The validity of ICD codes coupled with imaging procedure codes for identifying acute venous thromboembolism using administrative data
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the accuracy of using a combination of International Classification of Diseases (ICD) diagnostic codes and imaging procedure codes for identifying deep vein thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE) within administrative databases. Information from the Alberta Health (AH) inpatients and ambulatory care administrative databases in Alberta, Canada was obtained for subjects with a documented imaging study result performed at a large teaching hospital in Alberta to exclude venous thromboembolism (VTE) between 2000 and 2010. In 1361 randomly-selected patients, the proportion of patients correctly classified by AH administrative data, using both ICD diagnostic codes and procedure codes, was determined for DVT and PE using diagnoses documented in patient charts as the gold standard. Of the 1361 patients, 712 had suspected PE and 649 had suspected DVT. The sensitivities for identifying patients with PE or DVT using administrative data were 74.83% (95% confidence interval [CI]: 67.01-81.62) and 75.24% (95% CI: 65.86-83.14), respectively. The specificities for PE or DVT were 91.86% (95% CI: 89.29-93.98) and 95.77% (95% CI: 93.72-97.30), respectively. In conclusion, when coupled with relevant imaging codes, VTE diagnostic codes obtained from administrative data provide a relatively sensitive and very specific method to ascertain acute VTE.
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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 | 0,021 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».