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Codificación de trastornos psiquiátricos y del neurodesarrollo infantil en registros médicos electrónicos

  • Autor/autores: Shi JM, Chiu VY, Avila CC...(et.al)



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Artículo | 07/06/2024

Trastornos mentales, emocionales y conductuales son afecciones pediátricas crónicas cuya prevalencia ha aumentado en las últimas décadas. Los niños afectados por estos trastornos sufren secuelas de salud a largo plazo y una disminución de la calidad de vida relacionada con la salud. Sin una base de datos validada para la investigación farmacoepidem...

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Trastornos mentales, emocionales y conductuales son afecciones pediátricas crónicas cuya prevalencia ha aumentado en las últimas décadas. Los niños afectados por estos trastornos sufren secuelas de salud a largo plazo y una disminución de la calidad de vida relacionada con la salud.


Sin una base de datos validada para la investigación farmacoepidemiológica sobre estos trastornos seleccionados, la prevalencia informada en la literatura es incierta.


Objetivos


El objetivo de este estudio fue evaluar la precisión de la codificación relacionada con los trastornos mentales, emocionales y conductuales pediátricos en los registros médicos electrónicos (EHR) de un gran sistema integrado de atención médica. Además, se comparó la calidad de la codificación antes y después de la implementación de la Clasificación Internacional de Enfermedades, Décima Revisión, Codificación de Modificación Clínica (ICD-10-CM), así como antes y después de la pandemia de COVID-19.


Métodos


Se revisaron los historiales médicos de 1200 niños de 2 a 17 años con al menos una visita clínica antes de la pandemia de COVID-19 (1 de enero de 2012 al 31 de diciembre de 2014, período de codificación ICD-9-CM; y 1 de enero de 2017 al 31 de diciembre de 2019, período de codificación ICD-10-CM) y después de la pandemia de COVID-19 (1 de enero de 2021 al 31 de diciembre de 2022). Se utilizó un muestreo aleatorio estratificado de EHR para la revisión de gráficos.


Dos investigadores asociados capacitados revisaron los EHR para identificar casos potenciales de trastorno del espectro autista (TEA), trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH), trastorno de depresión mayor (TDM), trastorno de ansiedad (TA) y trastornos de conducta disruptiva (TDA). Los niños fueron considerados casos si había mención de alguna de estas condiciones en el EHR durante el período de estudio.


La validez de los códigos de diagnóstico se evaluó comparándolos con el estándar de oro de la abstracción de gráficos, utilizando sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo, valor predictivo negativo, estadísticas de la puntuación F y la estadística Youden J. La confiabilidad entre evaluadores se calculó utilizando la estadística κ.


Resultados


La concordancia general en la identificación de condiciones mentales, conductuales y emocionales mediante códigos de diagnóstico, en comparación con la abstracción de registros médicos, fue fuerte y similar en los períodos de codificación ICD-9-CM e ICD-10-CM, así como en los períodos prepandémico y pandémico. La sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo ponderados para cada una de las cinco condiciones fueron los siguientes:


- TEA: 100%, 100%, 99. 2% y 100%


- TDAH: 100%, 99. 9%, 99. 2% y 100%


- TDA: 100%, 100%, 100% y 100%


- TA: 87. 7%, 100%, 100% y 99. 2%


- TDM: 100%, 100%, 99. 2% y 100%La puntuación F y la estadística Youden J oscilaron entre 87. 7% y 100%. El acuerdo general entre los abstractores fue casi perfecto (κ=95%).


Conclusiones


Los códigos de diagnóstico son altamente fiables para identificar condiciones mentales, conductuales y emocionales en la infancia. Los hallazgos se mantuvieron consistentes durante la pandemia y después de la implementación de la codificación ICD-10-CM en el sistema EHR. Este estudio subraya la importancia de utilizar EHR precisos para mejorar la atención y el tratamiento de los trastornos mentales, emocionales y conductuales en la población pediátrica.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original: https://mental. jmir. org/

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