A Validation Study of the Canadian Organ Replacement Register
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives Accurate and complete documentation of patient characteristics and comorbidi-ties in renal registers is essential to control bias in the comparison of outcomes across groups of patients or dialysis facilities. The objectives of this study were to assess the quality of data collected in the Canadian Organ Replacement Register (CORR) compared with the patient’s medical charts. Design, setting, participants, & measurements This cohort study of a representative sample of adult, incident patients registered in CORR in 2005 to 2006 examined the prevalence, sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, and of comorbid conditions and agreement in coding of patient demographics and primary renal disease between CORR and the patient’s medical record. The effect of coding variation on patient survival was evaluated. Results Medical records on 1125 patients were reviewed. Agreement exceeded 97 % for health card number, date of birth, and sex and 71 % (range 46.6 to 89.1%) for the primary renal disease. Comorbid conditions were under-reported in CORR. Sensitivities ranged from 0.89 (95 % confidence interval 0.80, 0.92) for hyper-tension to 0.47 (0.38, 0.55) for peripheral vascular disease. Specificity was 0.93 for all comorbidities except hypertension. Hazard ratios for death were similar whether calculated using data from CORR or the medi-cal record. Conclusions Comorbid conditions are under-reported in CORR; however, the associated risks of mortality were similar whether using the CORR data or the medical record data, suggesting that CORR data can be used in clinical research with minimal concern for bias.
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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 | 0,019 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».