Accuracy of International Classification of Diseases, 10th Revision Codes for Identifying Sepsis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
, 10th revision (ICD-10), codes for identifying sepsis in adult and pediatric patients. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, EMBASE, Web of Science, CENTRAL, Epistemonikos, and McMaster Superfilters from inception to September 7, 2021. STUDY SELECTION: We included studies that validated the accuracy of sepsis ICD-10 codes against any reference standard. DATA EXTRACTION: Three authors, working in duplicate, independently extracted data. We conducted meta-analysis using a random effects model to pool sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV). We evaluated individual study risk of bias using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool and assessed certainty in pooled diagnostic effect measures using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation framework. DATA SYNTHESIS: Thirteen eligible studies were included in the qualitative synthesis and the meta-analysis. Eleven studies used manual chart review as the reference standard, and four studies used registry databases. Only one study evaluated pediatric patients exclusively. Compared with the reference standard of detailed chart review and/or registry databases, the pooled sensitivity for sepsis ICD-10 codes was 35% (95% CI, 22-48, low certainty), whereas the pooled specificity was 98% (95% CI: 98-99, low certainty). The PPV for ICD-10 codes ranged from 9.8% to 100% (median, 72.0%; interquartile range [IQR], 50.0-84.7%). NPV ranged from 54.7% to 99.1% (median, 95.9%; interquartile range, 85.5-98.3%). CONCLUSIONS: Sepsis is undercoded in administrative databases. Future research is needed to explore if greater consistency in ICD-10 code definitions and enhanced quality measures for ICD-10 coders can improve the coding accuracy of sepsis in large databases.
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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 | 0,031 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».