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Enregistrement W2039288075 · doi:10.1093/intqhc/mzu064

International variation in the definition of ‘main condition’ in ICD-coded health data: Table 1

2014· article· en· W2039288075 sur OpenAlexafffund
Hude Quan, Lori Moskal, Alan J. Forster, Susan Brien, Robin L. Walker, Patrick S. Romano, Vijaya Sundararajan, Bernard Burnand, G. Henriksson, Olafr Steinum, Saskia E. Droesler, Harold Alan Pincus, William A. Ghali

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Quality in Health Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesOttawa HospitalCanadian Institute for Health InformationUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and QualityAlberta Innovates
Mots-clésHarmonizationICD-10Reliability (semiconductor)Health careMedicineMedical recordActuarial scienceComputer scienceBusinessEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospital-based medical records are abstracted to create International Classification of Disease (ICD) coded discharge health data in many countries. The 'main condition' is not defined in a consistent manner internationally. Some countries employ a 'reason for admission' rule as the basis for the main condition, while other countries employ a 'resource use' rule. A few countries have recently transitioned from one of these approaches to the other. The definition of 'main condition' in such ICD data matters when it is used to define a disease cohort to assign diagnosis-related groups and to perform risk adjustment. We propose a method of harmonizing the international definition to enable researchers and international organizations using ICD-coded health data to aggregate or compare hospital care and outcomes across countries in a consistent manner. Inter-observer reliability of alternative harmonization approaches should be evaluated before finalizing the definition and adopting it worldwide.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,400
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,176 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations40
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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