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Accès ouvert déclaré 2020 article

Validating Use of Electronic Health Data to Identify Patients with Urinary Tract Infections in Outpatient Settings

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Résumé fourni par la source

OBJECTIVE: To validate the use of electronic algorithms based on International Classification of Diseases (ICD)-10 codes to identify outpatient visits for urinary tract infections (UTI), one of the most common reasons for antibiotic prescriptions. METHODS: ICD-10 symptom codes (e.g., dysuria) alone or in addition to UTI diagnosis codes plus prescription of a UTI-relevant antibiotic were used to identify outpatient UTI visits. Chart review (gold standard) was performed by two reviewers to confirm diagnosis of UTI. The positive predictive value (PPV) that the visit was for UTI (based on chart review) was calculated for three different ICD-10 code algorithms using (1) symptoms only, (2) diagnosis only, or (3) both. RESULTS: Of the 1087 visits analyzed, symptom codes only had the lowest PPV for UTI (PPV = 55.4%; 95%CI: 49.3-61.5%). Diagnosis codes alone resulted in a PPV of 85% (PPV = 84.9%; 95%CI: 81.1-88.2%). The highest PPV was obtained by using both symptom and diagnosis codes together to identify visits with UTI (PPV = 96.3%; 95%CI: 94.5-97.9%). CONCLUSIONS: ICD-10 diagnosis codes with or without symptom codes reliably identify UTI visits; symptom codes alone are not reliable. ICD-10 based algorithms are a valid method to study UTIs in primary care settings.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Validating Use of Electronic Health Data to Identify Patients with Urinary Tract Infections in Outpatient Settings
Date Crossref
25/08/2020
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Electronic Health Records SystemsMedical Coding and Health InformationMachine Learning in Healthcare

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