Does Date Stamping ICD‐9‐CM Codes Increase the Value of Clinical Information in Administrative Data?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Comorbidity measures are designed to exclude complications when they map International Classification of Diseases (ICD-9-CM) codes to diagnostic categories. The use of data fields that indicates whether each secondary diagnosis was present at the time of hospital admission may lead to the more accurate identification of preexisting conditions. OBJECTIVE: To examine the rate of misclassification of ICD-9-CM codes into diagnostic categories by the Dartmouth-Manitoba adaptation of the Charlson index and by the Elixhauser comorbidity algorithm. DATA SOURCE: Analysis of 178,838 patients in the California State Inpatient Database (CA SID) admitted in 2000 for one of seven major medical and surgical conditions. The CA SID includes a condition present at admission (CPAA) modifier for each ICD-9-CM code. STUDY DESIGN: The Dartmouth/Charlson index and the Elixhauser comorbidity measure were used to map the ICD-9-CM codes into diagnostic categories for patients in each study population. We calculated the misclassification rate for each mapping algorithm, using information from the CPAA as the "gold standard." PRINCIPAL FINDINGS: The Dartmouth/Charlson index underestimated the prevalence of hemiplegia/paraplegia by 70 percent, cerebrovascular disease by 70 percent, myocardial infarction by 65 percent, congestive heart failure (CHF) by 45 percent, and peptic ulcer disease by 34 percent. The Elixhauser algorithm misclassified complications as preexisting conditions for 43 percent of the coagulopathies, 25 percent of the fluid and electrolyte disorders, 18 percent of the cardiac arrhythmias, 18 percent of the cardiac arrhythmias, and 9 percent of the cases of CHF. CONCLUSION: Adding the CPAA modifier to administrative data would significantly enhance the ability of the Dartmouth/Charlson index and of the Elixhauser algorithm to map ICD-9-CM codes to diagnostic categories accurately.
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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 | 0,134 | 0,582 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».