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Enregistrement W4253833917 · doi:10.1212/01.con.0000431391.49402.8f

Diagnostic Coding for Epilepsy

2013· article· en· W4253833917 sur OpenAlexaff
Jeffrey Buchhalter

Notice bibliographique

RevueCONTINUUM Lifelong Learning in Neurology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoding (social sciences)EpilepsyPsychologyBusinessPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinicians commonly participate in three types of coding: (1) a code that characterizes the diagnosis of the patient, (2) a code that is intended for billing for evaluation and management (E/M coding), and (3) a code for a procedure, if performed.This discussion will focus on codes for diagnoses and procedures. DIAGNOSTIC CODING: BACKGROUNDThe diagnostic code set required by the Center for Medicare and Medicaid Services (CMS) and third-party payers for reimbursement is the International Classification of Diseases (ICD), administered in its primary form by the World Health Organization (WHO).In the United States, the International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification (ICD-9-CM), released in 1979 is used, although International Classification of Diseases, 10th Revision (ICD-10) codes are used for death certificates.In addition to the necessity of the ICD code for reimbursement, these codes are used to assess the morbidity and mortality of diseases that directly influence public health policy, epidemiologic research, quality-of-care measures, and even emerging bioterrorism threats.For these reasons, accurate coding is an important physician obligation.Because of the expansion of medical knowledge in the past few decades, the codes provided by ICD-9 have proven to be inadequate.ICD-10 (released in 1994) was created to allow for greater diagnostic possibilities and is currently used in more than 100 countries around the world.The clinical modification of the 10th revision (ICD-10-CM) is scheduled to be implemented in the United States in October 2014. STRUCTURES OF ICD-9-CM AND ICD-10-CM:A BRIEF OVERVIEW ICD-9-CM characterizes disease entities with a 3-digit code followed by a decimal point and the possibility of 2 additional digits for greater specificity.Thus, 345 is the group for epilepsy and recurrent seizures, and the fourth digit (0 to 9) indicates the type of epilepsy or recurrent seizures (eg, generalized convulsive [345.1],grand mal status epilepticus [345.3],localization-related [345.4]).The fifth digit provides the opportunity to code if the seizure type or epilepsy is not intractable (0) or is intractable (1); for example, 345.11 is the code for generalized convulsive seizures that are intractable.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,015

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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