L'utilisation de codes de facturation dans des ensembles de Big Data pour trouver des diagnostics peut entraîner jusqu'à deux tiers des cas identifiés à tort, selon de nouvelles recherches menées par l'UCLA.
Databases frequently used for medical research such as those for the Centers for Medicare & Medicaid Services or the National Inpatient Survey typically rely on ambulatory billing codes to identify diseases or medical procedures, but their accuracy is rarely verified in publications that rely on this data, the researchers write in a report published in the peer-reviewed journal Journal britannique de chirurgie.
Bien que les résultats de cet article se sont concentrés sur les diagnostics de hernie, la dépendance aux codes de facturation dans les rapports de recherche peut conduire à des écarts similaires avec d'autres maladies ou conditions, a déclaré le Dr Edward Livingston, professeur de chirurgie des sciences de la santé à la David Geffen School of Medicine de l'UCLA et auteur principal de la lettre de recherche.
Les chercheurs supposent souvent que si un code apparaît pour un certain diagnostic dans l'un de ces big data, la maladie est vraiment présente. Nos recherches démontrent que ce n'est pas le cas dans de nombreux cas. La recherche s'appuyant sur ces codes pour identifier les maladies peut entraîner de fausses conclusions en raison de ce problème. «
Dr Edward Livingston, professeur de chirurgie des sciences de la santé, David Geffen School of Medicine, UCLA
Les chercheurs ont examiné les dossiers de 1,36 million de patients, dont 41 700 ont été diagnostiqués avec des hernies sur la base du codage-12 800 (45%) avec des hernies diaphragmatiques, 7000 (24%) avec des hernies ventrales et 8 800 (31%) avec des hernia inguinales.
Mais les chercheurs avaient des images correspondantes pour 28 600 des patients diagnostiqués basés sur le code. Parmi ceux-ci, les images ont vérifié que 10 234 (36%) avaient en fait des hernies; 4 325 (34%) hernies diaphragmatiques, 3 069 (44%) étaient des hernies ventrales et 2 840 (32%) étaient des hernies inguinales.
Les chercheurs soupçonnent que l'écart provient de médecins basant leur codage sur le problème clinique pour lequel ils ont initialement examiné le patient et non sur ce qu'ils ont finalement trouvé. Par exemple, une visite patiente pour une éventuelle hernie sera codée comme une hernie dans le dossier et demeure ainsi, même si ce diagnostic initial est exclu lors de l'examen ultérieur.
« Ces résultats mettent en évidence une faiblesse fondamentale dans l'utilisation des données administratives pour l'identification des maladies », écrivent les chercheurs. « Le codage de la rencontre se produit parce qu'un diagnostic est pris en compte, et pas nécessairement prouvé. Nous avons constaté que la dépendance à l'égard des codes de facturation pour l'identification de la hernie pourrait entraîner une sérieuse limitation des données administratives pour la recherche clinique.
Hila Zilicha, le Dr Douglas Bell et le Dr Yijun Chen ont co-écrit le journal.
Les fonds de recherche du Département de la chirurgie de l'UCLA et le National Center for Advancing Translational Science (NCATS) des National Institutes of Health du UCLA Clinical and Translational Science Institute (UL1TR001881) ont financé la recherche.
