Using Electronic Medical Record to Identify Patients With Dyslipidemia in Primary Care Settings: International Classification of Disease Code Matters From One Region to a National Database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the validity of the International Classification of Disease (ICD) codes for identifying patients with dyslipidemia in electronic medical record (EMR) data. METHODS: The EMRs of patients receiving primary care in St. John's, Newfoundland and Labrador (NL), Canada, were retrieved from the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network database. International Classification of Disease codes were first compared with laboratory lipid data as an independent criterion standard, and next with a "comprehensive criterion standard," defined as any existence of abnormal lipid test, lipid-lowering medication record, or dyslipidemia ICD codes. The ability of ICD coding alone or combined with other components was evaluated against the two criterion standards using receiver operating characteristic (ROC) analysis, sensitivity, specificity, negative predictive value (NPV) and Kappa agreement. (No specificity was reported for the comparison of ICD codes against the comprehensive criterion standard as this naturally leads to 100% specificity.). RESULTS: The ICD codes led to a poor outcome when compared with the serum lipid levels (sensitivity, 27%; specificity, 76%; PPV, 71%; NPV, 33%; Kappa, 0.02; area under the receiver operating characteristic curve (AUC), 0.51) or with the comprehensive criterion standard (sensitivity, 32%; NPV, 25%; Kappa, 0.15; AUC, 66%). International Classification of Disease codes combined with lipid-lowering medication data also resulted in low sensitivity (51.2%), NPV (32%), Kappa (0.28), and AUC (75%). The addition of laboratory lipid levels to ICD coding marginally improved the algorithm (sensitivity, 94%; NPV, 79%; Kappa, 0.85; AUC, 97%). CONCLUSIONS: The use of ICD coding, either alone or in combination with laboratory data or lipid-lowering medication records, was not an accurate indicator in identifying dyslipidemia.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle