Validity of the <i>International Classification of Diseases, Tenth Revision</i> code for acute kidney injury in elderly patients at presentation to the emergency department and at hospital admission
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the validity of the International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) code N17x for acute kidney injury (AKI) in elderly patients in two settings: at presentation to the emergency department and at hospital admission. DESIGN: A population-based retrospective validation study. SETTING: Southwestern Ontario, Canada, from 2003 to 2010. PARTICIPANTS: Elderly patients with serum creatinine measurements at presentation to the emergency department (n=36 049) or hospital admission (n=38 566). The baseline serum creatinine measurement was a median of 102 and 39 days prior to presentation to the emergency department and hospital admission, respectively. MAIN OUTCOME MEASURES: Sensitivity, specificity and positive and negative predictive values of ICD-10 diagnostic coding algorithms for AKI using a reference standard based on changes in serum creatinine from the baseline value. Median changes in serum creatinine of patients who were code positive and code negative for AKI. RESULTS: The sensitivity of the best-performing coding algorithm for AKI (defined as a ≥2-fold increase in serum creatinine concentration) was 37.4% (95% CI 32.1% to 43.1%) at presentation to the emergency department and 61.6% (95% CI 57.5% to 65.5%) at hospital admission. The specificity was greater than 95% in both settings. In patients who were code positive for AKI, the median (IQR) increase in serum creatinine from the baseline was 133 (62 to 288) µmol/l at presentation to the emergency department and 98 (43 to 200) µmol/l at hospital admission. In those who were code negative, the increase in serum creatinine was 2 (-8 to 14) and 6 (-4 to 20) µmol/l, respectively. CONCLUSIONS: The presence or absence of ICD-10 code N17× differentiates two groups of patients with distinct changes in serum creatinine at the time of a hospital encounter. However, the code underestimates the true incidence of AKI due to a limited sensitivity.
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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».