Accuracy of Administrative Data for the Coding of Acute Stroke and TIAs

Abstract

Objective: Administrative data validation is essential for identifying biases and misclassification in research. The objective of this study was to determine the accuracy of diagnostic codes for acute stroke and transient ischemic attack (TIA) using the Ontario Stroke Registry (OSR) as the reference standard. Methods: We identified stroke and TIA events in inpatient and emergency department (ED) administrative data from eight regional stroke centres in Ontario, Canada, from April of 2006 through March of 2008 using ICD–10–CA codes for subarachnoid haemorrhage (I60, excluding I60.8), intracerebral haemorrhage (I61), ischemic (H34.1 and I63, excluding I63.6), unable to determine stroke (I64), and TIA (H34.0 and G45, excluding G45.4). We linked administrative data to the Ontario Stroke Registry and calculated sensitivity and positive predictive value (PPV). Results:: We identified 5,270 inpatient and 4,411 ED events from the administrative data. Inpatient administrative data had an overall sensitivity of 82.2% (95% confidence interval [CI 95%]=81.0, 83.3) and a PPV of 68.8% (CI 95%=67.5, 70.0) for the diagnosis of stroke, with notable differences observed by stroke type. Sensitivity for ischemic stroke increased from 66.5 to 79.6% with inclusion of I64. The sensitivity and PPV of ED administrative data for diagnosis of stroke were 56.8% (CI 95%=54.8, 58.7) and 59.1% (CI 95%=57.1, 61.1), respectively. For all stroke types, accuracy was greater in the inpatient data than in the ED data. Conclusion: The accuracy of stroke identification based on administrative data from stroke centres may be improved by including I64 in ischemic stroke type, and by considering only inpatient data. Exactitude des données clinico-administratives dans l’encodage des accidents vasculaires cérébraux aigus et des ischémies cérébrales transitoires. Objectif : La validation des données clinico-administratives demeure essentielle si l’on veut déceler des biais et des erreurs de classification en matière de recherche. L’objectif de cette étude a été de déterminer l’exactitude des codes de diagnostic des accidents vasculaires cérébraux (AVC) aigus et des ischémies cérébrales transitoires (ICT) en utilisant le Registre de l’AVC de l’Ontario comme norme de référence. Méthodes : D’avril 2006 à mars 2008, nous avons répertorié des épisodes d’AVC et d’ICT à partir de données clinico-administratives obtenues auprès des centres régionaux ontariens de traitement des AVC, qu’elles concernent des patients hospitalisés ou des services d’urgence. Pour ce faire, nous avons utilisé les codes de la CIM-10-CA dans des cas d’hémorragie méningée (I60, en excluant I60.8), d’hémorragie intracérébrale (I61) et d’ICT (H34.1 et I63, en excluant I63.6). Lorsqu’incapables de déterminer s’il s’agissait d’un AVC, nous avons utilisé le code I64 alors que dans le cas d’une ICT, nous avons opté pour H34.0 et G45 en excluant G45.4. Nous avons ensuite associé ces données clinico-administratives au Registre de l’AVC de l’Ontario et calculé leur sensibilité et leur valeur prédictive positive (VPP). Résultats : À partir de ces données clinico-administratives, nous avons répertorié 5 270 patients hospitalisés et 4 411 épisodes survenus dans des services d’urgence. La sensibilité globale des données concernant les patients était de 82,2% (intervalle de confiance à 95% [IC95%] = 81,0 ; 83,3). La VPP de leurs données était de 68,8% (IC95% = 67,5 ; 70,0) en ce qui concerne le diagnostic d’un AVC, des différences manifestes étant observées selon les types d’AVC. En incluant I64, la sensibilité des données concernant les ICT est passée de 66,5 à 79,6%. Par ailleurs, la sensibilité et VPP des données clinico-administratives des services d’urgence dans des cas d’AVC étaient respectivement de 56,8% (IC95% = 54,8 ; 58,7) et 59,1% (IC95% = 57,1 ; 61,1). Pour tous les types d’AVC, les données fournies au sujet des patients hospitalisés se sont révélées davantage exactes que celles des services d’urgence. Conclusions : Sur la base des données clinico-administratives fournies par les centres régionaux ontariens de traitement des AVC, l’identification de ces derniers pourrait être améliorée en incluant le code I64 dans les types d’ICT et en ne considérant que les données des patients hospitalisés.