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A Validation Study: How Predictive Is a Diagnostic Coding Algorithm at Identifying Rheumatic Heart Disease in Western Australian Hospital Data? - 21/08/20

Doi : 10.1016/j.hlc.2019.08.020 
Jordan Ashlea Fitz-Gerald, MD a, Chris Olivia Ongzalima, MD a, Andre Ng, MD a, Melanie Greenland, MSc b, Frank Mario Sanfilippo, PhD b, Joseph Hung, MBBS, FACC c, Judith Masha Katzenellenbogen, PhD b, d,
a Medical School, University of Western Australia, Perth, WA, Australia 
b School of Population and Global Health, University of Western Australia, Perth, WA, Australia 
c Medical School, Sir Charles Gairdner Hospital Unit, University of Western Australia, Perth, WA, Australia 
d Telethon Kids Institute, University of Western Australia and Perth Children’s Hospital, Perth, WA, Australia 

Corresponding author at: School of Population and Global Health, University of Western Australia, 35 Stirling Highway, Crawley, GPO Box U1987, Perth, Western Australia 6009, Australia. Tel.: +61 8 6488 1001; fax: +61 8 6488 1188.School of Population and Global HealthUniversity of Western Australia35 Stirling HighwayCrawleyGPO Box U1987PerthWestern Australia6009Australia

Abstract

Background

International Classification of Diseases codes for rheumatic heart disease (RHD) (ICD-10 I05-I08) include valvular heart disease of unspecified origin, limiting their usefulness for estimating RHD burden. An expert opinion-based algorithm was developed to increase their accuracy for epidemiological case ascertainment. The algorithm included codes not defaulting to RHD (‘probable’) plus selected codes pertaining to mitral valve involvement in patients <60 years (‘possible’). We aimed to determine the positive predictive value (PPV) for RHD of algorithm-selected hospital admissions.

Methods

Chart reviews of RHD-coded admissions (n=368) to Western Australian tertiary hospitals (2009–2016) authenticated RHD diagnosis. We selected all cases with algorithm-positive codes from populations at high-risk of RHD and an age-stratified random sample from low-risk groups. RHD status was determined from echocardiographic reports or clinical diagnosis in charts. PPVs were compared by population risk status (high-risk/low-risk), age group, gender, principal/secondary diagnosis and probable/possible codes.

Results

High-risk patients had higher PPVs than low-risk patients (83.8% vs 54.9%, p<0.0001). PPVs were 91.5% and 51.5% respectively for algorithm-defined ‘probable RHD’ and ‘possible’ codes (p<0.0001). The PPVs in low-risk patients were higher for principal diagnoses than secondary diagnoses (84.5% vs 44.8%, weighted p<0.0001) but were similar in high-risk patients (92.5% vs 81.7%, p=0.096).

Conclusion

The algorithm performs well for RHD coded as a principal diagnosis, ‘probable’ codes or in populations at high risk of RHD. Refinement is needed for identifying true RHD in low-risk groups.

El texto completo de este artículo está disponible en PDF.

Keywords : Rheumatic heart disease, International Classification of Diseases, Australia, Surveillance, Validation


Esquema


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Vol 29 - N° 8

P. e194-e199 - août 2020 Regresar al número
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