Identification of idiopathic inflammatory myopathy research cohorts using international classification of disease (ICD) codes: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize studies validating International Classification of Disease (ICD) coding for idiopathic inflammatory myopathies (IIM) case identification, focusing on dermatomyositis (DM) and polymyositis (PM). METHODS: PubMed, Scopus, Embase, and CINAHL search was performed with a medical librarian (Prospero #CRD4202452377). Inclusion criteria required: English language, use of ICD-9 and/or -10 coding to identify cases, and clear method for validating cases. RESULTS: 3684 citations were screened by title/abstract resulting in 69 full-text publications reviewed with 11 articles meeting inclusion criteria. Of the included studies, 5 evaluated only ICD-9, 5 evaluated only ICD-10, and one study evaluated both. All but one study in the US were single center, while those in Europe (n = 4) and Canada (n = 1) were population based. Reference standards varied, including Bohan and Peter (n = 5), 2017 EULAR/ACR classification (n = 2), expert opinion (n = 3), enrollment in Rheumatology Quality Register (n = 1) and muscle biopsy (n = 1). Four studies had a positive predictive value (PPV) of 0.9 or higher; two of these studies used coding associated with inpatient admission, and another required at least 2 codes (710.3) 3 months apart. Multiple coding instances decreased the sensitivity but increased PPV. CONCLUSIONS: ICD coding is a valuable tool for identifying cases in bioinformatic research. Only a few studies describe ICD code validation for IIM research cohort construction. The highest PPV's are reported for DM and PM with the use of multiple coding instances, or those instances associated with inpatient admission.
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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 | 0,013 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».