Enhanced capture of healthcare-related harms and injuries in the 11th revision of the International Classification of Diseases (ICD-11)
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization (WHO) plans to submit the 11th revision of the International Classification of Diseases (ICD) to the World Health Assembly in 2018. The WHO is working toward a revised classification system that has an enhanced ability to capture health concepts in a manner that reflects current scientific evidence and that is compatible with contemporary information systems. In this paper, we present recommendations made to the WHO by the ICD revision's Quality and Safety Topic Advisory Group (Q&S TAG) for a new conceptual approach to capturing healthcare-related harms and injuries in ICD-coded data. The Q&S TAG has grouped causes of healthcare-related harm and injuries into four categories that relate to the source of the event: (a) medications and substances, (b) procedures, (c) devices and (d) other aspects of care. Under the proposed multiple coding approach, one of these sources of harm must be coded as part of a cluster of three codes to depict, respectively, a healthcare activity as a 'source' of harm, a 'mode or mechanism' of harm and a consequence of the event summarized by these codes (i.e. injury or harm). Use of this framework depends on the implementation of a new and potentially powerful code-clustering mechanism in ICD-11. This new framework for coding healthcare-related harm has great potential to improve the clinical detail of adverse event descriptions, and the overall quality of coded health data.
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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 | 0,029 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».