Trends in hospital coding for people experiencing homelessness in Canada, 2015–2020: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: (ICD-10-CA code Z59.0). We sought to answer whether the coding mandate affected the volume of patients identified as experiencing homelessness in acute inpatient hospitalizations and if there was any geographic variation. METHODS: We conducted a serial cross-sectional study describing 6 fiscal years (2015/16 to 2020/21) of hospital administrative data from the Hospital Morbidity Database. We reported frequencies and percentages of hospitalizations with a Z59.0 diagnostic code and disaggregated by several types of Canadian geographies. Controlling for fiscal quarter (coded Q1 to Q4) and province or territory, adjusted logistic regression models quantified the odds of Z59.0 being coded during hospital stays. RESULTS: The frequency and percentage of people experiencing homelessness in hospitalization records across Canada increased from 6934 (0.12%) in 2015/16 to 21 529 (0.41%) in 2020/21. Trends varied by province and territory. Recording of the Z59.0 code increased following the mandate (adjusted odds ratio 2.29, 95% confidence interval 2.25-2.32), relative to the pre-mandate period. INTERPRETATION: The 2018 coding mandate coincided with an increase in the use of the Z59.0 code to document homelessness in health care administrative data; however, trends varied by jurisdiction. The ICD-10-CA code Z59.0 presents a promising opportunity for standardized and routinely collected data to identify people experiencing homelessness in hospital administrative data.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».