Strategic pathways to International Classification of Diseases, 11th Revision, adoption in France and the United States
Notice bibliographique
Résumé
The International Classification of Diseases, 11th Revision (ICD-11), developed by the World Health Organization, represents a transformative update to global health data classification systems. Building on the foundation of ICD-10, it introduces innovative features such as multilingual coding, advanced interoperability, postcoordination, and improved specificity, enabling better alignment with modern healthcare and digital information systems. This commentary explores the adoption pathways for ICD-11 in France and the United States, 2 countries with complex healthcare infrastructures and distinct implementation strategies. France's phased roadmap, led by the National Health Information Agency, prioritizes system readiness, workforce training, and pilot testing to ensure smooth integration with hospital information systems. In contrast, the United States, guided by the National Committee on Vital and Health Statistics, focuses on regulatory alignment, funding models, and system modifications to support a seamless transition. The manuscript underscores the critical role of academic research in refining ICD-11's applications, assessing its impact on healthcare quality, and optimizing tools for implementation. Drawing lessons from early adopters globally, we advocate for a coordinated, resource-driven approach to achieve full ICD-11 adoption within 5 years. This transition is poised to enhance health data accuracy, support clinical research, and improve population health outcomes worldwide.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».