Validity and reliability of external cause injury International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) codes: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
v e T h i s systematic review is examining the following research question for populations of all ages in all countries: what is the validity and reliability of the International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) codes for external-cause injuries?Rationale The International Classification of Diseases (ICD) codes are used worldwide in all areas of healthcare as a coding system to report diagnoses in hospital databases, including classifying diagnoses for various diseases, disorders, injuries, and other health conditions, symptoms, and procedures.In addition to being a coding diagnostic reporting system, they may be used for billing purposes, claims processing, medical care review, classifying data, and for healthcare statistics reporting [1].The International Classification of Diseases is the most widely used classification system for hospital records, and approximately 70% of global health expenditure is distributed according to their data [2,3].Therefore, accurate reporting of these codes is essential for m a i n t a i n i n g h i g h -q u a l i t y h e a l t h c a re d a t a worldwide.The 10th revision of ICD codes (called ICD-10) was developed by the World Health Organization (WHO) and are currently used worldwide [2,3].T h e s e c o d e s h a v e b e e n i n e ff e c t s i n c e approximately year 2000, though this varies by country.Despite their wide use in healthcare, the overall validity and reliability of these codes for external-cause injuries has yet to be examined.Individual studies have reported their validity and reliability for different types of injuries, but an overall analysis of the ICD-10 codes' accuracy to diagnose/identify the correct conditions based on how they are coded has not been reported for these outcomes.This includes a gap in the literature describing an overall statistic of whether the ICD-10 codes for external cause injuries INPLASY
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».