Using Social Networks for Tele-consultation on the Covid-19 Clinical Coding: A Quality Improvement Approach for Health Policy Making
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The accuracy of clinical coding in COVID-19 is essential for quality of care, disease surveillance, as well as research and reporting. This study aims to describe and categorize consultations between medical coders based on the social media network in Iran on the COVID-19 coding. Method : A clinical coding group in the social network at the national level in Iran was established to follow consultation regarding COVID-19 among coders. We also utilized an online survey, which was designed to extract the problems coders encountered during clinical coding and their opinion on whether these consultations were effective. Herein, we report messages and communication records exchanged among members of this network obtained between 21 February 2020 and 20 November 2020. Finally, we categorised the obtained information and identified the problems for COVID-19 accurate coding in Iran. Results : A total of 1,340 messages in 332 consultations were exchanged amongst 76 coders. We categorised topics of consultations into 11 categories. Most consultations dealt with “suspected or probable” (n = 71), “clinical coding and diagnosis” (n=59) within 332 conversations. In 47% of consultations, the first reply was less than 10 ± 3 min. “Maternal and infant ” and “procedures and drugs ” were the most common subjects with specific answer. Based on the viewpoints of coders, online consultations can reduce the time of clinical coding and increase coding accuracy. Conclusion: The establishment of social networks among medical record coders is an efficient strategy to deal with coding issues during the COVID-19 pandemic and improve the quality of hospital records.
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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 | 0,031 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».