Validity of congenital malformation diagnoses in healthcare claims from a university hospital in Japan
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to assess the validity of diagnoses of congenital malformations (CMs) recorded in claims of a university hospital in Japan. METHODS: Congenital malformations were identified according to Code Q00-Q89 of the International Classification of Diseases, 10th revision. All the children who had been diagnosed with CMs based on their claims in 2015 and within 1 year from their birth month were selected for this study. The infants' medical records were considered as a gold standard. Positive predictive values (PPVs) for CMs were calculated. RESULTS: This study included 227 infants who had a CM diagnosis in their claims. Based on the algorithms established by the Quebec Pregnancy Cohort study group, the PPV for any CM was 90.7% and that for major CMs (MCMs) was 91.5%. Concerning MCMs of specific organ systems, those of the circulatory system (PPV 85.1%) were the most frequent, followed by cleft lip and cleft palate (PPV 100.0%), and other CMs of the digestive system (PPV 96.4%). Based on the EUROCAT classification, the PPV for any MCM was 88.5%. Specific MCMs reported in ≥20 infants were ventricular septal defect (PPV 96.0%), patent ductus arteriosus (PPV 72.7%) and cleft lip with or without cleft palate (PPV 100.0%). CONCLUSIONS: The PPVs for CMs in the Japanese administrative data were high enough to suggest that these data could be utilized for perinatal pharmacoepidemiological evaluations. The results were from a single center, and further validation studies are needed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».