Mapping ICD-10 to ICCC-3 for Childhood Cancer Classification Using Cancer Incidence in Five Continents (CI5) Data
Diese Studie etabliert ein systematisches dreistufiges Framework zur Abbildung von ICD-10-kodierten pädiatrischen Krebsfällen auf ICCC-3-Kategorien unter Verwendung von CI5-Daten und demonstriert eine hohe Konkordanz für lymphoide und hämatopoetische Neoplasien, während sie gleichzeitig Einschränkungen bei der Erfassung morphologischer Details für bestimmte solide Tumoren aufzeigt.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, ein riesiges, globales Puzzle darüber zu lösen, wie viele Kinder an Krebs erkranken. Um dies zu tun, müssen Wissenschaftler jeden einzelnen Fall in eine spezifische Box sortieren. Aber hier ist das Problem: Die Welt verwendet zwei verschiedene Bedienungsanleitungen, um diese Boxen zu beschriften. Eine Anleitung, der ICD-10, ist wie ein massiver Bibliothekskatalog, der in Krankenhäusern überall verwendet wird; er sortiert Krankheiten hauptsächlich danach, wo sie im Körper zu finden sind (wie „Leber“ oder „Gehirn“). Die andere Anleitung, der ICCC-3, ist ein spezialisiertes, hochtechnologisches Handbuch, das eigens für die Kinderkrebsforschung erstellt wurde; sie sortiert nach dem, wie die Zellen unter einem Mikroskop aussehen und wie sie sich verhalten.
Das Problem ist, dass diese beiden Anleitungen nicht dieselbe Sprache sprechen. Wenn ein Krankenhaus den Bibliothekskatalog (ICD-10) verwendet, um zu sagen, dass ein Kind einen „Lebertumor“ hat, muss das spezialisierte Handbuch (ICCC-3) vielleicht wissen, ob es sich um eine spezifische Art von Leberkrebs handelt, wie zum Beispiel ein „Hepatoblastom“, um es korrekt zählen zu können. Ohne eine Möglichkeit, zwischen diesen beiden Systemen zu übersetzen, können Wissenschaftler Daten aus verschiedenen Ländern nicht einfach vergleichen oder große globale Datenbanken kombinieren, um ein klares Bild der Problematik zu erhalten. Es ist, als würde man versuchen, eine einzige Weltkarte zu erstellen, wenn die eine Hälfte der Länder Meilen und die andere Hälfte Kilometer verwendet und niemand ein Lineal besitzt, das beide umrechnet. Bei dieser Studie geht es darum, genau dieses Lineal zu bauen.
Das Große Übersetzungsprojekt
In dieser Forschungsarbeit beschloss ein Team von Wissenschaftlern, das „Äpfel-mit-Birnen“-Problem der Übersetzung von Kinderkrebsdaten anzugehen. Sie wollten sehen, ob sie die gängigen Codes des „Bibliothekskatalogs“ (ICD-10), die in den USA verwendet werden, in die spezialisierten „Kinderkrebs“-Kategorien (ICCC-3) übersetzen können, die weltweit von Forschern genutzt werden. Sie verwendeten einen massiven Datensatz aus der Cancer Incidence in Five Continents (CI5) und betrachteten dabei speziell 77.236 Fälle von pädiatrischem Krebs, die zwischen 2013 und 2017 in den USA registriert wurden.
Stellen Sie sich die Wissenschaftler wie Detektive vor, die versuchen, zwei verschiedene Sätze von Hinweisen abzugleichen. Sie entwickelten eine dreistufige Strategie, um das Rätsel zu lösen:
- Der direkte Abgleich: Für einige Krebsarten war die Übersetzung einfach. Wenn der Bibliothekskatalog einen „Augentumor“ (speziell Retinoblastom) oder einen „Hirntumor“ angab, stimmte dies fast perfekt mit dem spezialisierten Handbuch überein.
- Die Brückenmethode: Für Blutkrebsarten (wie Leukämie und Lymphom) verwendeten sie einen geheimen Vermittler namens ICD-O-3 (ein Code, der die Form der Zellen beschreibt). Durch die Nutzung dieser Brücke konnten sie die allgemeinen „Blutkrebs“-Codes mit hoher Genauigkeit in sehr spezifische Subtypen übersetzen.
- Die Detektivarbeit: Für den Rest mussten sie ihr bestes Urteilsvermögen anwenden, um zu schätzen, wohin die Fälle gehören, was jedoch wesentlich schwieriger war.
Was sie fanden: Ein gemischtes Ergebnis
Die Ergebnisse waren ein wenig wie ein Spiel nach dem Motto: „Manche passen perfekt, manche sind ein Chaos.“
Die Gewinner (Hohe Übereinstimmung):
Für bestimmte Krebsarten war die Übersetzung sehr stark. Das Team fand heraus, dass für Retinoblastome (Augenkrebs), Hirn- und Rückenmarkstumore, Nierentumore und Lebertumore die Anzahl der Fälle, die im Bibliothekskatalog gezählt wurden, sehr eng mit dem spezialisierten Handbuch übereinstimmte. Das „Konsistenzverhältnis“ (ein Wert dafür, wie gut sie übereinstimmen) lag bei etwa 1,00 bis 1,04, was bedeutet, dass die beiden Systeme fast perfekt übereinstimmten. Beispielsweise war das Hepatoblastom (eine spezifische Leberkrebsart) der einzige solide Tumor, der eins zu eins übersetzt werden konnte, da es einen eindeutigen Code besitzt, der in beide Anleitungen passt. Während die Kategorie der Nierentumore eine sehr hohe Übereinstimmung zeigte (Verhältnis 1,03), merkt die Studie an, dass der ICD-10 nicht über die mikroskopische Detailtiefe verfügt, um alle Nierentumorarten perfekt zu unterscheiden, obwohl die Gesamtzahl dennoch sehr konsistent war.
Die Verlierer (Die Abweichungen):
Bei vielen anderen Krebsarten war der Bibliothekskatalog (ICD-10) zu vage.
- Überzählung: Der Bibliothekskatalog zählte zu viele Fälle für Knochentumore (Verhältnis 1,11), Leukämien (Verhältnis 1,07) und Haut-/Epitheltumore (Verhältnis 1,24). Warum? Weil der Bibliothekskatalog jeden Tumor, der im Knochen gefunden wird, als „Knochentumor“ zählt, selbst wenn er eigentlich im Gehirn begann und nur dorthin gestreut ist. Das spezialisierte Handbuch weiß es besser und zählt diese nicht als Knochenkrebs.
- Unterzählung: Der Bibliothekskatalog verfehlte das Ziel bei Neuroblastomen (Verhältnis 0,67), Keimzelltumoren (Verhältnis 0,72), Weichteilsarkomen (Verhältnis 0,87), Lymphomen (Verhältnis 0,88) und nicht näher bezeichneten Krebsarten (Verhältnis 0,47). Dies geschah, weil der Bibliothekskatalog diese Krebsarten oft in die falschen „Lokations-Boxen“ steckte. Zum Beispiel könnte ein Lymphom, das im Darm gefunden wird, im Bibliothekskatalog als „Darmtumor“ bezeichnet werden, während das spezialisierte Handbuch weiß, dass es tatsächlich ein „Lymphom“ ist.
Das Wichtigste in Kürze
Die Studie kommt zu dem Schluss, dass wir zwar nun Blutkrebs und einige sehr spezifische solide Tumore mit großer Zuversicht übersetzen können, die Übersetzung des restlichen pädiatrischen Krebses jedoch weiterhin schwierig ist. Der Bibliothekskatalog (ICD-10) war schlichtweg nicht darauf ausgelegt, die mikroskopischen Details zu erfassen, die das spezialisierte Handbuch (ICCC-3) benötigt.
Die Autoren sind vorsichtig zu betonen, dass dies keine magische Lösung ist. Sie geben zu, dass sie keinen Zugang zu individuellen Patientenakten hatten (sondern nur zu großen Gruppenzahlen) und daher nicht beweisen konnten, dass die Übereinstimmung für jede einzelne Person perfekt war. Sie warnen auch davor, dass dieser Übersetzungskurs am besten für die spezifischen Versionen der Handbücher funktioniert, die zwischen 2013 und 2017 verwendet wurden. Dennoch stellt diese Arbeit die erste systematische Karte zur Umwandlung dieser Codes dar. Es ist ein entscheidender erster Schritt, der es Wissenschaftlern ermöglicht, endlich Daten über verschiedene globale Datenbanken hinweg zu vergleichen, was uns hilft, die wahre Belastung durch Kinderkrebs klarer denn je zu verstehen.
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