Developing International Classification of Disease code definitions for the study of enteric infection sequelae in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Enteric infections and their chronic sequelae are a major cause of disability and death. Despite the increasing use of administrative health data in measuring the burden of chronic diseases in the population, there is a lack of validated International Classification of Disease (ICD) code-based case definitions, particularly in the Canadian context. Our objective was to validate ICD code definitions for sequelae of enteric infections in Canada: acute kidney injury (AKI); hemolytic uremic syndrome (HUS); thrombotic thrombocytopenic purpura (TTP); Guillain-Barré syndrome/Miller-Fisher syndrome (GBS/MFS); chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP); ankylosing spondylitis (AS); reactive arthritis; anterior uveitis; Crohn's disease, ulcerative colitis, celiac disease, erythema nodosum (EN); neonatal listeriosis (NL); and Graves' disease (GD). Methods: We used a multi-step approach by conducting a literature review to identify existing validated definitions, a clinician assessment of the validated definitions, a chart review to verify proposed definitions and a final clinician review. We measured the sensitivity and positive predictive value (PPV) of proposed definitions. Results: Forty studies met inclusion criteria. We identified validated definitions for 12 sequelae; clinicians developed three (EN, NL, GD). We reviewed 181 charts for 6 sequelae (AKI, HUS, TTP, GBS/MFS, CIDP, AS). Sensitivity (42.8%-100%) and PPV (63.6%-100%) of ICD code definitions varied. Six definitions were modified by clinicians following the chart review (AKI, TTP, GBS/MFS, CIDP, AS, reactive arthritis) to reflect coding practices, increase specificity or sensitivity, and address logistical constraints. Conclusion: The multi-step design to derive ICD code definitions provided flexibility to identify existing definitions, to improve their sensitivity and PPV and adapt them to the Canadian context.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».