Positive predictive value of ICD‐9 codes 410 and 411 in the identification of cases of acute coronary syndromes in the Saskatchewan Hospital automated database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Case definitions are essential to epidemiological research. OBJECTIVES: To evaluate ICD-9 codes 410 and 411 to identify cases of acute coronary syndromes (ACS), and the clinical information availability in the administrative and hospital discharge records of Saskatchewan, Canada. METHODS: In the context of a safety cohort study, we identified hospitalisations with primary discharge codes 410 (2260) and 411 (799). We selected all records with code 411, and a random sample (200) with code 410. Based on information obtained by trained abstractors from hospital records, events were classified by two cardiologists as definite or possible according to adapted AHA/ESC criteria. The validity of 410 and 411 codes was assessed by calculating the positive predictive value (PPV). Completeness of the recorded information on risk factors and use of aspirin was explored. RESULTS: The PPVs of the codes 410 and 411 for ACS were 0.96 (95%CI: 0. 92-0.98) and 0.86 (95%CI: 0.83-0.88), respectively. The PPV of 410 for acute myocardial infarction (AMI) was 0.95 (95%CI: 0.91-0.98). The PPV of 411 was 0.73 (95%CI: 0.70-0.77) for primary unstable angina (UA) and 0.09 (95%CI: 0.07-0.11) for AMI. Hospital charts review revealed key information for clinical variables, smoking, obesity and use of aspirin at admission. CONCLUSIONS: ICD-9 410 code has high PPV for AMI cases, likewise 411 for UA cases. Case validation remains important in epidemiological studies with administrative health databases. Given the pathophysiology of ACS, both AMI and UA might be used as study end points. In addition to code 410, we recommend the use of 411 plus validation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle