AKURASI KODE ICD-10 KASUS PEMERIKSAAN KEHAMILAN PADA REKAM MEDIS ELEKTRONIK

Authors

  • Rika Andriani D3 Rekam Medis, FKM, Universitas Veteran Bantara

DOI:

https://doi.org/10.32585/jmiak.v4i2.2015

Keywords:

ICD-10, akurasi, kode diagnosis, rekam medis elektronik

Abstract

Akurasi kode klinis penting untuk evaluasi kualitas layanan kesehatan, penagihan klaim biaya, penelitian, dan pelaporan. Kode yang akurat akan menghasilkan data dan informasi yang berkualitas. Pemeriksaan kehamilan merupakan kondisi terbanyak yang ditangani di Klinik Obstetri dan Ginekologi dan ditemukan 60% ketidakakuratan kode. Penelitian bertujuan untuk menganalisis akurasi kode pemeriksaan kehamilan berdasarkan ICD-10. Penelitian ini merupakan mixed method sequential explanatory (kuantitatif-kualitatif) dengan rancangan cross sectional. Sampel penelitian berupa objek terdiri dari 138 data pasien yang terpilih menggunakan teknik total  sampling. Subyek penelitian 1 orang coder dan 1 orang dokter yang terpilih melalui teknik purposive sampling. Pengumpulan data dilakukan melalui studi dokumentasi dan wawancara. Instrumen penelitian menggunakan lembar studi dokumentasi dan pedoman wawancara. Analisis data kuantitatif menggunakan analisis univariat dan analisis data kualitatif menggunakan content analysis.  Akurasi kode pemeriksaan kehamilan pada kategori akurat sampai 3 digit sebesar 22,4% dan tidak akurat sebesar 77,6%. Ketidakakuratan kode pemeriksaan kehamilan disebabkan oleh ketidaksesuaian kualifikasi SDM, pemilihan diagnosis dan kode hanya berdasarkan kondisi saat pasien melakukan pemeriksaan, dan kode diagnosis pada database rekam medis elektronik belum lengkap. Untuk meningkatkan akurasi kode perlu dilakukan pelatihan ICD-10 untuk dokter, dokter atau bidan melakukan review kondisi dan riwayat lain pasien, audit kode secara berkala, dan melengkapi database pada rekam medis elektronik sesuai ICD-10.

References

Campanella, P., Lovato, E., Marone, C., Fallacara, L., Mancuso, A., Ricciardi, W., Specchia, M.L., 2016. The Impact of Electronic Health Records on Healthcare Quality: A Systematic Review and Meta-Analysis. Eur. J. Public Health 26, 60–64.

Creswell, J.W., 2014. Research Design : Qualitative, Quantitative, and Mixed Method Approach. Sage Publications, Inc, London.

Dyers, R., Ward, G., du Plooy, S., Fourie, S., Evans, J., Mahomed, H., 2017. Training and Support to Improve ICD Coding Quality: A controlled Before-and-After Impact Evaluation. South African Med. J. 107, 501–506.

Feder, S.L., 2018. Data Quality in Electronic Health Records Research: Quality Domains and Assessment Methods. West. J. Nurs. Res. 40, 753–766.

Hatta, G.R., 2013. Pedoman Manajemen Informasi Kesehatan di Sarana Pelayanan Kesehatan. Penerbit Universitas Indonesia., Jakarta.

Horsky, J., Drucker, E.A., Ramelson, H.Z., 2017. Accuracy and Completeness of Clinical Coding Using ICD-10 for Ambulatory Visits. AMIA ... Annu. Symp. proceedings. AMIA Symp. 2017, 912–920.

Hosseini, N., Kimiafar, K., Mostafavi, S.M., Kiani, B., Zendehdel, K., Zareiyan, A., Eslami, S., 2021. Factors Affecting the Quality of Diagnosis Coding Data with A Triangulation View: A Qualitative Study. Int. J. Health Plann. Manage. 36, 1666–1684.

Kiongo, J., Yitambe, A., Otieno, G., 2020. Improving the Quality of Clinical Coding through the Training of Health Records and Information Officers in Selected Hospitals , Nairobi City Abstract 6, 1–11.

Opitasari, C., Nurwahyuni, A., 2018. The Completeness and Accuracy of Clinical Coding for Diagnosis and Medical Procedure on the INA-CBGs Claim Amounts at a Hospital in South Jakarta. Heal. Sci. J. Indones. 9, 14–18.

WHO, 2016. International Statistical Classification of Diseases and Ralated Health Problems Tenth Revision (ICD-10). WHO, Geneva.

Published

2021-11-30

Issue

Section

Article