Validation of Administrative Database Codes for Acute Kidney Injury in Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Validation studies of acute kidney injury (AKI) diagnostic codes performed in the general population have shown poor sensitivity, but the accuracy of such codes in the kidney transplant population remains unknown. OBJECTIVE: The objective of this study is to determine the accuracy of AKI diagnostic codes in kidney transplant recipients. We hypothesized that the sensitivity of diagnostic codes would be significantly greater in the kidney transplant population since these patients are closely followed by nephrologists and are more likely to have serum creatinine measured. DESIGN: The design is a population-based retrospective cohort study using healthcare administrative and laboratory databases. SETTING: The setting is in Southwestern Ontario and Ottawa, Ontario, Canada, from 2003 to 2012. PATIENTS: We included first-time kidney transplant recipients admitted to hospital for whom serum creatinine was measured in hospital and within 6 months prior (n = 524). METHODS: Patients meeting the Acute Kidney Injury Network (AKIN) classification serum creatinine change criteria were classified as having AKI. We determined the sensitivity, specificity, and negative and positive predictive values for the ICD-10-CA code for AKI when present as an admission diagnosis, most responsible diagnosis, or any diagnosis compared to a reference standard of AKI defined by the AKIN criteria (stage 1 or greater, stage 2 or greater, or stage 3). RESULTS: Forty-five percent of included kidney transplant patients had a diagnosis of AKI. The most sensitive coding algorithm (reference standard AKIN stage 2 or greater, ICD-10 code present as any diagnosis) had a sensitivity of 42.1 % (95 % CI 31.7, 53.3), a specificity of 90.6 % (95 % CI 87.6, 93.0), and a positive likelihood ratio of 4.5. The median (IQR) rise in serum creatinine from baseline in patients with and without AKI codes was 104 (57 to 158) μmol/L and 16 (-3 to 41) μmol/L, respectively (Mann-Whitney test, p < 0.0001). LIMITATIONS: The low sensitivity of the AKI code may be due to an alternative diagnosis of acute rejection being assigned in certain cases. The cause of AKI could not be determined. CONCLUSIONS: Similar to the general population, the ICD-10 N17x code misses many kidney transplant patients with AKI during their hospitalization. This makes the code unusable for studying the incidence and consequences of AKI in hospitalized kidney transplant patients.
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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 | 0,010 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».