagnosis of hy-pertension in hospital discharge data as independent variables. A Bayesian method was then used to adjust the prevalence estimated from the reclassification method. We evaluat-ed the hypertension prevalence in data from Alberta, Canada using the currently accepted 1H2P method and these newly developed methods. The reclassification method with Bayesian adjustment produced similar prevalence estimates as the 1H2P method. This supports the continued use of the 1H2P method as a simple and practical way to conduct hypertension surveillance using administrative health data.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».