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Enregistrement W3087642702 · doi:10.1111/aogs.13994

Accuracy of postpartum hemorrhage coding in the Swedish Pregnancy Register

2020· article· en· W3087642702 sur OpenAlexaff
Linnea V. Ladfors, Giulia M. Muraca, Alexander J. Butwick, Gustaf Edgren, Olof Stephansson

Notice bibliographique

RevueActa Obstetricia Et Gynecologica Scandinavica · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetKarolinska Institutet
Mots-clésMedicineDiagnosis codeObstetricsPredictive valueRetrospective cohort studyPregnancyPopulationBlood transfusionConfidence intervalPredictive value of testsCohortCohort studyGynecologyPediatricsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Postpartum hemorrhage (PPH) is recognized as a leading cause of obstetric morbidity and mortality. Population-wide studies have used International Classification of Diseases (ICD) diagnostic codes to track and report the prevalence of PPH. Although the 10th revision (ICD-10) was introduced in Sweden in 1997, the accuracy of ICD-10 codes for PPH is not known. Thus, the aim was to determine the accuracy of diagnostic coding for PPH in the Swedish Pregnancy Register. MATERIAL AND METHODS: We performed a retrospective cohort study of 609 807 deliveries in Sweden between 2014 and 2019. Information on ICD-10 codes for PPH and estimated blood loss were extracted from the Swedish Pregnancy Register. Using an estimated blood loss >1000 mL as the reference standard, we evaluated the diagnostic accuracy of ICD-10 codes for PPH by estimating sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value with exact binomial 95% confidence intervals (CIs). In our secondary analysis, we assessed the ICD-10 coding accuracy for severe PPH, defined as an estimated blood loss >1000 mL and transfusion of at least 1 unit of red blood cells registered in the Scandinavian Donations and Transfusion database. RESULTS: Of the 609 807 deliveries, 43 312 (7.1%) had an ICD-10 code for PPH and 45 071 (7.4%) had an estimated blood loss >1000 mL. The ICD codes had a sensitivity of 88.5% (95% CI 88.2-88.7), specificity of 99.4% (95% CI 99.4-99.4), positive predictive value of 92.0% (95% CI 91.8-92.3) and negative predictive value of 99.1% (95% CI 99.1-99.1). In our secondary analysis, on deliveries with severe PPH, the sensitivity for an ICD code was 91.3% (95% CI 90.7-91.9), whereas specificity was 83.5% (95% CI 82.3-84.6). CONCLUSIONS: Our findings indicate that ICD-10 codes for PPH in Sweden have moderately high sensitivity and excellent specificity. These results suggest that PPH diagnostic codes in medical records and linked pregnancy and birth registers can be used for research, quality improvement and reporting PPH prevalence in Sweden.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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