Defining and validating comorbidities and procedures in ICD-10 health data in ST-elevation myocardial infarction patients
Notice bibliographique
Résumé
Administrative health databases are used in research to define comorbid conditions, diagnosis, and procedures. Our objectives were to validate a diagnosis of ST-elevation myocardial infarction (STEMI) and invasive cardiac procedure coding against a comprehensive registry of STEMI patients and determine an optimal algorithm for defining comorbidities using administrative hospitalization and ambulatory databases, but without using a physician claims database, which is unavailable for use in many jurisdictions.A registry of consecutive STEMI patients was used to define a reference cohort and linked to the hospitalization and ambulatory databases. Four administrative case definitions for defining comorbidities, as well as STEMI diagnosis and in-hospital procedures using the International Classification of Diseases, 10th Revision (ICD-10) and the Canadian Classification of Health Interventions (CCI) were evaluated. Metrics were used to evaluate algorithm performance and compare discriminative ability using the C statistic.The 3236 patients had median age of 60 years (interquartile range 52-71) and 75.7% were male. A diagnosis of STEMI was correctly identified in the administrative records for 3043 (94.0%) patients. In-hospital procedures (coronary artery bypass grafting, percutaneous coronary intervention, and angiogram) were well identified using administrative definitions (Kappa statistic 0.83-1.00). Validation of comorbidities varied by condition but an algorithm using 2 inpatient/ambulatory visits in the previous 2 years maximized PPV, ranging from 28.6% for previous heart failure to 95.7% for previous MI. The c statistic was similar for each of the methods, ranging from 0.76 to 0.80.ICD-10 and CCI codes can identify hospitalized STEMI patients with high sensitivity and accurately define in-hospital cardiac procedures. Comorbidities can be defined with high PPV using a definition of 2 inpatient/ambulatory visits in the previous 2 years.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,044 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».