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Enregistrement W2052667634 · doi:10.1097/mlr.0b013e3182329778

Administrative Hospitalization Database Validation of Cardiac Procedure Codes

2011· article· en· W2052667634 sur OpenAlexafffundabout
Douglas S. Lee, Xuesong Wang, Jeffery S. Yu, Yana Gurevich, Kori Kingsbury, Peter C. Austin, Jack V. Tu

Notice bibliographique

RevueMedical Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General HospitalSunnybrook Health Science CentreOntario Stroke NetworkCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineConventional PCIPercutaneous coronary interventionCardiac catheterizationEmergency medicineCardiac surgeryCoronary artery diseaseDatabaseSurgeryMedical emergencyInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although cardiac procedures are commonly used to treat cardiovascular disease, they are costly. Administrative data sources could be used to track cardiac procedures, but sources of such data have not been validated against clinical registries. OBJECTIVES: To examine accuracy of cardiac procedure coding in administrative databases versus a prospective clinical registry. SAMPLE: We examined a total of 182,018 common cardiac procedures including percutaneous coronary intervention (PCI), coronary artery bypass graft (CABG) surgery, valve surgery, and cardiac catheterization procedures during fiscal years 2005 and 2006 across 18 cardiac centers in Ontario, Canada. RESEARCH DESIGN: Accuracy of codes in the Canadian Institute for Health Information (CIHI) administrative databases were compared with the clinical registry of the Cardiac Care Network. RESULTS: Comparing 17,511 CIHI and 17,404 registry procedures for CABG surgery, the positive predictive value (PPV) of CIHI-coded CABG surgery was 97%. In 6229 CIHI-coded and 5885 registry-coded valve surgery procedures, the PPV of the administrative data source was 96%. Comparing 38,527 PCI procedures in CIHI to 38,601 in the registry, the PPV of CIHI was 94%. Among 119,751 CIHI-coded and 111,725 registry-coded cardiac catheterization procedures, the PPV of administrative data was 94%. When the procedure date window was expanded from the same day to ±1 days, the PPV was 96% (PCI) and exceeded 98% (CABG surgery), 97% (valve surgery), and 95% (cardiac catheterization). CONCLUSIONS: Using a clinical registry as the gold standard, the coding accuracy of common cardiac procedures in the CIHI administrative database was high.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations112
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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