Comparison of ICD code-based diagnosis of obesity with measured obesity in children and the implications for health care cost estimates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Administrative health databases are a valuable research tool to assess health care utilization at the population level. However, their use in obesity research limited due to the lack of data on body weight. A potential workaround is to use the ICD code of obesity to identify obese individuals. The objective of the current study was to investigate the sensitivity and specificity of an ICD code-based diagnosis of obesity from administrative health data relative to the gold standard measured BMI. METHODS: Linkage of a population-based survey with anthropometric measures in elementary school children in 2003 with longitudinal administrative health data (physician visits and hospital discharges 1992-2006) from the Canadian province of Nova Scotia. Measured obesity was defined based on the CDC cut-offs applied to the measured BMI. An ICD code-based diagnosis obesity was defined as one or more ICD-9 (278) or ICD-10 code (E66-E68) of obesity from a physician visit or a hospital stay. Sensitivity and specificity were calculated and health care cost estimates based on measured obesity and ICD-based obesity were compared. RESULTS: The sensitivity of an ICD code-based obesity diagnosis was 7.4% using ICD codes between 2002 and 2004. Those correctly identified had a higher BMI and had higher health care utilization and costs. CONCLUSIONS: An ICD diagnosis of obesity in Canadian administrative health data grossly underestimates the true prevalence of childhood obesity and overestimates the health care cost differential between obese and non-obese children.
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 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 | 0,012 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».