Accuracy of administrative coding in identifying hip and knee primary replacements and revisions
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Hospital discharge notes can be used to identify rates of revisions in hip and knee arthroplasty surgeries if such administrative codes are accurate. In order to trust the data taken from the hospital discharge abstracts it is important to assess their reliability. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the administrative coding used in measuring revision rates for total hip and knee arthroplasty. METHODS: Validation coding was determined by two orthopaedic surgery residents who reviewed the operative, radiological and discharge summaries in order to identify the revision rates for total hip and knee arthroplasty. A random sample of 637 patients from two tertiary care hospitals was studied. These patients had total hip or knee arthroplasty between 1996 and 2006. All of these patients had an International Classification of Disease (ICD)-9CM or ICD-10CM code indicating what procedure they had done. The validation reviewers were blinded to the administrative codes used. The sensitivity, specificity and positive and negative predictive values of the administrative codes for revision rates were measured. RESULTS: Based on 1201 procedures performed on 637 patients, when comparing validation review versus hospital administrative chart coding for primary and revision surgeries of total hip and knee arthroplasty, the following data were obtained: for total hip arthroplasty sensitivity is 99%, specificity is 91%, positive predictive value is 91% and negative predictive value is 99%; for total knee arthroplasty sensitivity is 89%, specificity is 98%, positive predictive value is 97% and negative predictive value is 93%. The accuracy of ICD-9CM and ICD-10CM were 96% and 95%, respectively. CONCLUSION: This study demonstrates that ICD-9CM and ICD-10CM codes can be used accurately when analysing hip and knee arthroplasty. This study was conducted in a large tertiary academic centre where a significant number of records analysts are employed; therefore, there should be little inter-hospital error. These results should help researchers understand the potential accuracy of classification for these procedures as part of an audit or quality assurance project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».