Industry and Occupation in the Electronic Health Record: An Investigation of the National Institute for Occupational Safety and Health Industry and Occupation Computerized Coding System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inclusion of information about a patient's work, industry, and occupation, in the electronic health record (EHR) could facilitate occupational health surveillance, better health outcomes, prevention activities, and identification of workers' compensation cases. The US National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) has developed an autocoding system for "industry" and "occupation" based on 1990 Bureau of Census codes; its effectiveness requires evaluation in conjunction with promoting the mandatory addition of these variables to the EHR. OBJECTIVE: The objective of the study was to evaluate the intercoder reliability of NIOSH's Industry and Occupation Computerized Coding System (NIOCCS) when applied to data collected in a community survey conducted under the Affordable Care Act; to determine the proportion of records that are autocoded using NIOCCS. METHODS: Standard Occupational Classification (SOC) codes are used by several federal agencies in databases that capture demographic, employment, and health information to harmonize variables related to work activities among these data sources. There are 359 industry and occupation responses that were hand coded by 2 investigators, who came to a consensus on every code. The same variables were autocoded using NIOCCS at the high and moderate criteria level. RESULTS: Kappa was .84 for agreement between hand coders and between the hand coder consensus code versus NIOCCS high confidence level codes for the first 2 digits of the SOC code. For 4 digits, NIOCCS coding versus investigator coding ranged from kappa=.56 to .70. In this study, NIOCCS was able to achieve production rates (ie, to autocode) 31%-36% of entered variables at the "high confidence" level and 49%-58% at the "medium confidence" level. Autocoding (production) rates are somewhat lower than those reported by NIOSH. Agreement between manually coded and autocoded data are "substantial" at the 2-digit level, but only "fair" to "good" at the 4-digit level. CONCLUSIONS: This work serves as a baseline for performance of NIOCCS by investigators in the field. Further field testing will clarify NIOCCS effectiveness in terms of ability to assign codes and coding accuracy and will clarify its value as inclusion of these occupational variables in the EHR is promoted.
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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 | 0,056 | 0,252 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».