A model for non-communicable disease surveillance in Canada: the prairie pilot diabetes surveillance system.
Notice bibliographique
Résumé
The Prairie Pilot Diabetes Surveillance Project was organized to design and test a prototype population-based surveillance system, using administrative data, for a chronic disease exemplar - diabetes mellitus. The Canadian model of a public health surveillance system for chronic conditions described here specifies a process by which administrative and claims data arising from provincial health insurance programs are merged into an annual person-level summary file (APLSF), yielding one summary record for each person insured within each province. The APLSF is the basis for a variety of estimates, including incidence, prevalence, mortality, complication rates and health services utilization. The model was used to produce comparable interprovincial estimates of several parameters with respect to diabetes for the entire population in the provinces of Alberta, Manitoba and Saskatchewan. All processing of identifiable health data occurred within the provinces where the data were generated. Combining results across provinces was based on further aggregation of the summary data from each province and not by pooling of identifiable person-level data. On the basis of preliminary outputs for diabetes mellitus, the model appears to provide coherent estimates of key diabetes parameters and reflects anticipated differences in health services and outcomes, by disease state. Three characteristics of the model recommend it as a resource for non-communicable disease surveillance in Canada: a) it maximizes the utility of existing data; b) it includes both those with and those without the disease in question; and c) it respects provincial legislation regarding personal health data, yet permits reporting of multi-provincial, population-based data.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».