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Enregistrement W4414082878 · doi:10.1177/18333583251366915

ICD-11 “by the people for the people”: The open feedback proposal platform

2025· article· en· W4414082878 sur OpenAlexaff
Islam Ibrahim, Danielle A. Southern, Meng Zhang, Brooke Macpherson, Carine Alsokhn, Eva Krpelanová, Nenad Kostanjsek, Robert Jakob

Notice bibliographique

RevueHealth Information Management Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparabilityDigital healthPublishingPublic healthProject commissioningHealth dataHealth careHealth informatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: ICD-11's digital architecture and granularity distinguish it from previous revisions and expand its applicability beyond mortality statistics and public health. The official ICD-11 version is updated annually. However, a separate online Maintenance Platform is continuously updated and hosts the Proposal Platform: a novel online tool that enables interested parties from all over the world to contribute to ICD-11 content. Anyone can register on the Platform to propose updates, such as adding new medical terms or improving existing descriptions, helping keep the classification relevant and inclusive. As a public, transparent system, users can view or comment on other users' proposals. Proposals are carefully reviewed by expert WHO committees through a transparent, multi-step process that ensures scientific accuracy and consistency. High-priority updates, like emerging health conditions, can be fast-tracked for quicker inclusion. Once a proposal is accepted, it becomes effective in the following update. A clear justification is provided for rejected proposals. Since ICD-11 came into effect, most suggestions from users have been successfully implemented. OBJECTIVE: This article describes the proposal submission process, the rigorous proposal review process, and the roles of the WHO reference groups and committees involved. CONCLUSION: ICD-11 is a free, digital global health classification that anyone can help improve by submitting proposals through an open, transparent platform.Implications for health information management practice:This inclusive system empowers users worldwide to shape ICD-11 to reflect the evolving real-world medical and public health practice and emerging needs. This also prevents the need for country-specific modifications, ultimately improving the comparability of clinical data at the international level.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,359
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,611
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3590,611
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0210,019
Science ouverte0,0070,037
Intégrité de la recherche0,0100,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,044

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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