Original ResearchConcordance Between Self-Report and a Survey-Based Algorithm for Classification of Type 1 and Type 2 Diabetes Using the 2011 Population-Based Survey on Living With Chronic Diseases in Canada (SLCDC)-Diabetes Component

ObjectiveThere are 2 major forms of diabetes mellitus: types 1 and 2. A major limitation of most current population-based diabetes surveillance systems is the classification of diabetes types. Our objective was to examine the concordance of self-reported diabetes type with a previously developed classification algorithm, using a nationally representative survey sample.MethodsSelf-reported data were available from 2 544 adults with self-reported diabetes, aged ≥20 years and older, who responded to the diabetes component of the 2011 Survey of Living with Chronic Diseases in Canada. We examined the concordance of self-reported diabetes type with an algorithm based on self-reported, but objective, respondent characteristics, such as age of diagnosis and treatment patterns. Concordance was measured using kappa coefficients. Sensitivity, specificity and positive and negative predictive values were calculated using the algorithm as the reference “standard.”ResultsApproximately 11% of the estimated population did not self-report diabetes type; almost all of these respondents would be classified as having type 2 diabetes by the algorithm. Of those self-reporting diabetes type, we found moderate overall agreement between the algorithm and self-reported type (kappa, 0.52; 95% confidence interval [CI], 0.52 to 0.53). Perfect agreement was noted in the youngest age group (kappa, 1.0; 95% CI, 1.0-1.0) but agreement was poor for the oldest age group (kappa, 0.20; 95% CI, 0.19 to 0.20).ConclusionsAn algorithm based on self-reported, objective characteristics related to diabetes diagnosis and treatment patterns may have the potential to overcome limitations of simple self-report diabetes type for the classification of diabetes type in older adults.

RésuméObjectifIl existe 2 formes principales de diabète sucré : le type 1 et le type 2. Un obstacle important à la plupart des systèmes de surveillance habituels du diabète dans la population est la classification des types de diabète. Notre objectif était d'examiner la concordance du type de diabète déclaré à un algorithme de classification élaboré antérieurement au moyen d'un échantillon représentatif sur le plan national.MéthodesLes données déclarées disponibles provenaient de 2 544 adultes âgés de 20 ans et plus ayant un diabète déclaré, qui avaient répondu au volet sur le diabète de l'Enquête sur les personnes ayant une maladie chronique au Canada de 2011. Nous avons examiné la concordance du type de diabète déclaré à l'aide d'un algorithme basé sur les caractéristiques déclarées, mais objectives, des répondants, telles que l'âge au diagnostic et les profils thérapeutiques. La concordance a été mesurée à l'aide des coefficients Kappa. La sensibilité, la spécificité et les valeurs prédictives positives et négatives ont été calculées en utilisant l'algorithme comme étalon de référence.RésultatsApproximativement 11 % de la population estimée n'a pas déclaré le type de diabète; presque tous ces répondants pourraient être classifiés comme ayant le diabète de type 2 par l'algorithme. Parmi ceux ayant déclaré le type de diabète, nous avons observé une concordance globale modérée entre l'algorithme et le type déclaré (Kappa, 0,52; intervalle de confiance [IC] à 95 %, 0,52-0,53). Une concordance parfaite a été notée dans le groupe d'âge le plus jeune (Kappa, 1,0; IC à 95 %, 1,0-1,0), mais la concordance a été médiocre dans le groupe d'âge le plus âgé (Kappa, 0,20; IC à 95 %, 0,19-0,20).ConclusionsUn algorithme basé sur les caractéristiques objectives déclarées en lien avec le diagnostic du diabète et les profils thérapeutiques peut avoir le potentiel de surmonter les obstacles de la simple déclaration du type de diabète par la classification du type de diabète chez les adultes plus âgés.