Accuracy of postpartum hemorrhage coding in the Swedish Pregnancy Register
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».