Accuracy of venous thromboembolism ICD-10 codes: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The identification of venous thromboembolism (VTE) using administrative databases is frequently required for reporting and research. The accuracy of International Classification of Diseases 10th revision (ICD-10) codes for VTE, including deep vein thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE), remains unclear. We examined the accuracy of ICD-10 codes for identifying VTE in adult and pediatric inpatients and outpatients. For this systematic review and meta-analysis, we searched MEDLINE, EMBASE, Web of Science, CENTRAL, Epistemonikos and McMaster Superfilters from inception to July 25, 2023 for studies evaluating the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and/or negative predictive value (NPV) of ICD-10 codes for VTE in any anatomical location. We assessed risk of bias using QUADAS and certainty of evidence using GRADE. We calculated pooled sensitivity and specificity with 95% confidence intervals (CI) using a random-effects model. We included 24 studies in the qualitative synthesis and 7 in the meta-analysis. Pooled sensitivity for any VTE based on ICD-10 codes was 72% (95% CI 60–85%, low certainty); pooled specificity was 82% (95% CI 76–88%, low certainty). The PPV for ICD-10 VTE codes ranged from 0% to 100% (median: 80%) while the NPV ranged from 95.4% to 100% (median: 100%). ICD-10 codes for PE had a higher pooled sensitivity (91%) than for DVT (58%). ICD-10 codes have moderate-to-high sensitivity and specificity for the identification of VTE in electronic databases. The certainty of evidence is low due to inconsistency and risk of bias. Further robust studies validating ICD-10 VTE codes are needed to improve reporting and better understand coding limitations.
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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 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».