Estimating health-selective migration in patients with systemic lupus erythematosus or Sjogren's from administrative data
Notice bibliographique
Résumé
Les organismes canadiens de santé publique ont le mandat de surveiller la prévalence, incidence, et les tendances des maladies chroniques dans notre pays. De plus en plus, ces agences utilisent des bases de données administratives sur la santé à ces fins. Cependant, l'utilisation valable de ces sources de données pour la surveillance des maladies chroniques exige une compréhension de certaines limites inhérentes, en particulier la migration sélective par l'état de santé, ce qui se produit lorsque les gens migrent de façon différente du à leur état de santé. Nous avons effectué une évaluation des déménagements chez des patients ayant le lupus érythémateux disséminé ou le syndrome de Sjogren's tel qu'identifiés dans les données des réclamations des médecins et des hôpitaux du Québec. La régression logistique hiérarchique a été utilisée pour comparer les taux de migration chez des patients atteints de lupus ou de Sjogren's aux taux de déménagement dans un échantillon de concordance des fréquences par âge et par sexe de la population de Montréal.Dans notre échantillon, l'association entre les maladies et la migration a démontré des modifications par l'âge du patient et la durée de sa maladie. Les patients lupiques ou ayant le Sjogren's déménagent moins quand ils sont plus jeunes. Par exemple, à 30 ans et atteint de l'une de ces maladies depuis deux ans les patients lupiques (RC: 0.54, intervalle crédible (ICr) 95% 0.45-0.6) et ceux atteints de Sjogren's (RC: 0.41, ICr 95% 0.28-0.56) ont des cotes de déménagement moins élevés que ceux du groupe témoin. Par contre, à 50 ans et plus, les cotes de migration des patients lupiques et ayant le Sjogren's sont comparables et même légèrement supérieures à celles du groupe témoin. Les patients âgées de 70 ans étant malades depuis 2 ans ont un rapport de cotes de déplacement de 1,29 (ICr 95%: 1,04-1,58) pour ceux atteints du lupus et de 1,09 (ICr 95%, 0,81-1,42) pour ceux ayant le Sjogren's. Aussi, l'association entre la migration et la durée de la maladie était qualitativement différente entre les patients lupiques et les patients atteints de Sjogren's. Par exemple, les patients ayant le lupus depuis un an ont montrés un rapport de cotes de 0,96 (ICr 95%, 0,93-098) et les patients atteint de Sjogren's ont montrés un rapport de cotes de 1,05 (ICr 95% 1,00-1,10) par an de durée de maladie.Les résultats étaient similaires lorsque le groupe témoin était composé de patients qui n'avaient pas encore été diagnostiqués ou lorsqu'on regarde les migrations à l'échelle régionale. Ce mémoire supporte l'idée que les maladies chroniques peuvent affecter les taux de migration et que ceux-ci peuvent varier en fonction de l'âge du patient, de la maladie et de la durée de cette maladie.
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 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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».