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Record W7161990612 · doi:10.82308/38347

Estimating rheumatoid arthritis prevalence and care quality in a large sample from the Quebec population

2019· dissertation· en· W7161990612 on OpenAlexaboutno aff
Zeinab Slim

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationStatistical analysisSample size determinationSample (material)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Étude # 1: Une analyse statistique bayésienne a été mise en œuvre pour estimer la prévalence de la polyarthrite rhumatoïde, ajustée pour la classification biaisée, en utilisant trois sources de données dont les diagnostics autodéclarés de polyarthrite rhumatoïde ainsi que l'utilisation de médicaments antirhumatismaux modificateurs de la maladie et finalement des codes de facturation des médecins au Québec. Nos méthodes ont estimé que la prévalence de la polyarthrite rhumatoïde en 2010 chez les adultes âgés de 40 à 69 ans était de 1.1% (intervalle crédible 95%: 0.9, 1.3%) combinant les trois approches de vérification, sous l'hypothèse d'indépendance conditionnelle et utilisant des distributions a priori non informatives. Des gains dans les sensibilités ont été observés en combinant deux ou trois méthodes. Il s'agit de la première étude de prévalence de la polyarthrite rhumatoïde à corriger les erreurs de classification inhérentes à chaque source de données, lors de la combinaison des données auto-déclarées et administratives. Étude # 2: L'objectif spécifique de cette étude est de calculer, en utilisant onze périodes d'observation, des estimations non ajustées et ajustées de la prévalence de la polyarthrite rhumatoïde, ainsi que des estimations de sensibilité et de spécificité de l'approche de calcul utilisant les données administratives de la Régie de l'assurance maladie du Québec seules ou combinées avec des données auto-déclarées. Nous avons étudié les participants à CARTAGÈNE. Les estimations de la prévalence de la polyarthrite rhumatoïde, non corrigées et corrigées pour les erreurs de classification, ont été calculées à l'aide de méthodes d'analyses bayésiennes. En utilisant trois méthodes de détermination ainsi qu'en supposant une dépendance conditionnelle entre les données autodéclarées et une erreur de classification pour chaque méthode, la prévalence sur trois ans chez les adultes âgés de 40 à 69 ans a été estimée à 0.9% (95% intervalle crédible: 0,7; 1.2%). Nos résultats montrent des variations dans les estimations de la prévalence liées aux trois facteurs. Les changements dans les estimations de sensibilité liées à la durée de la période d'observation dans les données administratives étaient négligeables, mais une augmentation notable a été observée dans la sensibilité lorsque des informations auto-déclarées ont été ajoutées. Étude # 3: Les objectifs de cette étude étaient de déterminer si certains indicateurs de qualité pouvaient être évalués à partir des données auto-déclarées de CARTAGÈNE. Une cohorte de patients atteints de polyarthrite rhumatoïde a été construite. Nous avons évalué six Indicateurs de qualité, dont quatre concernaient la prise en charge de la polyarthrite rhumatoïde et le traitement et deux ont trait à des facteurs liés au mode de vie. Les Indicateurs de qualité ont été rapportés en termes de proportion de patients les remplissant. Des analyses de régression logistique bayésienne ont été conduites d'abord pour étudier la variation potentielle de l'utilisation d'un agent antirhumatismal modificateur de la maladie qui était notre issue clinique d'intérêt représentée par une variable binaire (utilisation oui/non). Notre cohorte comprenait 142 patients atteints de polyarthrite rhumatoïde. Les Indicateurs de qualité se rapportant à la pharmacothérapie et à la prise en charge médicale de la polyarthrite rhumatoïde variaient de 60% à 80%. En ce qui concerne les indicateurs de qualité axés sur les facteurs liés au mode de vie, 55% des patients ont déclaré avoir fait de l'activité physique modérée et seulement 17% ont déclaré fumer présentement. Les résultats de la régression logistique bayésienne n'ont montré aucune association précise entre l'utilisation des antirhumatismaux modificateurs de la maladie et les caractéristiques des patients (âge, niveau de scolarité, revenu et sexe).

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.022
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: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.122

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.022
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.016
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.304 · 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
GenreEmpirical

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
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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