Diagnosis and coding of opioid misuse: a systematic scoping review and implementation framework
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate current administrative coding practices for opioid misuse (OM) within the World Health Organization's International Classification of Diseases (ICD) framework and develop standardized documentation recommendations. DESIGN: Systematic scoping review following PRISMA-ScR guidelines. SETTING: Analysis of studies using administrative databases, including electronic health records (EHRs), insurance claims, and national healthcare utilization databases. SUBJECTS: Studies published in peer-reviewed journals examining administrative codes for OM, excluding those focused solely on illicit drugs, opioid use disorder (OUD), or using only natural language processing/qualitative methods. METHODS: Comprehensive search of Embase, Medline, Google Scholar, and PubMed databases following PRISMA-S extension guidelines. Three independent reviewers screened articles and extracted data. Study quality was assessed using a modified Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Of 9561 initial records, 19 studies met inclusion criteria. The use of ICD-10 code F11.9* (Opioid use) emerged as the most referenced method for documenting OM, distinguishing it from OUD methods (F11.1, opioid abuse; F11.2, opioid dependence). Studies demonstrated significant heterogeneity in coding practices, resulting in code-based definitions identifying only approximately 50% of cases compared to more comprehensive clinical assessment approaches. CONCLUSIONS: While ICD-10 code F11.9* can effectively document OM as distinct from OUD, successful implementation requires consensus on the clinical definition of OM and documentation in the form of clear clinical guidelines and operationalized through enhanced EHR integration. Future research should focus on validating these approaches across diverse healthcare settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | medium |
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».