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Record W4385754984 · doi:10.14745/ccdr.v49i78a01f

Élaboration de définitions fondées sur les codes de la Classification internationale des maladies pour l’étude des séquelles d’infections entériques au Canada

2023· article· fr· W4385754984 on OpenAlexaffvenueabout
Eleni Galanis, Azita Goshtasebi, Yuen Wai Hung, Jonathan Chan, Douglas G. Matsell, Kristine Chapman, Gilaad G. Kaplan, David L. Kaplan, David M. Patrick, Bei Yuan Zhang, Marsha Taylor, Dimitra Panagiotoglou, Shannon E. Majowicz

Bibliographic record

VenueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAnimal Disease Management and Epidemiology
Canadian institutionsMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversity of CalgaryUniversity of WaterlooBritish Columbia Institute of Technology
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Les infections entériques et leurs séquelles chroniques sont une cause majeure d'invalidité et de décès.Malgré l'utilisation croissante des données administratives relatives à la santé pour mesurer le fardeau des maladies chroniques dans la population, il existe peu de définitions de cas validées fondées sur les codes de la Classification internationale des maladies (CIM), particulièrement dans le contexte canadien.Notre objectif était de valider les définitions des codes de la CIM pour les séquelles des infections entériques au Canada : insuffisance rénale aiguë (IRA); syndrome hémolytique et urémique (SHU); purpura thrombopénique thrombotique (PTT); syndrome de Guillain-Barré/syndrome de Miller-Fisher (SGB/SFM); polyneuropathie inflammatoire démyélinisante chronique (PIDC); spondylarthrite ankylosante (SA); arthrite réactionnelle; uvéite antérieure; maladie de Crohn, colite ulcéreuse, maladie cœliaque, érythème noueux (EN); listériose néonatale (LN) et la maladie de Graves (MG).Méthodes : Nous avons adopté une approche à plusieurs étapes en procédant à une revue de la littérature pour recenser les définitions validées existantes, à une évaluation des définitions validées par les cliniciens, à un examen des dossiers pour vérifier les définitions proposées et à un examen final par les cliniciens.Nous avons mesuré la sensibilité et la valeur prédictive positive (VPP) des définitions proposées.Résultats : Quarante études répondaient aux critères d'inclusion.Nous avons recensé des définitions validées pour 12 séquelles; les cliniciens en ont élaboré trois (EN, LN, MG).Nous avons examiné 181 dossiers pour 6 séquelles (IRA, SHU, PTT, SGB/SMF, PIDC, SA).La sensibilité (42,8 %-100 %) et la VPP (63,6 %-100 %) des définitions des codes de la CIM varient.Six définitions ont été modifiées par les cliniciens après l'examen des dossiers (IRA, PTT, SGB/SMF, PIDC, SA, arthrite réactionnelle) afin de tenir compte des pratiques de codage, d'augmenter la spécificité ou la sensibilité et de répondre aux contraintes logistiques.Conclusion : La conception en plusieurs étapes des définitions des codes de la CIM a permis de recenser les définitions existantes, d'améliorer leur sensibilité et leur VPP et de les adapter au contexte canadien.

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)0.023
metaresearch head score (Gemma)0.076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.104
Threshold uncertainty score0.355

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0230.076
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0140.019
Science and technology studies0.0050.004
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0040.005
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.040
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.212 · 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 designNot applicable
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
Published2023
Admission routes3
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