Validity of the <i>International Classification of Diseases 10th revision</i> code for hyperkalaemia in elderly patients at presentation to an emergency department and at hospital admission
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Evaluate the validity of the International Classification of Diseases, 10th revision (ICD-10) code for hyperkalaemia (E87.5) in two settings: at presentation to an emergency department and at hospital admission. Design Population-based validation study. Setting 12 hospitals in Southwestern Ontario, Canada, from 2003 to 2010. Participants Elderly patients with serum potassium values at presentation to an emergency department (n=64 579) and at hospital admission (n=64 497). Primary outcome Sensitivity, specificity, positive-predictive value and negative-predictive value. Serum potassium values in patients with and without a hyperkalaemia code (code positive and code negative, respectively). Results The sensitivity of the best-performing ICD-10 coding algorithm for hyperkalaemia (defined by serum potassium >5.5 mmol/l) was 14.1% (95% CI 12.5% to 15.9%) at presentation to an emergency department and 14.6% (95% CI 13.3% to 16.1%) at hospital admission. Both specificities were greater than 99%. In the two settings, the positive-predictive values were 83.2% (95% CI 78.4% to 87.1%) and 62.0% (95% CI 57.9% to 66.0%), while the negative-predictive values were 97.8% (95% CI 97.6% to 97.9%) and 96.9% (95% CI 96.8% to 97.1%). In patients who were code positive for hyperkalaemia, median (IQR) serum potassium values were 6.1 (5.7 to 6.8) mmol/l at presentation to an emergency department and 6.0 (5.1 to 6.7) mmol/l at hospital admission. For code-negative patients median (IQR) serum potassium values were 4.0 (3.7 to 4.4) mmol/l and 4.1 (3.8 to 4.5) mmol/l in each of the two settings, respectively. Conclusions Patients with hospital encounters who were ICD-10 E87.5 hyperkalaemia code positive and negative had distinct higher and lower serum potassium values, respectively. However, due to very low sensitivity, the incidence of hyperkalaemia is underestimated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».