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肺神经内分泌肿瘤形态学编码分析

Analysis on Morphological Coding Problems in Lung Neuroendocrine Neoplasms

摘要目的 核查某三甲专科医院肺神经内分泌肿瘤形态学编码,分析错误原因,并提出相应的质控改进措施,以提高形态学编码准确性.方法 从某医院病案信息系统调取 2022 年 1 月 1 日-2022 年 12 月31 日出院的主要诊断ICD-10 编码为C34、主要手术ICD-9-CM-3 编码为 32.2-32.5,且病理诊断符合神经内分泌肿瘤的病案共 121 例,分析形态学编码情况.结果 121例肺神经内分泌肿瘤中小细胞癌占比最高,占 48.8%.形态学编码错误 26 例,错误占比较高的病理类型为大细胞神经内分泌癌、小细胞癌、小细胞-大细胞癌、不典型类癌,分别为 26.9%、19.2%、15.4%、15.4%.错误原因主要为按冰冻病理结果编码、病理知识欠缺和编码知识更新滞后,分别导致的错误占比为 34.6%、34.6%、30.8%.结论 肺神经内分泌肿瘤形态学编码错误占比较高,编码员需加强对病理学分类知识的学习,综合利用不同形态学编码版本,并利用信息化技术,以提高肺神经内分泌肿瘤形态学编码质量.

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DOI 10.3969/j.issn.1672-2566.2024.04.009
发布时间 2024-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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