login

RECUPERA PASSWORD

TransIT in pillole

Che cos’è?

TransIT è un'applicazione web per la transcodifica da ICD9-CM ad ICD-10.

È stata sviluppata tra il 2013 e il 2014 da Dipartimento di Matematica ed Informatica dell'Università degli studi di Udine e Area delle Classificazioni dell’Azienda per i Servizi Sanitari n.5 Bassa Friulana/Direzione Centrale Salute Regione Friuli Venezia Giulia - Centro Collaboratore Italiano dell'OMS per la Famiglia delle Classificazioni Internazionali (di seguito indicato con la sigla CCIOMS).

È disponibile al seguente URL:

http://mitel.dimi.uniud.it/it-drg/transit/

L'interfaccia è ottimizzata anche per dispositivi mobili.

Come fa TransIT a transcodificare?

Per fornire i codici ICD-10, TransIT utilizza il file ClaML in italiano di ICD-10 aggiornato al 2013, predisposto dal CCIOMS.

Le regole di transcodifica di TransIT si basano in parte sull'adattamento dei GEM (General Equivalent Mappings) statunitensi da ICD9-CM 2007 a ICD-10-CM 2013, ed in parte sul lavoro degli esperti del CCIOMS che hanno definito regole specifiche per ICD-10.

A partire da un codice ICD9-CM, una regola di transcodifica suggerisce quale o quali codici ICD-10 possono essere utilizzati per descrivere la stessa identica condizione clinica, o almeno approssimativamente simile. Poiché le due classificazioni presentano delle differenze, non per tutti i codici ICD9-CM esiste necessariamente una transcodifica in ICD-10; inoltre a volte ad un codice ICD9-CM può corrispondere un insieme di codici ICD-10, da utilizzare assieme. Infine, a volte possono esserci più regole per lo stesso codice ICD9-CM, che comportano la necessità di scelta da parte dell'utente.

A questo scopo le regole di transcodifica possono essere categorizzate da diversi punti di vista:

Come si accede a TransIT?

TransIT consente di accedere ai mapping da ICD9-CM ad ICD-10 in 3 modalità:

Contributi del CCIOMS al meeting annuale del WHO-FIC Nertwork

The shift from ICD9-CM to ICD-10 in coding health conditions in Italy: preliminary data on morbidity statistics effects - WHO-FIC NAM 2014