Opportunities and challenges for quality and safety applications in ICD-11: an international survey of users of coded health data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In 2018, the World Health Organization (WHO) plans to release the 11th revision of the International Classification of Diseases (ICD). The overall goal of the WHO is to produce a new disease classification that has an enhanced ability to capture health concepts in a manner that is compatible with contemporary information systems. Accordingly, our objective was to identify opportunities and challenges in improving the utility of ICD-11 for quality and safety applications. DESIGN: A survey study of international stakeholders with expertise in either the production or use of coded health data. SETTING: International producers or users of ICD-coded health care data. STUDY PARTICIPANTS: We used a snowball sampling approach to identify individuals with relevant expertise in 12 countries, mostly from North America, Europe, and Australasia. An 8-item online survey included questions on demographic characteristics, familiarity with ICD, experience using ICD-coded data on healthcare quality and safety, opinions regarding the use of ICD classification systems for quality and safety measurement, and current limitations and potential future improvements that would permit better coding of quality and safety concepts in ICD-11. RESULTS: Two-hundred fifty-eight unique individuals accessed the online survey; 246 provided complete responses. The respondents identified specific desires for the ICD revision: more code content for adverse events/complications; a desire for code clustering mechanisms; the need for diagnosis timing information; and the addition of better code definitions to reference materials. CONCLUSION: These findings reinforce the vision and existing work plan of the WHO's ICD revision process, because each of these desires is being addressed.
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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 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».