AnalysisWe calculated the interrate

Analysis
We calculated the interrater reliability of chart abstractor diagnosis using a k statistic. We compared patient characteristics using the Student t test for continuous variables and the c2 test for categorical variables. Using chart abstractor diagnosis as the reference standard, we
calculated true-positive, true-negative, false-positive, and false-negative rates; the sensitivity and specificity of each search; and the Youden index (J = sensitivity + specificity
- 1). We also performed a discordance analysis (an in-depth chart review to identify reasons for misclassification in patients whose test results were falsely positive or falsely negative) in the algorithm with the highest Youden index. We calculated 95% CIs for test characteristics,
assuming a binomial distribution. To maximize sensitivity, patients who had both asthma and COPD
were categorized as asthma. We used SAS, version 9.3,for all analyses.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์เราคำนวณความน่าเชื่อถือ interrater ภูมิ abstractor วินิจฉัยโดยใช้สถิติ k เราเปรียบเทียบลักษณะผู้ป่วยโดยใช้การทดสอบ t ของนักเรียนสำหรับตัวแปรต่อเนื่องและการทดสอบ c2 สำหรับตัวแปรที่แน่ชัด ใช้แผนภูมิ abstractor วินิจฉัยเป็นมาตรฐานอ้างอิง เราคำนวณจริงบวก ลบจริง เท็จบวก ลบเท็จอัตรา และ ความไวและความของการค้นหาแต่ละ และดัชนี Youden (J =ความไว + ความ- 1). นอกจากนี้เรายังดำเนินการวิเคราะห์ discordance (การรีวิวแผนภูมิเชิงลึกที่ระบุเหตุผลสำหรับการจัดประเภทในผู้ป่วยที่มีผลการทดสอบถูกแอบบวก หรือลบแอบ) ในอัลกอริทึมด้วยดัชนี Youden สูงสุด เราคำนวณ 95% CIs สำหรับลักษณะการทดสอบสมมติว่าการแจกแจงทวินาม เพื่อเพิ่มความไวแสง ผู้ป่วยที่มีโรคหอบหืดและ COPDมีการแบ่งประเภทเป็นโรคหอบหืด เราสามารถใช้ SAS เวอร์ชั่น 9.3 สำหรับการวิเคราะห์ทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์
เราคำนวณความน่าเชื่อถือของการวินิจฉัย interrater แผนภูมิ abstractor สถิติการใช้ AK เราเมื่อเทียบกับลักษณะของผู้ป่วยโดยใช้การทดสอบนักศึกษา T สำหรับตัวแปรอย่างต่อเนื่องและการทดสอบ C2 สำหรับตัวแปรเด็ดขาด ใช้การวิเคราะห์แผนภูมิ abstractor เป็นมาตรฐานอ้างอิงที่เรา
คำนวณได้จริงบวกอัตราจริงลบเท็จบวกและเชิงลบเท็จ; ความไวและความจำเพาะของแต่ละค้นหา; และดัชนี Youden (J = ความไวความจำเพาะ +
- 1) นอกจากนี้เรายังดำเนินการวิเคราะห์ความบาดหมางกัน (การตรวจสอบในเชิงลึกแผนภูมิการระบุเหตุผลในการจำแนกในผู้ป่วยที่มีผลการทดสอบเป็นเท็จบวกหรือลบตู่) ในขั้นตอนวิธีการที่มีดัชนี Youden สูงสุด เราคำนวณ CIs 95% สำหรับลักษณะการทดสอบ
สมมติให้มีการกระจายทวินาม เพื่อเพิ่มความไวของผู้ป่วยที่มีทั้งโรคหอบหืดและโรคปอดอุดกั้นเรื้อรัง
ที่ถูกแบ่งออกเป็นโรคหอบหืด เราใช้ SAS, รุ่น 9.3 สำหรับการวิเคราะห์ทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์เราคำนวณความเที่ยงของการตรวจวินิจฉัย abstractor K แผนภูมิโดยใช้สถิติ เราเปรียบเทียบลักษณะของผู้ป่วยโดยใช้นักเรียนทดสอบตัวแปรอย่างต่อเนื่องและ C2 ทดสอบตัวแปรเชิงคุณภาพ การใช้แผนภูมิ abstractor การวินิจฉัยโรคที่เป็นมาตรฐานอ้างอิง เราคำนวณจริง บวก ลบ จริง false-positive และลบปลอมราคา ; ความไวและความจำเพาะของแต่ละค้นหา และ youden ดัชนี ( J = ความไว + เลือด- 1 ) นอกจากนี้เรายังได้ทำการวิเคราะห์ความไม่ลงรอยกัน ( เจาะลึกแผนภูมิทบทวนเพื่อระบุเหตุผลสำหรับผิดพลาดในผู้ป่วยที่มีผลการทดสอบเป็นบวกเท็จหรือเท็จลบ ) ในขั้นตอนวิธีที่มีดัชนี youden สูงสุด เราคำนวณ CIS 95% สำหรับลักษณะทดสอบสมมติว่ามีการแจกแจงทวินาม . เพื่อเพิ่มความไวในผู้ป่วยที่มีโรคหอบหืดและโรคทั้งจำแนกเป็นหืด เราใช้ SAS Version 9.3 สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล