Reclassification of ICD-9 Codes into Meaningful Categories for Oncology Survivorship Research
Notice bibliographique
Résumé
Background. The International Classification of Disease, ninth revision (ICD-9) is designed to code disease into categories which are placed into administrative databases. These databases have been used for epidemiological studies. However, the categories used in the ICD9-codes are not always the most effective for evaluating specific diseases or their outcomes, such as the outcomes of cancer treatment. Therefore a re-classification of the ICD-9 codes into new categories specific to cancer outcomes is needed. Methods. An expert panel comprised of two physicians created broad categories that would be most useful to researchers investigating outcomes and morbidities associated with the treatment of cancer. A Senior Data Coordinator with expertise in ICD-9 coding, then joined this panel and each code was re-classified into the new categories. Results. Consensus was achieved for the categories to go from the 17 categories in ICD-9 to 39 categories. The ICD-9 Codes were placed into new categories, and subcategories were also created for more specific outcomes. The results of this re-classification is available in tabular form. Conclusions. ICD-9 codes were re-classified by group consensus into categories that are designed for oncology survivorship research. The novel re-classification system can be used by those involved in cancer survivorship research.
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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 | 0,049 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».