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Validated administrative data based ICD-10 algorithms for chronic conditions: A systematic review - 06/07/24

Doi : 10.1016/j.jeph.2024.202744 
Angela Kuang a, Claire Xu a, Danielle A Southern a, b, Namneet Sandhu a, b, , Hude Quan a, b
a Centre for Health Informatics, Cumming School of Medicine, University of Calgary, AB, Canada 
b Department of Community Health Sciences, Cumming School of Medicine, University of Calgary, Calgary, AB, Canada 

Corresponding author at: Centre for Health Informatics, Department of Community Health Sciences, University of Calgary, Cal Wenzel Precision Health Building, 3280 Hospital Dr NW, Calgary, AB, T2N 4Z6, Canada.Centre for Health InformaticsDepartment of Community Health SciencesUniversity of CalgaryCal Wenzel Precision Health Building, 3280 Hospital Dr NWCalgaryABT2N 4Z6Canada

Abstract

Objective

This systematic review aimed to identify ICD-10 based validated algorithms for chronic conditions using health administrative data.

Methods

A comprehensive systematic literature search using Ovid MEDLINE, Embase, PsycINFO, Web of Science and CINAHL was performed to identify studies, published between 1983 and May 2023, on validated algorithms for chronic conditions using administrative health data. Two reviewers independently screened titles and abstracts and reviewed full text of selected studies to complete data extraction. A third reviewer resolved conflicts arising at the screening or study selection stages. The primary outcome was validated studies of ICD-10 based algorithms with both sensitivity and PPV of ≥70 %. Studies with either sensitivity or PPV <70 % were included as secondary outcomes.

Results

Overall, the search identified 1686 studies of which 54 met the inclusion criteria. Combining a previously published literature search, a total of 61 studies were included for data extraction. The study identified 40 chronic conditions with high validity and 22 conditions with moderate validity. The validated algorithms were based on administrative data from different countries including Canada, USA, Australia, Japan, France, South Korea, and Taiwan. The algorithms identified included several types of cancers, cardiovascular conditions, kidney diseases, gastrointestinal disorders, and peripheral vascular diseases, amongst others.

Conclusion

With ICD-10 prominently used across the world, this up-to-date systematic review can prove to be a helpful resource for research and surveillance initiatives using administrative health data for identifying chronic conditions.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Administrative data, ICD-10, Validation, Algorithms, Case-definitions, Chronic conditions

Abbreviations : CIHI, HDRN, ICD, ICD-9, ICD-10, ICD-10-CA, ICD-10-AM, NPV, PPV


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Vol 72 - N° 4

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