Pregnancy outcome in women assigned an ICD‐9/ICD‐9‐CM 655.0 code “central nervous system malformation in fetus affecting management of pregnancy”: Can these codes aid in surveillance for central nervous system defects?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The difficulty many birth defects registries have in identifying early pregnancy terminations can lead to significant underreporting of certain types of malformations. This study was designed to determine the potential benefit of using maternal ICD-9 codes relating to management of pregnancy due to fetal anomaly in surveillance of central nervous system (CNS) defects (655.0). METHODS: Women assigned the ICD-9/ICD-9-CM (henceforth termed ICD-9) code 655.0 between 1990 and 2000 were ascertained from two administrative health databases in Manitoba, Canada, one relating to maternal serum screening and one based on hospital discharges. Information was collected on the type of CNS defect identified and whether it was isolated or associated with other anomalies. The relationship of these variables to pregnancy outcome and its potential impact on surveillance for these types of defects was explored. RESULTS: Neural tube defects were the most common finding (67%) identified in the fetuses/infants of women assigned code 655.0, followed by hydrocephaly (20%) and Dandy-Walker anomaly (6%), but the proportion of neural tube defect cases declined after food fortification with folic acid. Termination of pregnancy occurred in ∼50% of neural tube defect cases, 18% before 20 weeks of gestation, but was rare for other CNS defects. CONCLUSION: The maternal ICD-9 code 655.0 had a very high (97%) positive predictive value for identifying fetuses with a CNS defect; 655.00 was particularly effective in identifying neural tube defects pregnancies terminated before 20 weeks gestation that would be difficult to ascertain, especially by passive surveillance systems using infant related data alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».