健康・退職調査におけるICD10コードベースの認知症症例定義のパフォーマンス

科学分野:

• 老年医学;公衆衛生;医療情報学

背景:

• Dementia DataHub (DDH)は、メディケアデータを利用して米国の認知症有病率と発生率を報告しています。;地理や参加者の特性によって影響される診断精度のばらつきにより、解釈に課題が生じます。

研究 の 目的:

• Dementia DataHub (DDH)で定義されたメディケア請求診断のパフォーマンスを、Health and Retirement Study (HRS)の調査ベースの認知症分類と比較評価すること。;地理的および人口統計学的要因による診断精度のパターンの特定。

主な方法:

• 比較のために、リンクされたメディケア請求データとHRS調査データを使用しました。;HRS分類に対するDDH認知症定義の感度、特異度、精度を含むパフォーマンス指標を計算しました。

主要な成果:

• DDHの可能性あり以上の認知症定義は、HRSと比較して感度50%、特異度97%、精度91%を示しました。;診断感度は都市部で高く、国勢調査区分によってばらつきが見られました。;メディケア請求で見逃された認知症症例は、主に若年で健康な個人を含んでいました。

結論:

• メディケア請求は認知症治療パターンの貴重な洞察を提供しますが、症例の特定には差があります。;メディケア認知症診断における地理的および患者特性のばらつきは、サーベイランスの有用性を高めるために利用できます。;これらの不一致を理解することは、認知症の正確な公衆衛生モニタリングにとって重要です。