Factors Associated with Physician Agreement and Coding Choices of Cause of Death Using Verbal Autopsies for 1130 Maternal Deaths in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Indian Sample Registration System (SRS) with verbal autopsy methods provides estimations of cause specific mortality for maternal deaths, where the majority of deaths occur at home, unregistered. We aim to examine factors that influence physician agreement and coding choices in assigning causes of death from verbal autopsies. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Among adult deaths identified in the SRS, pregnancy-related deaths recorded in 2001-2003 were assigned ICD-10 codes by two independent physicians. Inter-rater reliability was estimated using Landis Koch Kappa classification ≤0.4--poor to fair agreement; >0.4 ≤0.6--moderate agreement; >0.6 ≤0.8--substantial agreement; >8--high agreement. We identified factors associated with physician agreement using multivariate logistic regression. A central consensus panel reviewed cases for errors and reclassified as needed based on 2011 ICD-10 coding guidelines. Of 1130 pregnancy-related deaths, 1040 were assigned ICD-10 codes by two physicians. We found substantial agreement regardless of the woman's residence, whether the death was registered, religion, respondent's or deceased's education, age, hospital admission or gestational age. Physician agreement was not influenced by the above variables, with the exception of greater agreement in cases where the respondent did not live with the deceased, or early gestational age at the time of death. A central consensus panel reviewed all cases and recoded 10% of cases due to insufficient use of information in the verbal autopsy by the coding physicians and rationale for this reclassification are discussed. CONCLUSION: In the absence of complete vital registration and universal healthcare services, physician coded verbal autopsies continues to be heavily relied upon to ascertain pregnancy-related death. From this study, two independent physicians had good inter-rater reliability for assigning pregnancy-related causes of death in a nationally-represented sample, and physician coding does not appear to be heavily influenced by case characteristics or demographics.
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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 | 0,011 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».