韓国の医療請求データにおける非生児出産の在胎週数推定アルゴリズムの開発と検証

科学分野:

• 生殖健康
• 生物統計学
• 公衆衛生

背景:

• 正確な在胎週数（GA）推定は、非生児出産において極めて重要である。
• 米国で開発された既存のアルゴリズムは、韓国の医療データに直接適用できない可能性がある。
• 本研究では、韓国における在胎週数推定アルゴリズムの適合性を評価する。

研究 の 目的:

• 韓国の医療請求データを用いて、非生児出産における在胎週数（GA）を推定するためのアルゴリズムを適合させ、検証することを目的とする。
• 結果特定GA、超音波調整GA、回帰モデル、ランダムフォレストモデルを含む様々なアルゴリズムアプローチの性能を比較する。
• 韓国国民健康情報データベース（NHID）における非生児出産のための最も適切なGA推定方法を決定する。

主な方法:

• 韓国国民健康情報データベース（NHID）を利用し、ワクチン登録データを参照基準としてリンクさせた。
• 非生児出産を自然流産/人工妊娠中絶および死産に層別化した。
• 結果特定GA、超音波調整GA、回帰モデル、ランダムフォレストモデルの4つのアルゴリズムをテストし、平均二乗誤差（MSE）および参照基準から1〜4週間以内の割合を用いて精度を評価した。

主要な成果:

• ランダムフォレストモデルは、一次解析において自然流産/人工妊娠中絶および死産の両方で優れた性能を示した。
• 外部検証では、超音波記録に基づく調整は、ランダムフォレストと同等の性能を示した。
• 両方法とも、予測の高い割合が参照基準から2週間以内であった。

結論:

• NHIDにおける非生児出産のGA推定には、決定論的アプローチ（超音波ベースの調整など）が、その単純さと同等の性能から好ましい。
• これらの検証されたアルゴリズムは、韓国の人口における妊娠研究を大幅に支援できる。
• 本研究結果は、異なる医療システム間でのGA推定方法の適応性を示唆している。