Sensitivity and specificity of International Classification of Diseases algorithms (ICD-9 and ICD-10) used to identify opioid-related overdose cases: A systematic review and an example of estimation using Bayesian latent class models in the absence of gold standards

ObjectivesThis study aimed to summarize validity estimates of International Classification of Diseases (ICD) codes in identifying opioid overdose (OOD) among patient data from emergency rooms, emergency medical services, inpatient, outpatient, administrative, medical claims, and mortality, and estimate the sensitivity and specificity of the algorithms in the absence of a perfect reference standard.MethodsWe systematically reviewed studies published before December 8, 2023, and identified with Medline and Embase. Studies reporting sufficient details to recreate a 2 x 2 table comparing the ICD algorithms to a reference standard in diagnosing OOD-related events were included. We used Bayesian latent class models (BLCM) to estimate the posterior sensitivity and specificity distributions of five ICD-10 algorithms and of the imperfect coroner's report review (CRR) in detecting prescription opioid-related deaths (POD) using one included study.ResultsOf a total of 1990 studies reviewed, three were included. The reported sensitivity estimates of ICD algorithms for OOD were low (range from 25.0% to 56.8%) for ICD-9 in diagnosing non-fatal OOD-related events and moderate (72% to 89%) for ICD-10 in diagnosing POD. The last included study used ICD-9 for non-fatal and fatal and ICD-10 for fatal OOD-related events and showed high sensitivity (i.e. above 97%). The specificity estimates of ICD algorithms were good to excellent in the three included studies. The misclassification-adjusted ICD-10 algorithm sensitivity estimates for POD from BLCM were consistently higher than reported sensitivity estimates that assumed CRR was perfect.ConclusionEvidence on the performance of ICD algorithms in detecting OOD events is scarce, and the absence of bias correction for imperfect tests leads to an underestimation of the sensitivity of ICD code estimates. ObjectifsCette & eacute;tude avait pour objectifs de recenser les estimations de la validit & eacute; des codes de Classification Internationale des Maladies (CIM) & agrave; diagnostiquer les cas de surdose aux opio & iuml;des (SDO) chez des patients en utilisant les donn & eacute;es de salles d'urgence, services m & eacute;dicaux d'urgence, hospitalisations, soins ambulatoires, services administratifs, demandes de remboursement de frais m & eacute;dicaux, ainsi que de mortalit & eacute;, et d'estimer la sensibilit & eacute; et la sp & eacute;cificit & eacute; d'algorithmes utilisant la CIM en l'absence d'un test de r & eacute;f & eacute;rence parfait.M & eacute;thodesNous avons examin & eacute; syst & eacute;matiquement les & eacute;tudes publi & eacute;es avant le 8 d & eacute;cembre 2023, et identifi & eacute;es dans Medline et Embase. Les & eacute;tudes rapportant suffisamment de d & eacute;tails permettant de recr & eacute;er un tableau 2 x 2 comparant les algorithmes de la CIM & agrave; un test de r & eacute;f & eacute;rence pour le diagnostic d'& eacute;v & eacute;nements li & eacute;s aux SDO ont & eacute;t & eacute; incluses. Les donn & eacute;es d'une & eacute;tude & eacute;ligible ont & eacute;t & eacute; utilis & eacute;es pour estimer, avec des mod & egrave;les Bay & eacute;siens de classes latentes (MBCL), les distributions a posteriori de la sensibilit & eacute; et de la sp & eacute;cificit & eacute; de cinq algorithmes de la CIM-10 et du test imparfait de r & eacute;vision du rapport du coroner (RRC) dans la d & eacute;tection des d & eacute;c & egrave;s li & eacute;s aux opio & iuml;des de prescription (DOP).R & eacute;sultatsTrois parmi les 1 990 & eacute;tudes examin & eacute;es ont & eacute;t & eacute; retenues. Les estimations rapport & eacute;es de la sensibilit & eacute; des codes CIM & eacute;taient faibles (variant de 25,0 % & agrave; 56,8 %) pour CIM-9 dans le diagnostic des & eacute;v & eacute;nements li & eacute;s aux SDO non-fatales dans une & eacute;tude, et mod & eacute;r & eacute;es (72 % & agrave; 89 %) pour CIM-10 dans le diagnostic des DOP dans une autre & eacute;tude. La derni & egrave;re & eacute;tude incluse combinait des codes CIM-9 pour les cas non-fatals et fatals et CIM-10 pour les cas fatals et d & eacute;montrait des estimations de sensibilit & eacute; & eacute;lev & eacute;es (c.& agrave;.d. sup & eacute;rieures & agrave; 97 %). Les estimations de la sp & eacute;cificit & eacute; & eacute;taient bonnes & agrave; excellentes dans les trois & eacute;tudes. Les estimations de la sensibilit & eacute; des algorithmes de la CIM-10 corrig & eacute;es pour les erreurs de classification pour les d & eacute;c & egrave;s li & eacute;s aux opio & iuml;des, obtenues & agrave; partir de nos MBCL, & eacute;taient syst & eacute;matiquement plus & eacute;lev & eacute;es que celles rapport & eacute;es et qui supposaient que RRC & eacute;tait un test parfait.ConclusionLes & eacute;vidences sur la performance des algorithmes de la CIM dans la d & eacute;tection des cas de SDO sont rares, et l'absence de correction de biais pour des tests diagnostiques imparfaits conduit & agrave; une sous-estimation de la sensibilit & eacute; des codes de la CIM.