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Enregistrement W1823858897 · doi:10.1186/1472-6963-6-77

Identifying priorities in methodological research using ICD-9-CM and ICD-10 administrative data: report from an international consortium

2006· article· en· W1823858897 sur OpenAlexafffundabout
Carolyn De Coster, Hude Quan, Alan Finlayson, Min Gao, Patricia Halfon, Karin H. Humphries, Helen Johansen, Lisa M. Lix, Jean-Christophe Luthi, Jin Ma, Patrick S. Romano, Leslíe L. Roos, Vijaya Sundararajan, Jack V. Tu, Greg Webster, William A. Ghali

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoCanadian Institute for Health InformationSunnybrook Health Science CentreUniversity of ManitobaInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of CalgaryStatistics CanadaCentre for Advancing Health OutcomesManitoba HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésHealth informaticsHealth services researchPublic healthNursing researchHealth administrationMedicineDocumentationData qualityPopulationEnvironmental healthNursingBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health administrative data are frequently used for health services and population health research. Comparative research using these data has been facilitated by the use of a standard system for coding diagnoses, the International Classification of Diseases (ICD). Research using the data must deal with data quality and validity limitations which arise because the data are not created for research purposes. This paper presents a list of high-priority methodological areas for researchers using health administrative data. METHODS: A group of researchers and users of health administrative data from Canada, the United States, Switzerland, Australia, China and the United Kingdom came together in June 2005 in Banff, Canada to discuss and identify high-priority methodological research areas. The generation of ideas for research focussed not only on matters relating to the use of administrative data in health services and population health research, but also on the challenges created in transitioning from ICD-9 to ICD-10. After the brain-storming session, voting took place to rank-order the suggested projects. Participants were asked to rate the importance of each project from 1 (low priority) to 10 (high priority). Average ranks were computed to prioritise the projects. RESULTS: Thirteen potential areas of research were identified, some of which represented preparatory work rather than research per se. The three most highly ranked priorities were the documentation of data fields in each country's hospital administrative data (average score 8.4), the translation of patient safety indicators from ICD-9 to ICD-10 (average score 8.0), and the development and validation of algorithms to verify the logic and internal consistency of coding in hospital abstract data (average score 7.0). CONCLUSION: The group discussions resulted in a list of expert views on critical international priorities for future methodological research relating to health administrative data. The consortium's members welcome contacts from investigators involved in research using health administrative data, especially in cross-jurisdictional collaborative studies or in studies that illustrate the application of ICD-10.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,695
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,622
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6950,622
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0340,029
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0190,011
Science ouverte0,0100,025
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,878
Tête enseignante GPT0,719
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations167
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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