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Record W3089920450 · doi:10.24095/hpcdp.33.1.06f

Validation des codes de diagnostic de la CIM-9 pour la dysplasie bronchopulmonaire dans les bases de données de la Régie de l'assurance-maladie du Québec

2012· article· fr· W3089920450 on OpenAlexaffvenueabout
JS Landry, Daniela Croitoru, Dick Menzies

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicNeonatal Respiratory Health Research
Canadian institutionsMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicinePolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction La dysplasie bronchopulmonaire (DBP) est une maladie respiratoire chronique causée par une lésion pulmonaire néonatale. Cette étude a pour objet de valider l'utilisation des codes de diagnostic de la CIM-9 correspondant à la DBP dans les bases de données administratives pour déterminer s'ils peuvent être employés dans les analyses sur l'utilisation du système de soins de santé. Méthodologie Le processus de validation a fait appel à une cohorte rétrospective composée de nouveau-nés prématurés, ayant présenté ou non des complications respiratoires, qui avaient été admis à l'Hôpital de Montréal pour enfants, à Montréal (Québec), entre 1983 et 1992. Les sujets atteints de DBP ont été identifiés au moyen des codes de diagnostic de la CIM-9 dans les bases de données administratives provinciales (services médicaux et MED-ECHO), puis comparés à des sujets atteints d'une DBP confirmée dans la cohorte de validation. Nous avons examiné la concordance des données et avons estimé la sensibilité et la spécificité associées à l'utilisation de ces codes de diagnostic pour la DBP. Résultats Les cas dits « vrais positifs » de DBP et les cas dits « faux négatifs » de DBP ne présentaient pas de différences significatives selon l'âge gestationnel, le poids à la naissance et le score d'Apgar. L'âge gestationnel associé aux cas dits « faux positifs » de DBP était considérablement inférieur à celui des vrais négatifs. L'utilisation de codes de diagnostic de la CIM-9 pour la DBP a été associée à une spécificité se situant entre 97,6 % et 98,0 %. La sensibilité, plus faible, se situait à 45,0 % et à 52,4 % pour les bases de données sur les services médicaux et MED-ECHO, respectivement. Il est arrivé plus fréquemment que les cas légers de DBP ne soient pas décelés que les cas plus graves. Conclusion Le degré de spécificité des codes de diagnostic de la CIM-9 pour la DBP dans les bases de données de la Régie de l'assurance-maladie du Québec est suffisamment élevé pour permettre l'utilisation de ces codes de façon systématique. La sensibilité plus faible en ce qui concerne les cas légers se soldera probablement par une sous-estimation des répercussions de la DBP sur l'utilisation à long terme du système de soins de santé par les nouveau-nés prématurés.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.034
metaresearch head score (Gemma)0.120
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.242
Threshold uncertainty score0.487

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0340.120
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes3
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