Introduction.
L'objectif de cette revue systématique était d'évaluer la validité des algorithmes des bases de données administratives utilisés pour repérer les cas de trouble du spectre de l'autisme (TSA), de trouble du déficit de l'attention/hyperactivité (TDAH) et de trouble du spectre de l'alcoolisation fœtale (TSAF).

Méthodologie.
L'équipe de recherche a interrogé les systèmes MEDLINE, Embase, Global Health et PsycInfo afin de trouver des études, publiées en anglais ou en français entre 1995 et 2021, qui valident des algorithmes servant à recenser les cas de TSA, de TDAH et de TSAF dans les bases de données administratives. L'équipe de recherche a également consulté la littérature grise et les listes de références des études incluses. Deux évaluatrices ont procédé, de manière indépendante, à la sélection de la littérature, à l'extraction de l'information pertinente, à l'évaluation de la qualité des rapports, au risque de biais et à l'applicabilité et elles ont réalisé une synthèse qualitative des données probantes. PROSPERO CRD42019146941.

Résultats.
Parmi les 48 articles évalués en texte intégral, 14 ont été inclus dans la revue. Aucune étude n'a été trouvée pour le TSAF. Malgré les sources de biais possibles et la grande hétérogénéité des études, les résultats donnent à penser que l'augmentation du nombre de codes de diagnostic de TSA que requiert une seule source de données augmente la spécificité et la valeur prédictive positive au détriment de la sensibilité. Les algorithmes les plus performants pour l'identification des cas de TSA reposent sur une combinaison de sources de données, la base de données sur les demandes de remboursement des médecins étant la meilleure source. Une étude a révélé que les données sur l'éducation pourraient améliorer l'identification des cas de TSA (sensibilité accrue) chez les enfants d'âge scolaire lorsqu'elles sont combinées aux données sur les demandes de remboursement des médecins; toutefois, d'autres études incluant des sujets sans TSA sont nécessaires pour évaluer pleinement l'exactitude diagnostique de ces algorithmes. Pour ce qui est du TDAH, il n'y a pas eu suffisamment d'information pour évaluer l'incidence du nombre de codes de diagnostic ou d'autres sources de données sur l'exactitude des algorithmes.

Conclusion.
Selon certaines données probantes, il est possible de repérer les cas de TSA et de TDAH à l'aide de données administratives; toutefois, il existe peu d'études qui évaluent la capacité des algorithmes à établir une distinction fiable entre les sujets qui présentent le trouble étudié et les sujets qui ne le présentent pas. Il n'y a aucune donnée probante sur le TSAF. Des études de qualité méthodologique supérieure sont nécessaires pour comprendre tout le potentiel de l'utilisation des données administratives pour l'identification de ces troubles.

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