Validity of vascular trauma codes at major trauma centres
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of administrative databases in vascular injury research has been increasing, but the validity of the diagnosis codes used in this research is uncertain. We assessed the positive predictive value (PPV) of International Classification of Diseases, tenth revision (ICD-10), vascular injury codes in administrative claims data in Ontario. METHODS: We conducted a retrospective validation study using the Canadian Institute for Health Information Discharge Abstract Database, an administrative database that records all hospital admissions in Canada. We evaluated 380 randomly selected hospital discharge abstracts from the 2 main trauma centres in Toronto, Ont., St.Michael's Hospital and Sunnybrook Health Sciences Centre, between Apr. 1, 2002, and Mar. 31, 2010. We then compared these records with the corresponding patients' hospital charts to assess the level of agreement for procedure coding. We calculated the PPV and sensitivity to estimate the validity of vascular injury diagnosis coding. RESULTS: The overall PPV for vascular injury coding was estimated to be 95% (95% confidence interval [CI] 92.3-96.8). The PPV among code groups for neck, thorax, abdomen, upper extremity and lower extremity injuries ranged from 90.8 (95% CI 82.2-95.5) to 97.4 (95% CI 91.0-99.3), whereas sensitivity ranged from 90% (95% CI 81.5-94.8) to 98.7% (95% CI 92.9-99.8). CONCLUSION: Administrative claims hospital discharge data based on ICD-10 diagnosis codes have a high level of validity when identifying cases of vascular injury. LEVEL OF EVIDENCE: Observational Study Level III.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».