Population prevalence of diabetes: validation of a case definition from health administrative data using a population-based survey and home blood glucose sampling
Bibliographic record
Abstract
Contexte: Les études qui valident les cas de diabète identifiés à partir des données administratives sont limitées et n'évaluent pas systématiquement le diabète non diagnostiqué. Nous avons mené une revue systématique pour déterminer la validité d'un algorithme utilisé pour identifier les cas de diabète (deux facturations de médecins ou une hospitalisation pour le diabète, pendant une période de deux ans; Système National de Surveillance du Diabète du Canada, SNSD). Nous avons aussi validé cet algorithme dans les bases de données du Québec en comparaison avec des données obtenues à partir d'une enquête publique. En plus, nous avons estimé la prévalence du diabète diagnostiqué à partir des données d'une enquête publique ainsi que la prévalence du diabète non diagnostiqué à partir du taux de la glycémie mesurée en utilisant des échantillons sanguins envoyés par la poste.Méthodes: Pour la revue systématique, nous avons effectué une recherche dans les bases de données de Medline (de 1950) et Embase (de 1980) pour les études de validation publiées jusqu'en Août 2012 (mots-clés: «diabetes mellitus», «administrative databases» et «validation studies»). Un modèle de régression bi-variée aux effets aléatoires a été utilisé pour regrouper des estimations de sensibilité et de spécificité. Pour la validation de l'algorithme dans les bases de données du Québec, nous avons obtenu des données administratives relatives à un échantillon aléatoire stratifié de 6247 résidents du Québec (2009). Ces individus ont été aussi interrogés au téléphone et ont été invités à envoyer à un laboratoire central des échantillons de sang prélevés à jeun. Les cas de diabète du SNSD ont été comparés avec ceux du diabète auto-déclaré par le patient et avec l'auto-déclaration en conjonction avec une glycémie élevée (≥ 7 mmol/l), respectivement. La sensibilité, spécificité, les valeurs prédictives positives et négatives, et la concordance statistique ont été calculées. La prévalence du diabète dans la population a été estimée en utilisant la définition ajustée en fonction des estimations de la sensibilité et de la spécificité.Résultats: Dans la revue systématique, la stratégie de recherche a identifié 1,423 résumés desquels 11 études de validation ont été choisies pour la revue. Six études ont été regroupées dans une méta-analyse. En comparaison aux données des enquêtes et/ou des dossiers médicaux, la sensibilité était de 82,3% (IC 95%, 75,8, 87,4%) et la spécificité était de 97,9% (IC 95%: 96,5, 98,8%). Pour la validation de la définition dans les banques de données du Québec, la comparaison avec les données obtenues à partir de l'enquête a montré une sensibilité de 84,3% (IC 95%: 79,3, 88,5) et une spécificité de 97,9% (IC 95%: 97,4, 98,4). La comparaison avec les données de l'enquête combinées aux taux de glycémie, a montré une sensibilité beaucoup plus faible de 58,2% (IC 95% 52,2, 64,6) et une spécificité de 98,7% (IC 95%: 98,0, 99,3). Après ajustement pour le poids d'échantillonnage, la prévalence du diabète diagnostiqué était de 7,2% (IC 95% 6,3, 8,0) et la prévalence du diabète diagnostiqué et non-diagnostiqué était de 13,4% (IC 95% 11.7, 15.0).Conclusion: Incluant l'étude du Québec dans une méta-analyse actualisée des 7 études, la sensibilité de la définition de cas de diabète diagnostiqué était de 82,6% (IC 95%, 77.1, 87.0) et la spécificité était de 97,9% (IC 95%: 96,8, 98,6). La définition semble être suffisamment précise pour une surveillance en santé publique, en particulier pour les analyses de tendance. Les personnes non-diagnostiqués sont susceptibles de subir un retard dans le traitement et d'encourir un risque plus élevé pour les complications liées au diabète. La prévalence du diabète estimée à partir des banques de données administrative doit être corrigée pour la sensibilité et la spécificité de la définition afin de mieux quantifier les changements annuels de prévalence et de tenir compte des cas de diabète non diagnostiqués.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.158 | 0.454 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".