Aivohalvauksen ja aivohalvauksen riskitekijöiden koodaus käyttämällä kansainvälistä tautiluokitusta, versiot 9 ja 10

Uusien aivohalvaustapausten ja niihin liittyvien kustannusten odotetaan nousevan länsimaissa vuosina 2010–2030 vuodesta 1945. vuoteen 1950 väestö saavuttaa seitsemännen vuosikymmenensä ja ikääntyy sen jälkeen. Valvonta on tarpeen, jotta voidaan määrittää aivohalvauksen tulevaisuuden vaatimukset terveydenhuollolle.1,2 Tämän tulisi kattaa aivohalvaustapahtumat ja niihin liittyvät aivohalvauksen riskitekijät. Tällaiset tiedot mahdollistavat tietoon perustuvan päätöksenteon terveydenhuollon resurssien kohdentamisesta ennaltaehkäiseviin ja akuutteihin hoito-ohjelmiin.

Toisin kuin syöpä ja jotkut tartuntataudit, aivohalvauksen ja sen riskitekijöiden aktiivista tai passiivista seurantaa on vähän. Yksi hallinnollisia tietoja käyttävän passiivisen valvonnan etu on, että tällaiset tiedot ovat helposti saatavilla ja ne ovat kustannustehokas resurssi aktiiviseen valvontaan verrattuna. Tämä pätee erityisesti Kanadaan, jossa terveydenhuollolle on keskitetty hallintorakenne. Hallintotietoja on käytetty aivohalvauksen trendien kvantifiointiin. sitä on kuitenkin kritisoitu epätarkkuudesta, jolla on alhainen herkkyys ja spesifisyys. 3–8 Lisäksi hallinnollisten tietojen erityisenä haittana on kyvyttömyys selvittää aivohalvauksen vakavuus, joka on tärkein lyhyen ja pitkän aikavälin ennustemuuttuja. Siitä huolimatta aivohalvauskoodausta on tarkistettu aiemmin ja sen on todettu olevan hyödyllinen korkean tason vertailuissa, erityisesti verrattaessa muihin sairauksiin. Uskomme, että diagnoosin tarkkuus ≥85% on riittävä suuntausten arvioimiseksi ajan myötä. Aivohalvauksen riskitekijöitä ei kuitenkaan ole aiemmin tutkittu hallinnollisilla tiedoilla, ja nykyisen koodauksen validointi rikastuttaisi hallinnollisten tietojen hyödyllisyyttä aivohalvauksen seurannassa. Kansainvälinen tautiluokitus, 9. tarkistus (ICD-9), Kliiniset muutokset sairaalan vastuuvapauskoodien koodaamiseen. Lukuisissa tutkimuksissa on kuitenkin ilmoitettu epätarkkuuksista ICD-9.2,3,7,9,10: n avulla. Vuoden 2002 alussa kymmenennessä versiossa korvattiin ICD-9 koko maakunnassa. ICD-9: ään verrattuna ICD-10 on kvalitatiivisesti intuitiivisempi ja spesifisempi iskeemisen aivohalvauksen diagnosoinnissa. Halusimme verrata oikein koodattujen aivohalvauspotilaiden osuuksia akateemisissa ja yhteisösairaaloissa (osa I) ja arvioida aivohalvauksen riskitekijöiden koodausta (osa II) käyttämällä ICD-9: tä ja ICD-10: tä ”ennen-jälkeen” -tutkimuksen avulla.

Menetelmät

Tämän tutkimuksen I ja II osiin käytetyt tiedot haettiin 3 aikuisen akuuttihoitopaikan sairaalahoidon tiivistelmistä: a yliopistosairaala (Foothills Medical Center) ja 2 yhteisösairaalaa (Peter Lougheed Center ja Rockyview General Hospital) Calgaryn terveysalueella. Nämä sivustot palvelevat noin 1,4 miljoonaa ihmistä. Alberta-lastensairaalan tietoja ei otettu huomioon tässä tutkimuksessa. Kummassakin kolmessa akuuttihoitopaikassa on tietokonetomografia (CT) ja MRI-skanneri. Tämän tutkimuksen tiedot sisälsivät sairaalahoitona olleita potilaita sekä päivystyspoliklinikalla nähtyjä potilaita, jotka lähetettiin ilman pääsyä. Se ei sisällä potilaita, jotka nähtiin poliklinikka, fyysinen tai jotka eivät olleet lääkärin hoidossa. Yksi sairausrekisteriteknologi koodasi sairaalan purkuotteita yliopiston sairaalassa. Ennen tutkimusjaksoa tämä henkilö koulutti Calgary Stroke -tiimin kanssa oppien lisää aivohalvauksesta ja sen kliinisestä diagnoosista ja hoidosta. Lisäksi potilastiedotusosaston ja Calgary Stroke -tiimin välillä on jatkuva vuoropuhelu koodausongelmien ratkaisemiseksi. Kahdessa yhteisösairaalassa koodausta ei keskitetty yhdelle terveystietojen teknikolle.

Kaikki potilaat, joilla oli diagnoosi (ICD-9-koodit 430.x, 431.x, 433.x1, 434.x1 , 435.x, 436 ja 362.3) aivohalvaus hankittiin varainhoitovuodeksi 2000/2001 (huhti-maaliskuu); tilikaudella 2002/2003 potilaiden tunnistamiseen käytettiin ICD-10-koodeja I60.x, I61.x, I63.x, I64.x, H34.1 ja G45.x. ICD-9: ssä neljännen ja viidennen numeron avulla potilaat suljettiin pois tai otettiin mukaan. Välivuonna koodaus siirtyi ICD-9: stä ICD-10: een, ja tämä ajanjakso tiedonkeruujaksojen välillä mahdollisti oppimisen uudella ICD-10-järjestelmällä. Kaikki potilaat (n = 2529), joilla aivohalvaus oli diagnosoitu ensisijaisessa diagnostisessa asennossa, mikä tarkoittaa, että aivohalvaus oli vastuullisin diagnoosi oleskelun pituudesta, sisälsivät näytekehyksen. Tämän lähestymistavan on osoitettu johtavan korkeaan spesifisyyteen ja positiiviseen ennustearvoon (PPV) .3 Tutkimusavustaja, jonka aivohalvausneurologi on kouluttanut aivohalvauksen ja sen riskitekijöiden määritelmiin, suoritti kaavion. Neurologi ratkaisi diagnoosin epäselvyydet.Tutkijat pääsivät samoihin potilaskartta-asiakirjoihin kuin terveystietoteknologit. Jos kaavio sisälsi useita hakuja, käytettiin vain tarkasteltavan pääsyn asiakirjoja.

Osa I

Suurimmat aivohalvaustyypit subaraknoidaalinen verenvuoto (SAH), aivojen sisäinen verenvuoto (ICH), akuutti iskeeminen aivohalvaus (AIS) ja ohimenevä aivoverenkiertohäiriö (TIA) määriteltiin taulukossa 1 kuvatulla tavalla. Tarkastettavaksi laadittiin kerrostettu satunnainen kaavio-otos, joka oli kerrostettu suurimman aivohalvauksen tyypin ja vuoden mukaan. AIS: n näytteenotto ICD-9-kohortissa yliannostettiin edelleen ICD-10: een verrattuna akuutin valtimon okkluusiona kuvattujen koodien paremman arvioinnin mahdollistamiseksi ilman infarktia. Näytteen koko vaihteli välillä 10% – 65% käytettävissä olevasta kokonaismäärästä ja perustui odotetun herkkyyden ja spesifisyyden tarkkuuteen, jonka määritteli 10%: n 95%: n luottamusväli.

Potilaskaavioita tarkasteltiin yksityiskohtaisesti. Lääkärihistoriaa ja fyysisiä tutkimuksia koskevia huomautuksia, lääkärin tilannekatsauksia, TT- ja MRI-kuvantamisraportteja (jos saatavilla) ja vastuuvapauden yhteenvetoja käytettiin sairaalan oleskelun pituudesta eniten vastuussa olevan diagnoosin selvittämiseen ja koodin määrittämiseen. Määritettiin käytettävissä olevien kuvantamisraporttien (CT tai MRI) perusteella arvioitujen kaavioiden osuus. Aivohalvaukset koodattiin TIA: ksi, jos ne hävisivät 24 tunnin kuluessa alkamisesta ja jos kuvantaminen suoritettiin, havaittavia muutoksia ei ollut ilmeistä. Käyttämällä määritystämme kultastandardina laskettiin ja verrattiin AIS: n, SAH: n, ICH: n ja TIA: n sairaalan terveysteknologien oikeaa osuutta ICD-9: n ja ICD-10: n avulla. Käytännöllisistä syistä kaavion tarkastajia ei sokeutunut siihen, miten kaavioita oli koodannut terveystietojen teknikko.

Tilastolliset vertailut tehtiin Fisherin tarkalla testillä, ja kaikki mittasuhteet raportoidaan käyttämällä tarkkoja luottamusvälineitä.Aivohalvauksen diagnoosin herkkyyttä ja spesifisyyttä ei ollut mahdollista arvioida, koska ei-aivohalvausdiagnoosit olivat suunnittelun aliedustajina. Sen sijaan raportoimme aivohalvaustyypin mukaan tapahtuvan koodauksen PPV: n aivohalvauspotilailla sekä Kappa-tilaston (κ) kooderin ja tutkijan välisen sopimuksen mittana. PPV: t luokiteltiin mielivaltaisesti ”huonoiksi” (< 70%), ”hyviksi” (70% – 79%), ”erittäin hyviksi” (80% – 89%) tai ”erinomainen” (≥90%). κ: n katsottiin olevan merkittävä sopimus terveysteknologin ja tutkijan välillä, kuten 0,61 – 0,80 osoittavat; melkein täydellinen sopimus: 0,81 – 1,00,3

Osa II

10%: n satunnainen otos kaavioista, jotka sisälsivät kaikki käytettävissä olevat diagnostiikkapaikat, otettiin näytekehys. Otoksen koon arvioitiin tuottavan keskimäärin 10%: n 95%: n luottamusväli ilman säätöä mahdollistamaan useita vertailuja. Lähdeasiakirjoja, nimittäin lääkärin historiaa ja lääkärintarkastusta koskevia muistiinpanoja, lääkärin edistymistä koskevia huomautuksia, vastuuvapauden yhteenvetoja, hoitotyön muistiinpanoja sekä laboratorio-, kaiku- ja EKG-raportteja tarkasteltiin järjestelmällisesti eteisvärinän, sepelvaltimotaudin / iskeemisen sydänsairauden, diabetes mellituksen, aivoverenkierron historian suhteen tapaturma, hypertensio, hyperlipidemia, munuaisten vajaatoiminta ja tupakan käyttö. Koodit jaettiin vain niille riskitekijöille, jotka täyttivät taulukossa 2 esitetyt diagnostiset kriteerit. Kriteerit on tutkijan johdolla voimassa olevien lääketieteellisten ohjeiden perusteella. Kultaista standardia käyttäen laskettiin ja verrattiin näiden aivohalvausriskitekijöiden koodauksen sairaalan terveysteknologian herkkyyttä, spesifisyyttä ja prosenttiosuutta.

Tulokset

Osa I

Yhteensä 461 kaaviota vuosilta 2000/2001 (ICD-9) ja 256 kaavioita vuodesta 2002/2003 (ICD-10 ) valittiin satunnaisesti tarkistettavaksi. Potilaiden mediaani-ikä oli 71 (kvartiilien välinen alue, 59-80), ja 50,6% oli naisia. Aivohalvauskoodauksen sopimustaso ja aivohalvaustyypin oikean koodauksen nopeus koodausjärjestelmien ja sairaalatyyppien mukaan on lueteltu taulukossa 3. Oikean koodauksen arviointi perustui pelkästään kliinisiin tietoihin kohdassa 24.3% kaavioista (neurovaskulaarista kuvantamista ei tehty tai kuvantamisraportteja ei ollut saatavana tarkasteltavaksi) ja kliinisistä tiedoista ja hermovaskulaarisia kuvantamisraportteja 75,6% kaavioista.

Kokonaisuudessaan ICD-9-koodaus oli erinomaista ja 90% (CI95, 86-92) oikein; k = 0,86 (CI95, 0,81 – 0,91). ICD-10 oli samanlainen hyvä, kun 92% (CI95, 88-95) aivohalvauksia koodattiin oikein; k = 0,89 (CI95, 0,82 – 0,96). ICD-10 ei ollut parempi kuin ICD-9; P = 0,865. TIA koodattiin oikein 97% ajasta (CI95 88-99) verrattuna 70%: iin (CI95 56-82) ICD-9: een; P = 0,266. Koodausvirheiden alue oli suurelta osin odotettua, ja aivohalvaustyypit sekoitettiin keskenään, erityisesti TIA AIS: lle ja ICH SAH: lle (taulukko 4). Havaitsimme, että modifikaattorikoodien (neljäs ja viides numero) käyttö ICD-9: ssä poisti 95 kaulavaltimon endarterektomiatapausta, jolla ei ollut ollut hakemistohoitoa todetulla pääsyllä. Tämä lisäsi olennaisesti iskeemisen aivohalvauksen ICD-9-koodauksen tarkkuutta sisällyttämällä koodi 433 aivohalvauksen määritelmään.

Osa II

Yhteensä 137 kaaviota vuosilta 2000/2001 (ICD-9) ja 112 vuodesta 2002/2003 (ICD-10) valittiin satunnaisesti tarkistettavaksi. Potilaiden mediaani-ikä oli 73 (IQR, 65-81) ja 49% oli naisia. Taulukossa 5 on yhteenveto aivohalvauksen riskitekijöiden herkkyydestä, spesifisyydestä ja PPV: stä ICD-järjestelmän ja sairaalapaikan mukaan. Kaiken kaikkiaan riskitekijöiden koodaamisen havaittiin olevan samanlainen ICD-9: n ja ICD-10: n välillä. Yleinen herkkyys oli pienempi, ICD-10: n ollessa 58% (CI95, 52-63) verrattuna 67%: iin (CI95, 61-72); P = 0,234. Kokonaisspesifisyys oli sama 97%: lla (CI95, 96-98) verrattuna 97%: iin (CI95, 96-99); P = 1.000. Yleinen tarkkuus oli samanlainen 84%: lla (CI95, 82-87) verrattuna 87%: iin (CI95, 84-89); P = 0,691. Molemmille kaavoille, eteisvärinä, sepelvaltimotauti / iskeeminen sydänsairaus, diabetes mellitus ja hypertensiota koodaava koodi oli erittäin hyvä – erinomainen, osoittaen suurta herkkyyttä ja spesifisyyttä. Päinvastoin, aivoverisuonitapaturman, hyperlipidemian, munuaisten vajaatoiminnan ja tupakan käytön historian koodaaminen vaihteli heikosta erinomaiseen, jolla oli melko alhainen herkkyys, mutta korkea spesifisyys. Herkkyys parani vain vähän näille riskitekijöille siirtymällä ICD-10: een. Nämä suuntaukset havaittiin sairaalatasolla. Yliopiston ja yhteisön sairaalapaikkojen välillä ei havaittu eroja.

Keskustelu

Tietojemme mukaan aivohalvauksen ja sen riskitekijöiden hallinnolliset diagnoosit ovat melko hyviä eikä määrällisiä parannuksia on toteutettu kytkimellä ICD-10-järjestelmään. Kaksi varoitusta, joka liittyy tällaisten tietojen käyttöön luotettavien johtopäätösten tekemiseksi, on tarkistamisen arvoisia. Ensinnäkin niitä sovelletaan määritelmän mukaan vain sairaalahoitoon.Siksi tietoja niistä henkilöistä, jotka eivät hakeudu lääkäriin tai jotka näkevät vain poliklinikalla tai toimistoissa, ei siepata. 2, 11 Aivohalvauksen osalta tämä johtaa lievään puolueellisuuteen vakavampiin aivohalvauksiin, koska potilaat, joilla on vain lieviä oireita, eivät välttämättä hakeudu lääkäriin. Tämä on osoitettu hyvin Texasissa, jossa samanaikaisesti suoritettu aktiivinen ja passiivinen valvonta osoitti, että jotkut tapaukset tunnistettiin aktiivisen valvonnan avulla, jotka passiivinen valvontajärjestelmä menetti kokonaan. Mielenkiintoista on, että päinvastoin oli totta myös siinä, että aktiivinen valvontajärjestelmä menetti passiivisella valvonnalla tunnistetut tapaukset. 11

Toiseksi hallinnolliset tiedot riippuvat toimihenkilöistä, jotka tulkitsevat potilastiedot ja soveltavat asianmukaisia koodeja. Aivohalvauksen koodaus ja sen riskitekijät, kuten kaikki sairaalan vastuuvapauden abstraktit koodaukset, riippuvat kaavion tietojen laadusta ja kooderin asiantuntemuksesta. Kaavio on hyvin vaihteleva, ja yhdessä ympäristössä tehdyt validointitutkimukset eivät välttämättä sovellu kaikkiin lainkäyttöalueisiin. Olemme aiemmin osoittaneet, että aivohalvauskoodauksessa on suuri vaihtelu ICD-9: n avulla maaseudulla verrattuna kaupunkisairaaloihin. 12 Maaseudun sairaalat pyrkivät koodaamaan aivohalvausta yleisemmillä koodeilla, kun taas kaupunkikoodaus oli spesifisempi. Aivohalvauspalvelujen keskittäminen ja aivohalvausyksikön perustaminen 13 sekä terveystietoteknikon koulutus Foothills Medical Centerissä voivat olla kaksi ainutlaatuista tekijää, jotka vaikuttavat tutkimuksen tuloksiin.

Tuloksemme ovat yhtäpitäviä Goldsteinin, 8 kanssa, joka osoitti, että merkittävällä vähemmistöllä potilaista (15% – 20%), jotka koodattiin aivohalvaukseksi, ei koskaan ollut sellaista. Käytimme muokkauskoodeja (ICD-9-järjestelmän neljäs ja viides numero) sulkemaan pois potilaat, jotka otettiin kaulavaltimon endarterektomiaan, mutta joilla ei ollut ollut hakohoitoa kyseisessä sisäänpääsyssä. ICD-9-järjestelmässä AIS: n koodaamiseksi on useita koodeja, joita kuvataan akuutiksi valtimoiden tukkeutumiseksi ilman infarktia (433,00, 433,10, 433,20, 433,30, 434,10 ja 434,90). Tutkimuksessamme kaikki 95 valinnaisen kaulavaltimon endarterektomian tapausta koodattiin akuutiksi valtimon tukkeutumiseksi ilman infarktia. Kuten Goldstein ehdottaa, näillä koodeilla on erityisen alhainen tarkkuus todellisen aivohalvauksen diagnosoinnissa. Tätä ongelmaa ei esiinny ICD-10: n yhteydessä.

Aivohalvauksen riskitekijöiden tunnistaminen on vaihtelevampaa. Eteisvärinä, sepelvaltimotauti / iskeeminen sydänsairaus, diabetes mellitus ja verenpainetauti tunnistetaan suurella varmuudella, kun taas aivoverenkierron sairaus, hyperlipidemia, munuaisten vajaatoiminta ja tupakan käyttö on tunnistettu vähemmässä määrin. Neljän viimeksi mainitun riskitekijän huono koodaus voi johtua lääkäreiden ja hoitohenkilökunnan huonosta kartoituksesta, terveysteknologien koodereiden kokeman tärkeyden puutteesta tai ajan puutteesta ”koodata kaikkea”. Koulutus ja ymmärtäminen voivat auttaa parantamaan tätä tilannetta.Sähköisen potilastiedotteen syntyminen voi sallia tällaisten riskitekijöiden automaattisen ja paremman koodaamisen hallinnollisiin tietokantoihin.ICD-10-järjestelmä itsessään voi hyötyä tarkempien diagnostiikkakoodien sisällyttämisestä näihin komplikaatioihin Kyky tunnistaa aivohalvausriskitekijät luotettavasti aivohalvauspotilaiden keskuudessa hallinnollisten tietojen avulla on kuitenkin tärkeä lisä tällaisten tietojen käyttöön terveydenhuollon tutkimuksessa.

Tutkimuksessamme on huomattavia rajoituksia. eivät pystyneet sokaisemaan kaavion tarkastajaa terveystietojen teknologien koodauksille tai käytetylle koodausjärjestelmälle käytännön rajoitusten takia. Lisäksi järjestelmäämme sisältyy aktiivinen vuoropuhelu terveystietojen kooderin ja Calgary Stroke -tiimin välillä, mikä tarkoittaa, että tulokset voivat Näytteenottokehyksemme rajoittui potilaisiin, joilla oli ensisijainen aivohalvaus diagnostinen sijainti. Vaikka tämä parantaa diagnoosin spesifisyyttä, se voi rajoittaa herkkyyttä, mikä tarkoittaa, että emme ehkä ole sisällyttäneet aivohalvauspotilaita muihin diagnostisiin tehtäviin.

Kaiken kaikkiaan tietomme antavat todisteita siitä, että aivohalvauksen koodaus ICD-10: llä on samanlainen ICD-9: een. ICD-10-järjestelmän määritelmien selkeämpi selitys voi tarjota laadullisen edun.

Alaviitteet