Mimo ostatnich postępów w medycynie, nadal istnieje wiele niejasności dotyczących tego, czym jest icd-10. Dotyczy to zwłaszcza środowiska medycznego, ponieważ nowa klasyfikacja nie jest jeszcze w pełni rozwinięta. Z tego powodu niniejszy artykuł ma na celu wyjaśnienie, co ona oznacza, a także przedstawienie krótkiego przeglądu niektórych kluczowych pojęć, które się za nią kryją.
Fałszywe wyniki
Międzynarodowa Klasyfikacja Chorób (10. rewizja) (ICD-10) jest standardową terminologią kliniczną stosowaną w większości krajów. Nie jest to jednak narzędzie doskonałe. Do wad ICD-10 należą niska czułość i dokładność, szczególnie w przypadku diagnozowania pewnych objawów.
W związku z tym w wielu badaniach porównywano dokładność ICD-9 z dokumentacją medyczną. Na przykład Khan i wsp. wykazali, że najczęstszym błędem było błędne klasyfikowanie pacjentów z drożnym przewodem owalnym jako mających shunt przedsionkowy.
Choć kody ICD-10 i dokumentacja medyczna są szeroko stosowane w wykrywaniu ACHD, nadal istnieją pytania dotyczące wiarygodności tych kodów. Szersza ocena ICD-10 ma potencjalne implikacje dla dalszych modeli danych i nadzoru.
W tym badaniu sprawdziliśmy, czy kody ICD-10 były porównywalne z ręcznym przeglądem EMR. Zbadaliśmy skuteczność kodów ICD-10 specyficznych dla gorączki, kaszlu i duszności.
Jednym z najbardziej znaczących czynników przyczyniających się do niskiej skuteczności kodów ICD-10 jest wysoki odsetek wyników fałszywie negatywnych. Chociaż nie są one całkowicie wyjątkowe, ich obecność ma znaczenie dla ogólnej wydajności. W szczególności mogą one powodować opóźnienia w badaniach diagnostycznych i zwiększać liczbę pacjentów oczekujących na diagnozę.
Podobnie, wydajność kodów ICD-10 w zakresie wykrywania objawów związanych z COVID-19 jest wątpliwa.
Klasyfikacje statystyczne są wzajemnie wykluczające się i wyczerpujące
Klasyfikacja statystyczna jest klasyfikacją hierarchiczną, która organizuje informacje w kategorie wzajemnie się wykluczające i wyczerpujące. Celem klasyfikacji jest maksymalizacja wariancji wewnątrzgrupowej danych.
Klasyfikacje statystyczne są używane przy opracowywaniu, rozpowszechnianiu i analizie danych statystycznych. W tym celu opracowano różne międzynarodowe standardy. Dostarczają one informacji na temat gromadzonych danych i zachodzących procesów. Standardy te pozwalają na integrację danych pochodzących z różnych źródeł.
Standardowe klasyfikacje są zwykle oparte na regułach i określonym zestawie kryteriów. Na przykład idealny schemat wymaga, by każda osoba należała do jednej kategorii. Powinien również być w stanie jednoznacznie sklasyfikować każdą osobę.
Standardowa klasyfikacja jest projektowana po szeroko zakrojonych badaniach. Musi przewidywać różne scenariusze, które mogą się pojawić w trakcie badania. W rezultacie klasyfikacja powinna być dobrze zdefiniowaną, rygorystyczną i znaczącą strukturą.
Pochodna klasyfikacja statystyczna to klasyfikacja oparta na innej serii klasyfikacyjnej. Jej struktura może być podobna lub różna od struktury oryginału. W niektórych przypadkach pochodna klasyfikacja statystyczna wykorzystuje całą zawartość oryginalnej klasyfikacji lub dziedziczy część oryginalnej struktury.
Jednym z pierwszych standardów, które zostały sformułowane w celu organizacji statystyki, jest Międzynarodowa Klasyfikacja Chorób (ICD). Początkowo ICD była klasyfikacją statystyczną, ale od tego czasu rozwinęła się w semantyczną sieć słów.
Technologia EMA firmy Modernnizing Medicine
Modernizing Medicine jest wiodącym dostawcą rozwiązań technologicznych dla służby zdrowia, w tym Elektronicznego Asystenta Medycznego. Dzięki EMA lekarze mają narzędzia, których potrzebują, aby poprawić wyniki leczenia pacjentów i zwiększyć wydajność.
Modernizing Medicine oferuje szereg innowacyjnych rozwiązań dla wielu specjalności. Oferta obejmuje przetwarzanie płatności, analitykę, zarządzanie praktyką i narzędzia do angażowania pacjentów. Wszystkie te rozwiązania zostały stworzone, aby pomóc dostawcom usług medycznych zmienić sposób gromadzenia, zarządzania i dzielenia się informacjami.
Używając ustrukturyzowanych danych, system EMA został zaprojektowany, aby pomóc dermatologom w poruszaniu się po nowym systemie kodowania ICD-10. System pozwala lekarzom spędzać mniej czasu na pisaniu, a więcej na pracy z pacjentami. W rezultacie może on sugerować najlepsze diagnozy i sposoby leczenia dla każdego pacjenta.
Dzisiaj system EMA firmy Modernizing Medicine został przyjęty przez ponad 4000 lekarzy i został doceniony za swój przyjazny interfejs. System został niedawno nagrodzony UX Design Award w swojej kategorii produktowej.
Dodatkowo EMA został uznany za nr 1 na liście najlepszych systemów EHR dla dermatologii według Black Book. A teraz zostanie zaprezentowany na konferencji Amerykańskiej Akademii Dermatologii w San Francisco.
EMA to unikalny system, do którego dostęp można uzyskać z komputera, iPada, a nawet urządzenia mobilnego. Używając unikalnej nazwy użytkownika lekarza, EMA EHR może automatycznie przechwytywać ustrukturyzowane dane pacjenta. Informacje te mogą być wykorzystywane do wielu celów, od generowania raportów Meaningful Use po śledzenie postępu choroby w czasie.