Objective : To compare the predictive power of International Classification of Diseases 10th Edition(ICD-10) based International Classification of Diseases based Injury Severity Score(ICISS) with Trauma and Injury Severity Score(TRISS) and International Classification of Diseases 9th Edition Clinical Modification(ICD-9CM) based ICISS in the injury severity measure. Methods : ICD-10 version of Survival Risk Ratios(SRRs) was derived from 47,750 trauma patients from 35 Emergency Centers for 1 year. The predictive power of TRISS, the ICD-9CM based ICISS and ICD-10 based ICISS were compared in a group of 367 severely injured patients admitted to two university hospitals. The predictive power was compared by using the measures of discrimination(disparity, sensitivity, specificity, misclassification rates, and ROC curve analysis) and calibration(Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit statistics), all calculated by logistic regression procedure. Results : ICD-10 based ICISS showed a lower performance than TRISS and ICD-9CM based ICISS. When age and Revised Trauma Score(RTS) were incorporated into the survival probability model, however, ICD-10 based ICISS full model showed a similar predictive power compared with TRISS and ICD-9CM based ICISS full model. ICD-10 based ICISS had some disadvantages in predicting outcomes among patients with intracranial injuries. However, such weakness was largely compensated by incorporating age and RTS in the model. Conclusions : The ICISS methodology can be extended to ICD-10 horizon as a standard injury severity measure in the place of TRISS, especially when age and RTS were incorporated in the model. In patients with intracranial injuries, the predictive power of ICD-10 based ICISS was relatively low because of differences in the classifying system between ICD-10 and ICD-9CM.
The 5th revision of Korean Classification of Diseases(KCD) became effective on January 1, 2008. It has reflected the changes made to the tenth revision of International Classification of Diseases (ICD-10) between 1998 and 2005 and the suggestions of academic and related societies in Korea. Two important alterations seem to have a major implication in the insurance industry. One would be the official introduction of a Korean version of International Classification of Diseases for Oncology, third edition(ICD-O-3). The borderline ovarian tumor is classified as a borderline neoplasm, which was classified as a malignant neoplasm in the previous edition of International Classification of Diseases for Oncology. The other would be the appearance of non-C-code malignant neoplasm for the diseases, such as polycythemia vera, newly classified as a malignant neoplasm by the current edition of International Classification of Diseases for Oncology. The National Office of Statistics(NSO) adopted the way of implementation used in the Australian Modification of International Classification of Diseases(ICD-10-AM), instead of assigning them into corresponding C code. Overall, the changes made in this revision doesn't seem to have a serious impact on the insurance industry since it has only reflected updates made to ICD-10.
Purpose: We designed a retrospective study to measure the accuracy of the ICD-10 (International Classification of Disease-10) code for trauma patients. We also analyzed the error of the ICISS (International Classification of Disease based Injury Severity Score) due to a missing or an incorrect ICD-10 code. Methods: For the measuring the accuracy of the ICD-10 code for trauma patients in a tertiary teaching hospital's emergency department, two board certified emergency physician performed a retrospective chart review. The ICD-10 code was classified as a main code or a sub-code. The main code was defined as the code of the main department of treatment, and the sub-code was defined as a code other than the main code. We calculated and compared two ICISS for each patient one by using both the existing code and the other by using a corrected code. We compared the proportions of severe trauma (defined as an ICISS less than 0.9) between when the existing code and the corrected code was used respectively. Results: We reviewed the records of 4287 trauma patients who had been treated from July 2008 to November 2008. The accuracy of the main code, the sub-code of emergency department, main-code, the sub-code of hospitalized patients were 97.1%, 59.8%, 98.2% and 57.0%, respectively. Total accuracy of the main and sub-code of emergency department and of hospitalized patients were 91.4% and 58.6%. The number of severe trauma patients increased from 33 to 49 when the corrected code was used in emergency department and increased from 35 to 60 in hospitalized patients. Conclusion: The accuracy of the sub-code was lower than that of the main code. A missing or incorrect subcode could cause an error in the ICISS and in the number of patients with severe trauma.
본 연구에서는 2011년1월1일부터 2011년 6월 30일까지 6개월 동안 대학병원 응급실로 방문하여 내과로 입원한 환자 889명을 조사대상으로 응급의료센터에 방문한 환자의 주호소와 주진단에 대한 분포를 확인하고, 기존의 질병분류 방법인 ICD와 일차 진료를 세부 분류하는 방법인 ICPC를 비교하고자 하였다. 분석방법으로는 환자들의 인구통계학적인 측면을 살펴보기 위해 빈도분석이 시행되었으며, ICD와 ICPC에 따른 주호소 분포를 알아보기 위한 교차분석을 시행하였다. 다음과 같이 분석을 시행한 결과 주증상중 Abdominal pain이 17.7%, dyspnea가 13.5%, Fever가 12.5% haematemesis가 9.8%로 주로 일차의료에서 사용되는 주호소 증상이 전체의 54.5%를 차지하는 것으로 나타나 응급의료센터에서 일차 진료 분류법을 사용하는데 적합한 것으로 예상되었다. 또한 진단명중 abdominal pain의 경우 ICD에서 R10으로 116(18.7%)명이 분류되었지만 ICPC에서는 epigastric(11.5%)과 general(5.8%)로 나뉘어 분류되어 세분화 되는 것으로 나타났다. 즉, 현재 병원에서 시행되고 있는 ICD 분류법 보다는 일차 진료 분석에 초점이 맞춰진 ICPC 분류법이 좀 더 세분된 환자분류에 용이하다는 것을 알 수 있다. 비록 본 조사에 사용된 자료가 1개 병원에 그치고 있어서 자료의 대표성이 확보되기는 어렵지만, ICPC가 응급의료에 있어 분류가 가능하고 기존의 분류법 보다 세분된 환자분류가 용이하다는 점에서 그 의의가 있다.
The purpose of the present study was to assess the agreement of survival probability estimated by International Classification of Diseases l0th Edition(ICD-10) based International Classification of Diseases based Injury Severity Score(ICISS) with professional panel's judgment on preventable death. ICISS has a promise as an alternative to Trauma and Injury Severity Score(TRISS) which have served as a standard measure of trauma severity, but requires more validation studies. Furthermore as original version of ICISS was based ICD-9CM, it is necessary to test its performance employing ICD-10 which has been used in Korea and is expected to replace ICD-9 in many countries sooner or later. Methods : For 1997 and 1998 131 trauma deaths and 1,785 blunt trauma inpatients from 6 emergency medical centers were randomly sampled and reviewed. Trauma deaths were reviewed by professional panels with hospital records and survival probability of trauma inpatients was assessed using ICD-10 based ICISS. For trauma mortality degree of agreement between ICISS survival probability with judgment of professional panel on preventable death was assessed and correlation between W-score and preventable death rate by each emergency medical center was assessed. Results : Overall agreement rate of ICISS survival probability with preventable death judged by professional panel was 66.4%(kappa statistic 0.36). Spearman's correlation coefficient between W-score and preventable death rate by each emergency medical center was -0.77(p=0.07) and Pearson's correlation coefficient between them was -0.90(p=0.01). Conclusions : The agreement rate of ICD-10 based ICISS survival probability with of professional panel's judgment on preventable death was similar to TRISS. The W-scores of emergency medical centers derived from ICD-10 based ICISS were highly correlated with preventable death rates of them with marginal statistical significance.
Background: Although identifying cases in large administrative databases may aid future research studies, previous reports demonstrated that the use of the International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) code alone for diagnosis leads to disease misclassification. Purpose: We aimed to assess the value of the ICD-10 diagnostic code for identifying potential children with biliary atresia. Methods: Patients aged <18 years assigned the ICD-10 code of biliary atresia (Q44.2) between January 1996 and December 2016 at a quaternary care teaching hospital were identified. We also reviewed patients with other diagnoses of code-defined cirrhosis to identify more potential cases of biliary atresia. A proposed diagnostic algorithm was used to define ICD-10 code accuracy, sensitivity, and specificity. Results: We reviewed the medical records of 155 patients with ICD-10 code Q44.2 and 69 patients with other codes for biliary cirrhosis (K74.4, K74.5, K74.6). The accuracy for identifying definite/probable/possible biliary atresia cases was 80%, while the sensitivity was 88% (95% confidence interval [CI], 82%-93%). Three independent predictors were associated with algorithm-defined definite/probable/possible cases of biliary atresia: ICD-10 code Q44.2 (odds ratio [OR], 2.90; 95% CI, 1.09-7.71), history of pale stool (OR, 2.78; 95% CI, 1.18-6.60), and a presumed diagnosis of biliary atresia prior to referral to our hospital (OR, 17.49; 95% CI, 7.01-43.64). A significant interaction was noted between ICD-10 code Q44.2 and a history of pale stool (P<0.05). The area under the curve was 0.87 (95% CI, 0.84-0.89). Conclusion: ICD-10 code Q44.2 has an acceptable value for diagnosing biliary atresia. Incorporating clinical data improves the case identification. The use of this proposed diagnostic algorithm to examine data from administrative databases may facilitate appropriate health care allocation and aid future research investigations.
Purpose: This research aims to facilitate a smooth transition from KCD-8 to ICD-11 through the study of ICD-11. Research design, data and methodology: Skilled Health Information Managers (HIMs) in Korea performed manual mapping and conducted a study of the code structure of ICD-11 chapters 11 and 12. Results: When comparing the granularity between ICD-11 and KCD-8, 58.1% of ICD-11 codes showed higher granularity, and 38.6% had similar granularity. The granularity of the circulatory system was higher than that of the respiratory system. When comparing the KCD-8 codes mapped by ICD-11 with the total 924 KCD-8 codes, it was found that about 50% of KCD-8 codes were not mapped to ICD-11. This means that 50% of diseases in the KCD-8 do not have individual codes as they did in ICD-11. Conclusions: ICD-11 demonstrated high granularity, indicating its effectiveness in describing cutting-edge medical technology in modern society. However, we also observed that some diseases were removed from KCD-8, while others were added to ICD-11. To ensure smooth statistics transition from KCD8 to ICD-11, especially for leading domestic diseases, integrated management, including the preparation of KCD-9 reflecting ICD-11 and ICD-11 training, will be necessary through the analysis of new codes and the removal of codes.
Objectives : The purpose of this study is to review and propose improvements for the Romanization and English expressions in the WHO international classification of diseases 11th revision beta version (ICD-11b) traditional medicine chapter. Methods : ICD-11b as of October 5, 2015, was reviewed. Romanization and English expressions were analyzed with reference to existing standards such as the Basic Principles of Romanization stipulated by the National Institute of Korean Language, and the Korean Standard Classification of Diseases (KCD), suggested improvements followed. Results : Following the Basic Principles of Romanization, 131 ICD-11b rubrics need improvement in the Romanization of Korean. When compared to KCD-6 comparable rubrics, 161 ICD-11b rubrics are the same and 64 are different. When compared to KCD-7 comparable rubrics, 118 ICD-11b rubrics are the same, and 51 are different. In KCD-6, there are 127 rubrics that do not match with items in ICD-11b. In KCD-7, there are 123 rubrics that do not match with items in ICD-11b. Conclusions : ICD-11b may be improved by correcting the Romanization and consideration of English expressions suggested in this study.
Objectives The purpose of this study was to improve the knowledge of the low-level laser therapy (LLLT) field and to review research reports on LLLT to understand the current situation with respect to the clinical indication and current research trends.Methods A survey was carried out on the subject of low-level laser therapy to September 2012, using the PubMed search engine. Selected literature was checked by two reviewers and was classified according to the International Classification of Diseases 10th (ICD-10) over 10 years.Results We selected 469 studies in total, of which 142 were case reports, 118 were case-controlled trials, and 209 were randomized controlled trials of LLLT. According to the ICD-10 classification of diseases, the K code and M code being the most common, 399 studies have been published in the last 10 years. This shows that the study and clinical indications of low-level laser therapy have rapidly increased over the past 10 years.Conclusions Low-level laser therapy has been used most frequently with respect to dentistry and pain and musculoskeletal disorders. Recently, interest in and research into LLLT has increased for various diseases. With the establishment of standard conditions for low-level laser therapy, supported by aggressive clinical utilization and systematic clinical research, LLLT will be a very useful treatment and a useful alternative method in many medical fields.
Objectives: The use of administrative data is an affordable alternative to conducting a difficult large-scale medical-record review to estimate the scale of adverse events. We identified adverse events from 2002 to 2013 on the national level in Korea, using International Classification of Diseases, tenth revision (ICD-10) Y codes. Methods: We used data from the National Health Insurance Service-National Sample Cohort (NHIS-NSC). We relied on medical treatment databases to extract information on ICD-10 Y codes from each participant in the NHIS-NSC. We classified adverse events in the ICD-10 Y codes into 6 types: those related to drugs, transfusions, and fluids; those related to vaccines and immunoglobulin; those related to surgery and procedures; those related to infections; those related to devices; and others. Results: Over 12 years, a total of 20 817 adverse events were identified using ICD-10 Y codes, and the estimated total adverse event rate was 0.20%. Between 2002 and 2013, the total number of such events increased by 131.3%, from 1366 in 2002 to 3159 in 2013. The total rate increased by 103.9%, from 0.17% in 2002 to 0.35% in 2013. Events related to drugs, transfusions, and fluids were the most common (19 446, 93.4%), followed by those related to surgery and procedures (1209, 5.8%) and those related to vaccines and immunoglobulin (72, 0.3%). Conclusions: Based on a comparison with the results of other studies, the total adverse event rate in this study was significantly underestimated. Improving coding practices for ICD-10 Y codes is necessary to precisely monitor the scale of adverse events in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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