How well do ICD-9 physician claim diagnostic codes identify confirmed pertussis cases in Alberta, Canada? A Canadian Immunization Research Network (CIRN) Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Rates of Bordetella pertussis have been increasing in Alberta, Canada despite vaccination programs. Waning immunity from existing acellular component vaccines may be contributing to this. Vaccine effectiveness can be estimated using a variety of data sources including diagnostic codes from physician billing claims, public health records, reportable disease and laboratory databases. We sought to determine if diagnostic codes from billing claims (administrative data) are adequately sensitive and specific to identify pertussis cases among patients who had undergone disease-specific laboratory testing. Methods Data were extracted for 2004–2014 from a public health communicable disease database that contained data on patients under investigation for B. pertussis (both those who had laboratory tests and those who were epidemiologically linked to laboratory-confirmed cases) in Alberta, Canada. These were deterministically linked using a unique lifetime person identifier to the provincial billing claims database, which contains International Classification of Disease version 9 (ICD-9) diagnostic codes for physician visits. We examined visits within 90 days of laboratory testing. ICD-9 codes 033 (whooping cough), 033.0 (Bordetella pertussis), 033.1 (B. parapertussis), 033.8 (whooping cough, other specified organism), and 033.9 (whooping cough, other unspecified organism) in any of the three diagnostic fields for a claim were classified as being pertussis-specific codes. We calculated sensitivity, specificity, positive (PPV) and negative (NPV) predictive values. Results We identified 22,883 unique patients under investigation for B. pertussis. Of these, 22,095 underwent laboratory testing. Among those who had a laboratory test, 2360 tested positive for pertussis. The sensitivity of a pertussis-specific ICD-9 code for identifying a laboratory-confirmed case was 38.6%, specificity was 76.9%, PPV was 16.0%, and NPV was 91.6%. Conclusion ICD-9 codes from physician billing claims data have low sensitivity and moderate specificity to identify laboratory-confirmed pertussis among persons tested for pertussis.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».