400 New ICD code-based case definition correctly identifies ICI-IA from administrative health data
Notice bibliographique
Résumé
Background Immune checkpoint inhibitors (ICIs) treat numerous malignancies by blocking the intrinsic inhibitors of immunity, and may have off-target effects known as immune-related adverse events (irAEs), including ICI-inflammatory arthritis (ICI-IA) is one of the most common rheumatic irAEs (Rh-irAEs), but is often underreported in clinical trials where nonspecific symptoms, such as joint pain, are reported without identifying the underlying causes. To date, there are no validated International Classification of Diseases (ICD) code-based case definitions for ICI-IA, limiting the ability to conduct reliable epidemiological research using administrative health data.We aimed to bridge this gap, in order to facilitate population-based studies of ICI-related irAEs.Methods We conducted a validation study using the Alberta CanRIO database of patients with rheumatologist-confirmed Rh-irAEs diagnoses, linked to provincial administrative health data. ICI-IA confirmation (our gold standard) required the new onset of at least one swollen joint on exam or synovitis on imaging following ICI exposure, without another cause or pre-existing IA. We compared ICD-9 (714.x and 696.0) and ICD-10 (M05.x, M06.x, and M07.x) diagnostic codes used for IA, against our gold standard. Seven core algorithms of different combinations of outpatient and hospitalization codes were tested for sensitivity and specificity. Results were stratified by sex. Two sensitivity analyses included: (1) exclusion of late-onset ICI-IA cases, defined as those developing more than 365 days after ICI discontinuation; and (2) incorporating emergency department (ED) visit ICD codes.Results We included 228 patients in the final analysis: 100 with ICI-IA and 128 without. Across all algorithms tested, sensitivity ranged from 4.0% (95%CI 0.2, 7.8) to 88.0% (95%CI 81.6, 94.4), while specificity ranged from 87.5% (95%CI 81.8, 93.2) to 99.2% (95%CI 97.7, 100.0) ( table 1). The algorithm requiring ≥1 outpatient IA ICD-9 code achieved the best balance of sensitivity (88, 95%CI: 81.6, 94.4) and specificity (87.5, 95%CI: 81.8, 93.2). Case definition performance was similar between sexes. Excluding late-onset ICI-IA cases resulted in a small decrease in sensitivity. Adding ED visit codes did not improve performance.Conclusions The best algorithm to identify ICI-IA from administrative health data included ≥1 outpatient ICD diagnostic codes. External validation is required to assess the performance of ICD-based ICI-IA case definitions in other locales and patient populations. This new tool could pave the way for better population-based studies of irAEs.Ethics Approval The study was approved by the Health Research Ethics Board for the University of Alberta (Pro00118986), which granted waiver of individual consent.Abstract 400 Table 1Validation of International Classification of Diseases (ICD)-based case definitions within confirmed* (N=228) immune checkpoint inhibitor associated inflammatory arthritis cases (95% confidence intervals, CI)*Amongst patients seen by rheumatologists for rheumatic immune-related adverse events, PPV: positive predictive value, NPV: negative predictive value, P: outpatient physician billing claims codes, H: hospitalization code or inpatient physician claims code
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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 | 0,002 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».