Positive predictive value and sensitivity of ICD‐9‐CM codes for identifying pediatric leukemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To facilitate community-based epidemiologic studies of pediatric leukemia, we validated use of ICD-9-CM diagnosis codes to identify pediatric leukemia cases in electronic medical records of six U.S. integrated health plans from 1996-2015 and evaluated the additional contributions of procedure codes for diagnosis/treatment. PROCEDURES: Subjects (N = 408) were children and adolescents born in the health systems and enrolled for at least 120 days after the date of the first leukemia ICD-9-CM code or tumor registry diagnosis. The gold standard was the health system tumor registry and/or medical record review. We calculated positive predictive value (PPV) and sensitivity by number of ICD-9-CM codes received in the 120-day period following and including the first code. We evaluated whether adding chemotherapy and/or bone marrow biopsy/aspiration procedure codes improved PPV and/or sensitivity. RESULTS: Requiring receipt of one or more codes resulted in 99% sensitivity (95% confidence interval [CI]: 98-100%) but poor PPV (70%; 95% CI: 66-75%). Receipt of two or more codes improved PPV to 90% (95% CI: 86-93%) with 96% sensitivity (95% CI: 93-98%). Requiring at least four codes maximized PPV (95%; 95% CI: 92-98%) without sacrificing sensitivity (93%; 95% CI: 89-95%). Across health plans, PPV for four codes ranged from 84-100% and sensitivity ranged from 83-95%. Including at least one code for a bone marrow procedure or chemotherapy treatment had minimal impact on PPV or sensitivity. CONCLUSIONS: The use of diagnosis codes from the electronic health record has high PPV and sensitivity for identifying leukemia in children and adolescents if more than one code is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».