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Vol. 20. Issue 3.
Pages 194-201 (May - June 2006)
Vol. 20. Issue 3.
Pages 194-201 (May - June 2006)
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¿Es factible que los médicos de primaria utilicen CIE-9-MC? Calidad de la codificación de diagnósticos en las historias clínicas informatizadas
Can primary care physicians use the ICD-9-MC? An evaluation of the quality of diagnosis coding in computerized medical records
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Juan F. Oruetaa,
Corresponding author
joruetam@apur.osakidetza.net

Correspondencia: Dr. Juan F. Orueta. Subdirección de Atención Primaria. SSCC Osakidetza/Servicio Vasco de Salud. Álava, 45. 10006 Vitoria-Gasteiz. Álava. España.
, Javier Urracaa, Iñaki Berraondoa, Jon Darpónb
a Subdirección de Atención Primaria, Osakidetza/Servicio Vasco de Salud, Vitoria-Gasteiz, Álava, España
b Dirección de Asistencia Sanitaria, Osakidetza/Servicio Vasco de Salud, Vitoria-Gasteiz, Álava, España
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Resumen
Objetivos

Determinar el grado de exhaustividad y precisión de los códigos CIE-9-MC asignados por los médicos de primaria en sus historias clínicas informatizadas; evaluar el impacto de actividades para su mejora.

Métodos

Los códigos de 87.806 pacientes de 56 médicos de Osakidetza/Servicio Vasco de Salud fueron evaluados en 3 ocasiones en 1 año, según los siguientes criterios: correspondencia con un código CIE-9-MC válido; concordancia entre diagnóstico y código; porcentaje de consultas sin diagnóstico. Finalmente, se contrastaron, con un registro previo de morbilidad atendida, los promedios de diagnósticos únicos y tasas anuales de enfermedades de los 84.136 pacientes que permanecieron con el mismo médico al menos 6 meses. Se realizaron 2 intervenciones para mejorar la codificación: corrección central de errores detectados; asesoramiento e información a los médicos de sus resultados individuales.

Resultados

En la primera evaluación, el 59% de los diagnósticos no contenía ningún código CIE-9-MC asociado, mientras que a la finalización este porcentaje descendió al 2%. El porcentaje de errores (discrepancia entre diagnóstico del episodio y código CIE9-MC) disminuyó del 17 al 3%. El promedio anual de diagnósticos por paciente fue ligeramente menor que en el archivo de referencia (2,26 frente a 2,43), así como las tasas de diversos grupos de enfermedades.

Conclusiones

Es factible que los médicos de atención primaria alcancen un alto grado de calidad en la clasificación de diagnósticos mediante CIE-9-MC. La implantación de medidas de evaluación, corrección de errores e información a los clínicos permitió mejorar notablemente los resultados iniciales.

Palabras clave:
Clasificación de Enfermedades
CIE-9-MC
Atención primaria
Historia clínica
Sistemas de información
Abstract
Objectives

To determine the completeness and accuracy of ICD-9-CM codes allocated by primary health care physicians in their computerized medical records and evaluate the effects of improvement procedures.

Methods

The codes of 87,806 patients assigned to 56 primary care physicians in the Basque National Health Service in Spain, were evaluated 3 times over a 1-year period according to the following criteria: correspondence to a valid ICD- 9-CM code, agreement between diagnosis and code, and the percentage of visits with an unspecified reason for consultation. Finally, the mean number of unique diagnoses and rates of diagnostic groups in the 84,136 patients that remained with the same physician for a minimum of 6 months were contrasted with another previously registered morbidity database. Two interventions were performed to improve coding: detected errors were corrected centrally and physicians were assessed and given information on their individual results.

Results

Diagnoses lacking an ICD-9-DIC code decreased from 59% in the first assessment to 2% at the end of the study period. The percentage of coding mistakes (discrepancies in episode diagnosis and ICD-9-CM code) decreased from 17% to 3%. The mean annual number of diagnoses per patient was slightly lower than that in the reference database (2.26 versus 2.43). The same result was observed in the rates of some diagnostic groups.

Conclusions

Primary care doctors can achieve a high degree of quality in ICD-9-CM diagnosis coding. Implementing procedures for evaluating coding, rectifying mistakes, and providing information to physicians markedly improved the initial results.

Key words:
Diseases classification
ICD-9-CM codes
Primary health care
Medical records
Information systems
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Bibliografía
[1.]
S. Juncosa.
Medir y comparar la atención primaria: nuevas necesidades, nuevas herramientas.
Medifam, 6 (1996), pp. 316-320
[2.]
E. Carrillo, S. Juncosa, B. Bolibar, D. Parkin, A. Hutchinson, P.J. Fisher.
Conjuntos mínimos de datos en la atención ambulatoria.
Gac Sanit, 5 (1991), pp. 225-230
[3.]
J. Gervas, M. Pérez Fernández.
Minimum basic data set in general practice: definitions and coding.
Fam Pract, 9 (1992), pp. 349-352
[4.]
S. Juncosa, E. Carrillo, B. Bolibar, E. Portella.
Conjuntos mínimos de datos en atención primaria: una exploración de su factibilidad.
Aten Primaria, 10 (1992), pp. 605-611
[5.]
J. Fuste, B. Bolibar, A. Castillo, J. Coderch, I. Ruano, A. Sicras.
Hacia la definición de un conjunto mínimo básico de datos.
Aten Primaria, 30 (2002), pp. 229-235
[6.]
Clasificacion Internacional de Enfermedades 9.a Revisión Modificación Clínica. Madrid: Ministerio de Sanidad y Consumo; 1999.
[7.]
K. Jordan, M. Porcheret, P. Croft.
Quality of morbidity coding in general practice computerized medical records: a systematic review.
Fam Pract, 21 (2004), pp. 396-412
[8.]
J. Hall, A. Tomlin, I. Martin, M. Tilyard.
general practice minimum data set for New Zealand.
Med J, 115 (2002), pp. 1163
[9.]
J. Gervas.
Códigos y clasificaciones en medicina general/de familia.
Aten Primaria, 20 (1997), pp. 343-344
[10.]
M. Porcheret, R. Hughes, D. Evans, K. Jordan, T. Whitehurst, H. Ogden, et al.
North Staffordshire General Practice Research Network. Data quality of general practice electronic health records: the impact of a program of assessments, feedback, and training.
J Am Med Inform Assoc, 11 (2004), pp. 78-86
[11.]
3S-Osabide (programa informático) Versión 2. Vitoria-Gasteiz: Osakidetza-Servicio Vasco de Salud, Sistema de Servicios Sanitarios.
[12.]
J.F. Orueta, J. Urraca, I. Berraondo, J. Darpón, J.J. Aurrekoetxea.
Adjusted Clinical Groups (ACGs) explains the utilization of primary care in Spain based on information registered in the medical records: a cross-sectional study.
Health Policy, 76 (2006), pp. 38-48
[13.]
OMI- AP. Organización y management informático de la atención primaria (programa informático). Versión 3. Osakidetza-Servicio Vasco de Salud y Stacks Consulting e Ingeniería en Software S.L.
[14.]
Hipo SEMG XXI (programa informático). Versión 7.1. Madrid: SEMG-Sección Informática.
[15.]
M.C. Hornbrook, A.V. Hurtado, R.E. Johnson.
Health care episodes: definition, measurement and use.
Med Care Rev, 42 (1985), pp. 163-218
[16.]
Instituto de Información Sanitaria. Clasificación Internacional de Enfermedades. Publicado: 29/02/2004 (citado 7 Mar 2005). Disponible en: http://www.msc.es/Diseno/sns/sns_sistemas_informacion.htm
[17.]
B. Starfield, J. Weiner, L. Mumford, et al.
Ambulatory care groups: a categorization of diagnoses for research and management.
Health Serv Res, 26 (1991), pp. 53-74
[18.]
J.P. Weiner, B.H. Starfield, D.M. Steinwachs, et al.
Development and application of a population-oriented measure of ambulatory care case-mix.
Med Care, 29 (1991), pp. 452-473
[19.]
Health Services Research & Development Center. The Johns Hopkins ACG Case-Mix System. Documentation & Application Manual. PC (DOS/WIN/NT) Version 5.0. Baltimore: The Johns Hopkins University; 2001.
[20.]
J.F. Orueta, J. López-De-Munain, K. Baez, J.M. Aiarzaguena, J.I. Aranguren, E. Pedrero.
Application of the ambulatory care groups in the primary care of a European national health care system: does it work?.
Med Care, 37 (1999), pp. 238-248
[21.]
Epi Info for Windows (programa informático) Atlanta, Georgia: Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Division of Public Health Surveillance and Informatics. Epidemiology Program Office, MS K74.
[22.]
G. Nilsson, H. Ahlfeldt, L.E. Strender.
Computerisation, coding, data retrieval and related attitudes among Swedish general practitioners-a survey of necessary conditions for a database of diseases and health problems.
Int J Med Inform, 65 (2002), pp. 135-143
[23.]
C.J. McDonald.
Quality measures and electronic medical systems.
JAMA, 282 (1999), pp. 1181-1182
[24.]
K.L. White.
Antecedentes históricos.
CIAP-Clasificación Internacional en Atención Primaria, pp. 13-17
[25.]
E. Gosálbez Pastor, I. Pérez-Salinas, J. Díez-Domingo, A. Ballester Sanz, A.M. Costa-Alcaraz.
Sistemas de información en atención primaria: ¿debemos codificar con la CIE-9-MC?.
Aten Primaria, 31 (2003), pp. 519-523
[26.]
J.F. Orueta.
Los sistemas de case-mix en atención primaria: desde los estudios de investigación hasta su implantación en el mundo real.
Aten Primaria, 34 (2004), pp. 53-54
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