Implementation of data management and effect on chronic disease coding in a primary care organisation: A parallel cohort observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consistent and standardized coding for chronic conditions is associated with better care; however, coding may currently be limited in electronic medical records (EMRs) used in Canadian primary care.Objectives To implement data management activities in a community-based primary care organisation and to evaluate the effects on coding for chronic conditions. METHODS: Fifty-nine family physicians in Toronto, Ontario, belonging to a single primary care organisation, participated in the study. The organisation implemented a central analytical data repository containing their EMR data extracted, cleaned, standardized and returned by the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN), a large validated primary care EMR-based database. They used reporting software provided by CPCSSN to identify selected chronic conditions and standardized codes were then added back to the EMR. We studied four chronic conditions (diabetes, hypertension, chronic obstructive pulmonary disease and dementia). We compared changes in coding over six months for physicians in the organisation with changes for 315 primary care physicians participating in CPCSSN across Canada. RESULTS: Chronic disease coding within the organisation increased significantly more than in other primary care sites. The adjusted difference in the increase of coding was 7.7% (95% confidence interval 7.1%-8.2%, p < 0.01). The use of standard codes, consisting of the most common diagnostic codes for each condition in the CPCSSN database, increased by 8.9% more (95% CI 8.3%-9.5%, p < 0.01). CONCLUSIONS: Data management activities were associated with an increase in standardized coding for chronic conditions. Exploring requirements to scale and spread this approach in Canadian primary care organisations may be worthwhile.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».