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Enregistrement W3197186842 · doi:10.1161/jaha.121.021614

Capturing Intravenous Thrombolysis for Acute Stroke at the <i>ICD‐9</i> to <i>ICD‐10</i> Transition: Case Volume Discontinuity in the United States National Inpatient Sample

2021· article· en· W3197186842 sur OpenAlexaff
Lily Zhou, Mina Allo, Michael Mlynash, Thalia S. Field

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisICD-10Diagnosis codeEmergency medicineStroke (engine)Hospital dischargeConfidence intervalInternal medicineMyocardial infarctionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Transition from International Classification of Diseases ( ICD ) Ninth and Tenth Revisions ( ICD‐9 and ICD‐10 ) for hospital discharge data was mandated for US hospitals on October 1, 2015. We examined the volume of patients receiving thrombolysis in ischemic stroke (IS) identified using ICD codes within this transition period in the 2015 to 2016 National Inpatient Sample, a weighted 20% sample of all inpatient US hospital discharges. Methods and Results During the ICD‐10 period, 2 case identification strategies were used. Codes for IS were combined with: (1) only the ICD‐10 code for thrombolytic given into a peripheral vein and (2) all new ICD‐10 codes mapped to the ICD‐9 code for all thrombolysis. On visual inspection there was an obvious discontinuity in the volume of patients with IS treated with IV thrombolysis corresponding to 3 time periods: ICD‐9 (study period 1), transition (period 2), and ICD‐10 (period 3). With Strategy 1, analysis using a linear spline with 2 knots shows that the volume of patients with IS treated with IV thrombolysis was significantly different between study periods 1 and 2 (slope difference −1880, 95% CI −2834 to −928, P =0.005), and periods 2 to 3 (slope difference 1980, 95% CI 1207–2754, P = 0.002). With Strategy 2, volumes did not change significantly between periods 1 to 2, though there was a significant difference between periods 2 and 3 (slope difference 719, 95% CI 91–1347, P =0.034). Conclusions The significant discontinuity in thrombolysis volumes for IS during the transition period for ICD‐9 to ICD‐10 coding suggests that more rigorous validation of US administrative data during this time period may be necessary for research, resource planning, and quality assurance.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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