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Enregistrement W2965149593 · doi:10.5539/gjhs.v11n10p1

Developing and Measuring the Reliability and Validity of the Factors Influencing the Implementation of ICD-10-AM and Clinical Coding in Saudi Public Hospitals

2019· article· en· W2965149593 sur OpenAlexvenueno aff
Musaed Ali Alharbi, Barry Tolchard, Godfrey Isouard

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContent validityDocumentationCoding (social sciences)ValidityReliability (semiconductor)Scale (ratio)Health carePsychologyNursingApplied psychologyMedicineMedical educationComputer sciencePsychometricsClinical psychologyStatisticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The introduction of a mandatory health insurance system contributing towards the funding of national healthcare in Saudi Arabia necessitates the implementation of clinical coding and a unified health classification system, which has previously not been a feature of Saudi healthcare. As the Ministry of Health (MOH) moves to introduce ICD-10-AM, the Australian modification of the WHO ICD-10, in the Kingdom’s public hospitals, it is important to understand the factors that will influence its successful implementation. OBJECTIVE: The purpose of this article is to develop and evaluate the internal consistency reliability and validity of a questionnaire establishing the factors influencing the the implementation ICD-10-AM and clinical coding in Saudi public hospitals. METHOD: The content validity method was initiated by sending the whole draft questionnaire to a panel of experts to indicate values for each item based on a scale of content validity created by the researchers and, subsequently, using the internal consistency reliability and factorial validity methods to estimate the internal reliability of clusters of items, which were assumed to measure the same factors, grouped in this study into three factorial categories, health information (clinical documentation, classification, and coding requirements), organization (the implementation preparation in individual organizations), and national (institutional support through the national hierarchical structure). RESULTS: The content validity identified all items of the proposed questionnaire to be valid. Based on the content validity test, several items were removed as they did not meet the proposed model and the final questionnaire was created in accord with the pilot study result. The pilot study utilized Cronbach's α and factor analysis to examine the reliability and validity of Part 2 of the questionnaire and the findings indicated high internal consistency reliability and factorial validity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,144
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,144
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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