Qualitative Study of Physician Perspectives on Classifying Screening and Nonscreening Colonoscopy using Administrative Health Data: Adding Practice Does Not Make Perfect
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previously developed screening colonoscopy algorithms based on diagnostic and endoscopy procedural variables have not been sufficiently accurate for use in epidemiological and health services research. OBJECTIVE: To increase understanding of the administrative health database variables that could help to discern screening and nonscreening colonoscopy. METHODS: A qualitative study using physician focus groups was conducted in Montreal (Quebec), Calgary (Alberta) and Toronto (Ontario). Specialty-specific focus group sessions were held among family physicians and gastroenterologists - the physicians responsible for referring patients to and performing screening colonoscopy, respectively. Interview guides were developed to better understand physician clinical and billing practices. Discussions were audiotaped, transcribed verbatim and analyzed using the constant comparative approach. RESULTS: Forty family physicians and seven gastroenterologists participated in five focus group sessions. Patient variables included demographics (age) and medical history (colorectal cancer risk factors⁄symptoms, medication for colorectal cancer risk factors⁄symptoms, gastrointestinal disorders, severe disease). Clinical practice variables included timing of the colonoscopy (evenings, weekends, holidays, during hospitalization; same-day endoscopist consultation and colonoscopy), use of services (hospitalization, annual examination, transfer from other facility) and procedure use patterns (large bowel or other medical⁄surgical procedure before and subsequent to colonoscopy). However, wide variability in clinical and billing practices will likely preclude the development of a reasonably accurate screening colonoscopy algorithm. Physicians suggested adding a screening colonoscopy code to the administrative health data. CONCLUSIONS: Failure to acknowledge the limitations of the provincial administrative health databases to identify screening colonoscopy may lead to incorrect conclusions and the establishment of inappropriate health care policies.
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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 | 0,031 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».