The importance of nomenclature for congenital cardiac disease: implications for research and evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Administrative databases are often used for congenital cardiac disease research and evaluation, with little validation of the accuracy of the diagnostic codes. METHODS: Metropolitan Atlanta Congenital Defects Program surveillance records were reviewed and classified using a version of the International Pediatric and Congenital Cardiac Code. Using this clinical nomenclature as the referent, we report the sensitivity and false positive fraction (1 - positive predictive value) of the International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification diagnosis codes for tetralogy of Fallot, transposition of the great arteries, and hypoplastic left heart syndrome. RESULTS: We identified 4918 infants and foetuses with congenital cardiac disease from the surveillance records. Using only the International Classification of Diseases diagnosis codes, there were 280 records with tetralogy, 317 records with transposition, and 192 records with hypoplastic left heart syndrome. Based on the International Pediatric and Congenital Cardiac Code, 330 records were classified as tetralogy, 163 records as transposition, and 179 records as hypoplastic left heart syndrome. The sensitivity of International Classification of Diseases diagnosis codes was 83% for tetralogy, 100% for transposition, and 95% for hypoplastic left heart syndrome. The false positive fraction was 2% for tetralogy, 49% for transposition, and 11% for hypoplastic left heart syndrome. CONCLUSIONS: Analyses based on International Classification of Diseases diagnosis codes may have substantial misclassification of congenital heart disease. Isolating the major defect is difficult, and certain codes do not differentiate between variants that are clinically and developmentally different.
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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 | 0,321 | 0,616 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».