A218 VALIDATION OF A CIRRHOSIS CASE DEFINITION IN CANADIAN ADMINISTRATIVE DATA
Notice bibliographique
Résumé
Administrative and population-based databases can be utilized for health services research related to cirrhosis. The performance of coding algorithms for the identification of patients with cirrhosis in Canadian administrative data has not been previously defined. To validate the use of International Classification of Disease (ICD) algorithms to identify patients with cirrhosis using administrative data from Ontario, Canada. We performed primary chart abstraction of 458 consecutive patients seen in the tertiary care Liver Clinic at Hotel Dieu Hospital in Kingston, Ontario from May – August 2013. In order to define the presence or absence of cirrhosis and related decompensations, details regarding the etiology and severity of liver disease were abstracted. The gold-standard definition of cirrhosis was based on the presence of cirrhosis after chart review by two hepatologists. This data was then linked to the administrative databases of the Institute for Clinical Evaluative Sciences. We used ICD-9, ICD-10 and Ontario Health Insurance Plan billing codes for cirrhosis, cirrhotic decompensations, and chronic liver diseases to develop multiple coding algorithms for the identification of cirrhosis. The sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) were calculated for each based on the gold standard cirrhosis definition. A total of 10 different algorithms were evaluated. Overall, the use of one inpatient or one outpatient code for cirrhosis resulted in the highest sensitivity (79%; CI 74% - 84%) with a specificity of 79% (CI: 73% - 85%), PPV 81% (CI: 75%-86%), and NPV 78% (CI: 71%-83%). Using 2 outpatient or 1 inpatient codes for cirrhosis plus a decompensation code plus a chronic liver disease code resulted in the highest specificity (99%; CI: 96% - 100%) and PPV 95% (CI: 86% - 99%), however this was associated with a large drop-off in sensitivity (24%; CI: 19% - 31%) and NPV 54% (CI: 49% - 59%). The use of ICD coding algorithms can effectively identify patients with cirrhosis using administrative data from Canada and can be used in future health services research studies. Southeastern Ontario Academic Medical Association New Clinician Scientist Award
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 | 0,035 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».