EMERGING THEMES IN EPIDEMIOLOGY REVIEW Open Access Defining neurotrauma in administrative data using the International Classification of Diseases Tenth Revision
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is essential to use a definition that is precise and accurate for the surveillance of traumatic brain injuries (TBI) and spinal cord injuries (SCI). This paper reviews the International Classification of Diseases 10 th revision (ICD-10) definitions used internationally to inform the definition for neurotrauma surveillance using administrative data in Ontario, Canada. Methods: PubMed, Web of Science, Medline and the grey literature were searched for keywords “spinal cord injuries ” or “brain injuries ” and “international classification of diseases”. All papers and reports that used an ICD-10 definition were included. To determine the ICD-10 codes for inclusion consensus across papers and additional evidence were sought to look at the correlation between the condition and brain or spinal injuries. Results: Twenty-four articles and reports were identified; 15 unique definitions for TBI and 7 for SCI were found. The definitions recommended for use in Ontario by this paper are F07.2, S02.0, S02.1, S02.3, S02.7, S02.8, S02.9, S06, S07.1, T90.2, and T90.5 for traumatic brain injuries and S14.0, S14.1, S24.0, S24.1, S34.1, S34.0, S34.3, T06.0, T06.1 and T91.3 for spinal cord injuries. Conclusions: Internationally, inconsistent definitions are used to define brain and spinal cord injuries. An abstraction study of data would be an asset in understanding the effects of inclusion and exclusion of codes in the
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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 | 0,020 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».