Do coder characteristics influence validity of ICD-10 hospital discharge data?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Administrative data are widely used to study health systems and make important health policy decisions. Yet little is known about the influence of coder characteristics on administrative data validity in these studies. Our goal was to describe the relationship between several measures of validity in coded hospital discharge data and 1) coders' volume of coding (> or = 13,000 vs. <13,000 records), 2) coders' employment status (full- vs. part-time), and 3) hospital type. METHODS: This descriptive study examined 6 indicators of face validity in ICD-10 coded discharge records from 4 hospitals in Calgary, Canada between April 2002 and March 2007. Specifically, mean number of coded diagnoses, procedures, complications, Z-codes, and codes ending in 8 or 9 were compared by coding volume and employment status, as well as hospital type. The mean number of diagnoses was also compared across coder characteristics for 6 major conditions of varying complexity. Next, kappa statistics were computed to assess agreement between discharge data and linked chart data reabstracted by nursing chart reviewers. Kappas were compared across coder characteristics. RESULTS: 422,618 discharge records were coded by 59 coders during the study period. The mean number of diagnoses per record decreased from 5.2 in 2002/2003 to 3.9 in 2006/2007, while the number of records coded annually increased from 69,613 to 102,842. Coders at the tertiary hospital coded the most diagnoses (5.0 compared with 3.9 and 3.8 at other sites). There was no variation by coder or site characteristics for any other face validity indicator. The mean number of diagnoses increased from 1.5 to 7.9 with increasing complexity of the major diagnosis, but did not vary with coder characteristics. Agreement (kappa) between coded data and chart review did not show any consistent pattern with respect to coder characteristics. CONCLUSIONS: This large study suggests that coder characteristics do not influence the validity of hospital discharge data. Other jurisdictions might benefit from implementing similar employment programs to ours, e.g.: a requirement for a 2-year college training program, a single management structure across sites, and rotation of coders between sites. Limitations include few coder characteristics available for study due to privacy concerns.
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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 | 0,068 | 0,354 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».