External validation of a model using health administrative data to predict acetabular fracture probability: Brief report
Rattachement africain : us, ca. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Analyses using population-based health administrative data can return erroneous results if case identification is inaccurate ("misclassification bias"). An acetabular fracture (AF) prediction model using administrative data decreased misclassification bias compared to identifying AFs using diagnostic codes. This study measured the accuracy of this AF prediction model in another hospital. We calculated AF probability in all hospitalizations in the validation hospital between 2015 and 2020. A random sample of 1000 patients stratified by expected AF probability was selected. Patient imaging studies were reviewed to determine true AF status. The validation population included 1000 people. The AF prediction model was very discriminative (c-statistic 0.90, 95% CI: 0.87-0.92) and very well calibrated (integrated calibration index 0.056, 95% CI: 0.039-0.074). AF probability can be accurately determined using routinely collected health administrative data. This observation supports using the AF prediction model to minimize misclassification bias when studying AF using health administrative data.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- External validation of a model using health administrative data to predict acetabular fracture probability: Brief report
- Date Crossref
- 31/05/2024
- Éditeur
- Ovid Technologies (Wolters Kluwer Health)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of Arizona Division of Orthopaedic Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Arizona College of Medicine- Phoenix pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Toronto Department of Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Sunnybrook Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Sunnybrook Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Ottawa Department of Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ottawa Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Ottawa Hospital Research Institute pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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103:22(e38238) pays non établi dans la noticeInstitution
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How to cite this article: Adamczyk A pays non établi dans la noticeInstitution
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ICES pays non établi dans la noticeInstitution
Division of Orthopaedic Surgery — University of Arizona, University of Arizona College of Medicine- Phoenix et Department of Surgery — University of Toronto, avec 8 autres affiliations.
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