Evaluation of the International Classification of Health Interventions (ICHI) in the coding of common surgical procedures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the International Classification of Health Interventions (ICHI) in the clinical and statistical use cases. MATERIALS AND METHODS: We identified 300 most-performed surgical procedures as represented by their display names in an electronic health record. For comparison with existing coding systems, we coded the procedures in ICHI, SNOMED CT, International Classification of Diseases (ICD)-10-PCS, and CCI (Canadian Classification of Health Interventions), using postcoordination (modification of existing codes by adding other codes), when applicable. Failure analysis was done for cases where full representation was not achieved. The ICHI encoding was further evaluated for adequacy to support statistical reporting by the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) and European Union (EU) categories of surgical procedures. RESULTS: After deduplication, 229 distinct procedures remained. Without postcoordination, ICHI achieved full representation in 52.8%. A further 19.2% could be fully represented with postcoordination. SNOMED CT was the best performing overall, with 94.3% full representation without postcoordination, and 99.6% with postcoordination. Failure analysis showed that "method" and "target" constituted most of the missing information for ICHI encoding. For all OECD/EU surgical categories, ICHI coding was adequate to support statistical reporting. One OECD/EU category ("Hip replacement, secondary") required postcoordination for correct assignment. CONCLUSION: In the clinical use case of capturing information in the electronic health record, ICHI was outperformed by the clinically oriented procedure coding systems (SNOMED CT and CCI), but was comparable to ICD-10-PCS. Postcoordination could be an effective and efficient means of improving coverage. ICHI is generally adequate for the collection of international statistics.
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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 | 0,033 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle