Identification of Postpartum Depression in Electronic Health Records: Validation in a Large Integrated Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accuracy of electronic health records (EHRs) for identifying postpartum depression (PPD) is not well studied. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the accuracy of PPD reporting in EHRs and compare the quality of PPD data collected before and after the implementation of the International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) coding in the health care system. METHODS: Information on PPD was extracted from a random sample of 400 eligible Kaiser Permanente Southern California patients' EHRs. Clinical diagnosis codes and pharmacy records were abstracted for two time periods: January 1, 2012, through December 31, 2014 (International Classification of Diseases, Ninth Revision [ICD-9] period), and January 1, 2017, through December 31, 2019 (ICD-10 period). Manual chart reviews of clinical records for PPD were considered the gold standard and were compared with corresponding electronically coded diagnosis and pharmacy records using sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV). Kappa statistic was calculated to measure agreement. RESULTS: Overall agreement between the identification of depression using combined diagnosis codes and pharmacy records with that of medical record review was strong (κ=0.85, sensitivity 98.3%, specificity 83.3%, PPV 93.7%, NPV 95.0%). Using only diagnosis codes resulted in much lower sensitivity (65.4%) and NPV (50.5%) but good specificity (88.6%) and PPV (93.5%). Separately, examining agreement between chart review and electronic coding among diagnosis codes and pharmacy records showed sensitivity, specificity, and NPV higher with prescription use records than with clinical diagnosis coding for PPD, 96.5% versus 72.0%, 96.5% versus 65.0%, and 96.5% versus 65.0%, respectively. There was no notable difference in agreement between ICD-9 (overall κ=0.86) and ICD-10 (overall κ=0.83) coding periods. CONCLUSIONS: PPD is not reliably captured in the clinical diagnosis coding of EHRs. The accuracy of PPD identification can be improved by supplementing clinical diagnosis with pharmacy use records. The completeness of PPD data remained unchanged after the implementation of the ICD-10 diagnosis coding.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».