Defining maternal obesity in studies of birth outcomes: Comparing ICD‐9 codes at delivery and measures on the birth certificate
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using ICD-9 codes underestimates the prevalence of obesity in adults; however, the validity of these codes in studies of pregnancy-related outcomes is not known. OBJECTIVES: To compare classification of maternal obesity based on ICD-9 codes in hospital discharge records versus data from birth certificates in the same women, examine predictors of agreement, and assess how associations between obesity and two birth outcomes differ by source of weight data. METHODS: This population-based study included 2 329 145 California births between 2007 and 2012. We compared data on obesity from childbirth hospital discharge records (ICD-9 codes for obesity) and birth certificates (pre-pregnancy body mass index (BMI) calculated from weight and height) and identified predictors of agreement between the two sources. Logistic regression models assessed whether the two definitions of obesity resulted in different estimates of the associations of obesity with caesarean birth and large-for-gestational age. RESULTS: Overall, 464 754 women (20.0%) had obesity based on their pre-pregnancy BMI while only 100 002 (4.3%) had an obesity-related ICD-9 code. The sensitivity of ICD-9-based obesity was low at 16.2%; however, obesity codes were highly specific at 98.7%, with a negative predictive value of 82.5% and a positive predictive value of 75.2%. Among women with obesity identified by the birth certificate, those with pre-pregnancy and pregnancy-related complications (eg diabetes and hypertension) were more likely to have an obesity-related diagnosis in their delivery hospital discharge record. Using ICD-9 codes overestimated the association of obesity with caesarean birth and newborn large-for-gestational age. CONCLUSIONS: ICD-9 codes in childbirth discharge records captured only one in five women with pre-pregnancy obesity. Sensitivity varied by maternal characteristics and conditions. This misclassification resulted in bias when examining the association of obesity and pregnancy-related outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».