MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7099779528

Achieving Data Quality in a Statistical Agency: A Methodological Perspective DATA DETECTIVES: UNCOVERING SYSTEMATIC ERRORS IN ADMINISTRATIVE DATABASES

2008· article· en· W7099779528 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Neural Network Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Data qualityGeneral partnershipData integrityPublic healthInformation systemHealth dataSystematic review
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Secondary users of health information often assume that administrative data provides a relatively sound basis when making important planning and policy decisions. If errors are evenly and/or randomly distributed this may have little impact. This assumption is betrayed when information sources contain systematic errors, or when systematic errors are introduced in the creation of master files. The most common systematic errors involve underreporting of activity for a specific population, inaccurate re-coding of spatial information, or differences in data entry protocols. The Central East Health Information Partnership (CEHIP) provides information support for development of public health programs and health system planning through a partnership in Ontario’s most populous health planning region. CEHIP has identified a number of systematic errors in administrative databases and has documented many of these in reports distributed to partner organizations. Failures to register births and incorrect assignment of geographic codes in vital statistics files have been studied. Misclassification of cause of death has also been explored, particularly with respect to delays in determining cause of death and the effect this has on official data sets. Differences in data entry protocols for reportable disease data have been researched, raising questions about the consistency of data submitted by different tracking agencies. This paper will describe how some of these errors were identified, and note processes that give rise to such losses in data integrity. The conclusion will address some of the impacts these problems have for health planners, program managers and policy makers.

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)0,726
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,854
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7260,854
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0190,023
Études des sciences et des technologies0,0080,046
Communication savante0,0310,027
Science ouverte0,0090,019
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,560
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,060 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Neural Network ApplicationsTravaux en français237 207