A retrospective identification of severely injured patients using ICD 10 diagnoses codes: Part of the project “Quality of life and ability to work after severe trauma” (LeAf Trauma)
Anne Neubert, Sebastian Hempe, Veronika Gontscharuk, Carina Jaekel, Joachim Windolf, Erwin Kollig, Catharina Gäth, Dan Bieler

TL;DR
The study identifies ICD-10 diagnosis codes associated with severe trauma in patients using statistical and machine learning methods.
Contribution
A novel approach to identify ICD-10 codes linked to severe trauma using statistical and machine learning techniques.
Findings
Certain ICD-10 codes for facial, head, thorax, and pelvic injuries were found to be associated with an ISS ≥ 16.
Some codes showed associations only in one of the two datasets analyzed.
Subgroup analysis revealed similar associations in patients aged 18–55.
Abstract
Durch eine stetige Verbesserung in der Behandlung überleben immer mehr Schwer- und Schwerstverletzte. Die Komplexität der Verletzungsmuster dieser Patient*innen bedingt, dass diese nur schwer in Routinedaten abbildbar sind. Das Ziel der Auswertung war es, International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD-10)-Diagnosen, welche eine Assoziation mit einem Injury Severity Score (ISS) ≥ 16 aufweisen und somit zur Operationalisierung von Schwerverletzten in Routinedaten genutzt werden könnten, zu identifizieren. Es wurden die kodierten vierstelligen ICD-10-S-Diagnosen und der errechnete ISS von Traumapatienten des Bundeswehrzentralkrankenhauses Koblenz (BwZKrhs) und des Universitätsklinikums Düsseldorf (UKD) mittels statistischer Assoziationsmaße (Phi und Cramers V), linearer Regressionen sowie Methoden des Machine Learning (wie beispielsweise Random…
Genes, proteins, chemicals, diseases, species, mutations and cell lines named across the full text — each resolved to its canonical identifier and authoritative record.
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Figure 1
Figure 2- —Universitätsklinikum Düsseldorf. Anstalt öffentlichen Rechts (8911)
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Taxonomy
TopicsTrauma and Emergency Care Studies · Trauma Management and Diagnosis · Traumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Einleitung
Die Versorgung von Schwerverletzten ist komplex und langwierig. Durch eine stetige Verbesserung in der Behandlung überleben immer mehr dieser Patientinnen. Die Komplexität des Verletzungsmusters dieser Patientinnen bedingt, dass diese nur schwer in Routinedaten abbildbar sind. Abhängig von dem zugrunde liegenden Verletzungsmuster und den durchgeführten Interventionen werden viele verschiedene Kodierungen der International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD-10) und des Operationen- und Prozedurenschlüssels (OPS) verwendet [1].
Im Rahmen der Datenübermittlung gemäß § 301 Fünftes Buch Sozialgesetzbuch (SGB V) sind die Übermittlung des Injury Severity Score (ISS) und damit die Übermittlung der Verletzungsschwere dieser Patientinnen nicht vorgesehen. Eine Erhebung dieser Daten erfolgt lediglich im Rahmen der Dateneingabe in das TraumaRegister® der Deutschen Gesellschaft für Unfallchirurgie (TR-DGU®). Dementsprechend sind eine retrospektive Identifizierung von schwer verletzten Patientinnen (ISS ≥ 16) sowie eine retrospektive Auswertung von entsprechenden Gesundheitsdaten aus den Routinedatensätzen dieser Patient*innen ohne gleichzeitigen Zugriff auf Daten aus dem TR-DGU® nicht möglich. Dies erschwert insbesondere Forschungsvorhaben zu Schwerverletzten deutlich.
Das Ziel der Datenexploration war, ICD-10-Diagnosen, welche eine Assoziation mit einem ISS ≥ 16 aufweisen und somit zur Operationalisierung von schwer verletzten Patient*innen in Routinedaten genutzt werden könnten, zu identifizieren. Somit könnte zukünftig eine verbesserte Untersuchung der Versorgung und auch des langfristigen Heilungsverlaufs von Schwerverletzten ermöglicht werden.
Methodik
Eingeschlossen wurden Patientinnen des Bundeswehrzentralkrankenhauses Koblenz (BwZKrhs) der Jahre 2019–2021 und des Universitätsklinikums Düsseldorf (UKD) der Jahre 2018–2021, welche im TR-DGU® erfasst wurden. Für diese Patientinnen wurden alle kodierten vierstelligen ICD-10-S-Diagnosen aus den Datensätzen gemäß § 21 KHEntgG pseudonymisiert extrahiert. Die S‑Diagnosen wurden dann mit dem errechneten ISS der Patient*innen verknüpft. Die Analysen wurden mittels statistischer Assoziationsmaße (Phi und Cramers V), linearer Regressionen sowie Methoden des *Machine Learning *(wie beispielsweise Random Forrest) durchgeführt. Für das UKD wurde ein positives Ethikvotum der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf eingeholt (Studiennummer: 2022-2029_2). Für das BwZKrhs war im Einklang mit den in Rheinland-Pfalz geltenden Richtlinien kein Ethikvotum zur Analyse der retrospektiven Daten notwendig.
Ergebnisse
Insgesamt wurden im BwZKrhs 598 Patientinnen mit insgesamt 259 S‑Diagnosen und im UKD 503 Patientinnen mit insgesamt 265 S‑Diagnosen erfasst. Bei Patientinnen mit einem ISS ≥ 16 (n = 613) fanden sich im BwZKrhs (n = 283) 212 S‑Diagnosen und im UKD (n = 330) 217 S‑Diagnosen. Bei ca. 75 % aller Patientinnen zeigten sich 3 oder mehr S‑Diagnosen im UKD und 2 oder mehr im BwZKrhs. Es zeigte sich eine hohe Vielfalt an S‑Diagnosen mit geringer Häufung in beiden Kliniken, sodass bei den Analysen ausschließlich die 10 % häufigsten S‑Diagnosen aus den Datensätzen im Fokus standen. Es konnten S‑Diagnosen zu Gesichts‑, Kopf‑, Thorax- und Beckenverletzungen, die mit einem ISS ≥ 16 assoziierten waren, identifiziert werden (Tab. 1).Tab. 1Assoziation zwischen ICD-10-S-Diagnosen und ISS > 16 (alle Altersgruppen/beiden Datensätze)KörperregionICD-10-GM-KodierungBeschreibungGesichtsverletzungenS02.1SchädelbasisfrakturS02.3Fraktur des OrbitabodensKopfverletzungenS06.0GehirnerschütterungS06.1Traumatisches HirnödemS06.2Diffuse HirnverletzungS06.5Traumatische subdurale BlutungS06.6Traumatische subarachnoidale BlutungThoraxverletzungenS22.0Fraktur eines BrustwirbelsS22.4RippenserienfrakturS27.0Traumatischer PneumothoraxS27.3Sonstige Verletzungen der LungenS42.1Fraktur der SkapulaBeckenverletzungenS32.1Fraktur des Os sacrumS32.5Fraktur des Os pubis
Manche S‑Diagnosen zeigten nur in einem der beiden Datensätze eine Assoziation mit einem ISS ≥ 16. Dazu zählen im BwZKrhs die S‑Diagnosen für weitere Verletzungen des Gesichts und der Wirbelsäule. Im UKD waren es ICD-10-Kodierungen für weitere Verletzungen des Beckens.
Bei den Analysen zu der Altersgruppe 18 bis 55 Jahre (BwZKrhs: n = 275; UKD: n = 252) zeigten sich in beiden Datensätzen grundsätzlich weniger Diagnosen, die einen Zusammenhang mit einer schweren Verletzung (ISS ≥ 16) aufwiesen. Darunter fanden sich Gesichts‑, Kopf‑, Thorax- und Beckenverletzungen, wie in Tab. 2 dargestellt.Tab. 2Assoziation zwischen ICD-10-S-Diagnosen und ISS > 16 (Altersgruppe 18 bis 55 Jahre/beide Datensätze)KörperregionICD-10-GM-KodierungBeschreibungGesichtsverletzungenS02.1SchädelbasisfrakturKopfverletzungenS06.1Traumatisches HirnödemThoraxverletzungenS22.4RippenserienfrakturS27.0Traumatischer PneumothoraxS27.3Sonstige Verletzungen der LungenS42.1Fraktur der SkapulaBeckenverletzungenS32.1Fraktur des Os sacrumS32.5Fraktur des Os pubis
Weiterhin fanden sich in einem der beiden Datensätze Gesichts- (BwZKrhs: S02.0/S02.4/S02.6; UKD: S02.3), Kopf- (BwZKrhs: S06.2/S06.4/S06.5/S06.6), Becken-/Wirbelsäulen- (BwZKrhs: 32.0; UKD: S32.3/S32.4) sowie Abdomenverletzungen (BwZKrhs: S36.1; UKD: S36.0) assoziiert mit ISS ≥ 16.
Diskussion
Zwar existieren diverse Umrechnungstabellen/-tools (ICD-AIS map, ICDPIC), die in einigen Fällen eine ungefähre Umrechnung von ICD-10 zur Abbreviated Injury Scale (AIS) und dem damit verbunden ISS zulassen, jedoch sind diese häufig nicht auf das deutsche Kodiersystem (ICD-10 GM) zugeschnitten und daher zu ungenau oder für die einfache Identifikation Schwerverletzter in großen Routinedatensätzen nicht praktikabel bzw. qualitativ unzureichend [2, 3].
Die aktuellen Auswertungen zeigen, dass es möglich ist, ICD-10-S-Diagnosen, welche eine signifikante Assoziation zu einem ISS ≥ 16 aufweisen, zu identifizieren. Gemäß dem Jahresbericht des TR-DGU® sind insbesondere in den Regionen Kopf und Thorax häufig Verletzungen mit einem AIS-Wert ≥ 3 zu finden [4]. Verletzungen in eben diesen Regionen zeigten auch in unserer Auswertung eine Assoziation zu einem ISS ≥ 16. Des Weiteren scheinen diese S‑Diagnosen auch aus klinischer Sicht wahrscheinlicher bei Schwerverletzten aufzutreten. Diese Diagnosen könnten es demnach ermöglichen, in Verbindung mit anderen Parametern aus Routinedatensätzen (z. B. Aufenthaltsdauer auf einer Intensivstation, Anzahl der Beatmungsstunden, oder kodierte OPS) neue Modelle zur Identifikation Schwerverletzter zu entwickeln.
Schlussfolgerung
Es zeigt sich, dass, basierend auf den Datensätzen von zwei verschiedenen Krankenhäusern, plausible ICD-10-S-Diagnosen, die mit einer Verletzungsschwere ISS ≥ 16 assoziiert sind und somit charakteristisch für Schwerverletzte sein können, identifiziert werden können. Bedingt durch die Vielfalt an möglichen Diagnosen, die bei Schwerstverletzten auftreten können, zeigte sich auch in unseren Analysen eine große Vielfalt an S‑Diagnosen, von denen viele nur mit einer geringen Häufung aufgetreten sind. Dies schränkte die Analyse ein. In größeren Datensätzen aus weiteren Krankenhäusern lassen sich u. U. noch weitere S‑Diagnosen, die sich als charakteristisch für Schwerverletzte erweisen können, identifizieren. Limitierend sollte jedoch angeführt werden, dass bei den Analysen von ICD-10-Kodierungen immer bedacht werden muss, dass diese Kodierungen nicht vollumfänglich den Befund der Patient*innen widerspiegeln, da diese Kodierungen auch ökonomischen Interessen unterliegen. Dies kann bedingen, dass einige Diagnosen, die relevant für Einstufung eines Patienten als schwerstverletzt wären, nicht aufgeführt werden, da diese Kodierungen bei dem jeweiligen Patienten nicht abrechnungsrelevant sind.
Fazit für die Praxis
- Die Verletzungsmuster Schwerverletzter sind interindividuell sehr unterschiedlich, weshalb häufig viele verschiedene ICD-10-S-Diagnosen kodiert werden.
- Insbesondere höhergradige Verletzungen des Kopfes, Gesichts und Thorax sowie Beckenverletzungen scheinen mit dem Vorliegen eines ISS ≥ 16 assoziiert zu sein.
- Die genannten S‑Diagnosen können es ermöglichen, Schwerverletzte anhand retrospektiver Auswertungen von Routinedatensätzen zu identifizieren und operationalisieren.
The reference list from the paper itself. Each links out to its DOI / PubMed record.
- 1Jahresbericht 2023 – Trauma Register DGU® für das Unfalljahr 2022. München: Akademie der Unfallchirurgie; [cited 2023 Nov 5]. (AUC – Akademie der Unfallchirurgie, editor. Allgemeiner Jahresbericht). Report No.: September 2023. https://www.auc-online.de/fileadmin/AUC/Dokumente/Register/Trauma Register_DGU/TR-DGU-Jahresbericht_2023.pdf
