articolo scientifico
Epidemiol Prev 2019; 43 (2-3): 161-170
DOI: https://doi.org/10.19191/EP19.2-3.P161.055

Impatto dell’implementazione della versione 2016 dell’ICD-10 e del software Iris sulle statistiche di mortalità in Italia

Impact of the implementation of ICD-10 2016 version and Iris software on mortality statistics in Italy

  • Chiara Orsi1

  • Simone Navarra1

  • Luisa Frova1

  • Enrico Grande1

  • Stefano Marchetti1

  • Marilena Pappagallo1

  • Francesco Grippo1

  1. Servizio sistema integrato salute, assistenza, previdenza e giustizia, Istituto nazionale di statistica, Roma
Chiara Orsi -

Cosa si sapeva già

  • Per la codifica delle cause di morte dei decessi avvenuti a partire dal 2016, si utilizza una versione aggiornata della ICD-10 e un nuovo sistema di codifica, il software Iris.
  • Il confronto tra il vecchio e il nuovo sistema di codifica è possibile attraverso studi di bridge coding.

Cosa si aggiunge di nuovo

  • Applicando entrambi i sistemi di codifica a un campione di decessi, emerge che nel 95% dei casi la causa iniziale appartiene allo stesso settore dell’ICD-10, mentre la percentuale di accordo a livello di codice ICD-10 è dell’89% alla terza cifra e del 79% alla quarta.
  • Si osservano differenze nell’impatto del nuovo sistema sui diversi settori dell’ICD-10.

Riassunto:

OBIETTIVI: valutare l’impatto del passaggio alla codifica con l’ICD-10 versione 2016 e il software Iris sulle statistiche ufficiali di mortalità in Italia.
DISEGNO:
codifica di un campione di schede di morte con due diversi sistemi classificatori (bridge coding).
SETTING E PARTECIPANTI:
un campione di 63.525 decessi di età superiore a un anno avvenuti nel corso del 2015, già codificati utilizzando l’ICD-10 versione 2009 e il software Mortality Medical Data System (MMDS), è stato ricodificato utilizzando l’ICD-10 versione 2016 e il software Iris.
PRINCIPALI MISURE DI OUTCOME:
è stata costruita la matrice di transizione tra i due sistemi di codifica e sono stati calcolati le percentuali di accordo tra le due codifiche, i coefficienti di raccordo e i relativi intervalli di confidenza al 95%. I coefficienti di raccordo sono stati calcolati sia per la causa iniziale di morte sia per le cause multiple.
RISULTATI:
complessivamente, il 79% dei decessi ha esattamente la stessa causa di morte (codice ICD-10 alla quarta cifra) nei due sistemi di codifica. L’accordo a livello di codice ICD-10 alla terza cifra è dell’89% e a livello di settore dell’ICD-10 del 95%. A livello di settore, i cambiamenti più importanti si osservano per: • alcune malattie infettive e parassitarie (-18% in ICD-10 2016/Iris); • malattie dell’apparato genitourinario (-17%); • malattie del sistema respiratorio (+7%); • malattie del sistema nervoso e degli organi di senso (+5%); • cause esterne di morbosità e mortalità (+5%). Analizzando le cause multiple, i cambiamenti più importanti si osservano per: • alcune malattie infettive e parassitarie (-19% in ICD-10 2016/Iris); • cause esterne di morbosità e mortalità (+28%); • sintomi, segni e risultati anormali di esami clinici e di laboratorio, non classificati altrove (+7%).
CONCLUSIONE:
i risultati sono di grande utilità per interpretare eventuali cambiamenti nelle statistiche di mortalità per causa in Italia comparando il 2015 con gli anni successivi.

Parole chiave: codifica delle cause di morte, bridge coding, ICD-10, statistiche di mortalità, Iris

Abstract:

OBJECTIVES: to assess the impact of coding causes of death with the ICD-10 2016 version and the software Iris on Italian official statistics on mortality.
DESIGN:
coding of a sample of death certificates with two different coding systems (bridge coding).
SETTING AND PARTICIPANTS:
a sample of 63,525 deaths occurred throughout 2015 among people aged over one year, already coded using the ICD-10 2009 version and the Mortality Medical Data System (MMDS) software, was re-coded through the ICD-10 2016 version and the Iris software.
MAIN OUTCOME MEASURES:
the transition matrix between the two coding systems was realized and the agreement percentages between the two coding systems, the comparability ratios, and the relative 95% confidence intervals were calculated. Comparability ratios have been calculated for both the underlying cause of death and the multiple causes.
RESULTS:
overall, 79% of deaths showed exactly the same underlying cause of death (ICD-10 code, 4 digits) in the two coding systems. On the three-digit level, the agreement was 89%; on ICD-10 chapter level, the agreement was 95%. At the chapter level, the most important changes were observed for: • certain infectious and parasitic diseases (-18% in ICD-10 2016/Iris); • diseases of the genitourinary system (-17%); • diseases of the respiratory system (+7%); • diseases of the nervous system and sense organs (+5%); • external causes of morbidity and mortality (+5%). Analyzing the multiple causes, the most important changes were observed for: • certain infectious and parasitic diseases (-19% in ICD-10 2016/Iris); • external causes of morbidity and mortality (+28%); • symptoms, signs, and abnormal clinical and laboratory findings, not elsewhere classified (+7%).
CONCLUSION:
the results are very useful to explain any change in the Italian statistics on mortality comparing 2015 with the following years.

Keywords: causes of death coding, bridge coding, ICD-10, mortality statistics, Iris


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