Positive Predictive Value of COVID-19 ICD-10 Diagnosis Codes Across Calendar Time and Clinical Setting
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
PURPOSE: To estimate the positive predictive value (PPV) of International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) code U07.1, COVID-19 virus identified, in the Department of Veterans of Affairs (VA). PATIENTS AND METHODS: Records of ICD-10 code U07.1 from inpatient, outpatient, and emergency/urgent care settings were extracted from VA medical record data from 4/01/2020 to 3/31/2021. A weighted, random sample of 1500 records from each quarter of the one-year observation period was reviewed by study personnel to confirm active COVID-19 infection at the time of diagnosis and classify reasons for false positive records. PPV was estimated overall and compared across clinical setting and quarters. RESULTS: We identified 664,406 records of U07.1. Among the 1500 reviewed, 237 were false positives (PPV: 84.2%, 95% CI: 82.4-86.0). PPV ranged from 77.7% in outpatient settings to 93.8% in inpatient settings and was 83.3% in quarter 1, 80.5% in quarter 2, 86.1% in quarter 3, and 83.6% in quarter 4. The most common reasons for false positive records were history of COVID-19 (44.3%) and orders for laboratory tests (21.5%). CONCLUSION: The PPV of ICD-10 code U07.1 is low, especially in outpatient settings. Directed training may improve accuracy of coding to levels that are deemed adequate for future use in surveillance efforts.
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.
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 | 0,046 | 0,403 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 découle