Validity of Information on Comorbidity Derived From ICD-9-CCM Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The comorbidity variables that constitute the Charlson index are widely used in health care research using administrative data. However, little is known about the validity of administrative data in these comorbidities. The agreement between administrative hospital discharge data and chart data for the recording of information on comorbidity was evaluated. The predictive ability of comorbidity information in the two data sets for predicting in-hospital mortality was also compared. METHODS: One thousand two hundred administrative hospital discharge records were randomly selected in the region of Calgary, Alberta, Canada in 1996 and used a published coding algorithm to define the 17 comorbidities that constitute the Charlson index. Corresponding patient charts for the selected records were reviewed as the "criterion standard" against which validity of the administrative data were judged. RESULTS: Compared with the chart data, administrative data had a lower prevalence in 10 comorbidities, a higher prevalence in 3 and a similar prevalence in 4. The kappa values ranged from a high of 0.87 to a low of 0.34; agreement was therefore near perfect for one variable, substantial for six, moderate for nine, and only fair for one variable. For the Charlson index score ranging from 0 to 5 to 6 or higher, agreement was moderate to substantial (kappa = 0.56, weighted kappa = 0.71). When 16 Charlson comorbidities from administrative data were used to predict in-hospital mortality, 10 comorbidities and the index scores defined using administrative data yielded odds ratios that were similar to those derived from chart data. The remaining six comorbidities yielded odds ratios that were quite different from those derived from chart data. CONCLUSIONS: Administrative data generally agree with patient chart data for recording of comorbidities although comorbidities tend to be under-reported in administrative data. The ability to predict in-hospital mortality is less reliable for some of the individual comorbidities than it is for the summarized Charlson index scores in administrative data.
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 | 0,036 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».