日本の皮膚筋炎および多発性筋炎の特定のためのデータ駆動型請求ベースアルゴリズムの開発と検証の多施設共同開発と検証

科学分野:

• リウマチ学
• ヘルスインフォマティクス
• データサイエンス

背景:

• 皮膚筋炎（DM）および多発性筋炎（PM）のような炎症性筋症の正確な特定は、臨床研究にとって非常に重要です。
• 日本の管理請求データは広範なリソースを提供しますが、正確な患者の表現型特定には堅牢なアルゴリズムが必要です。
• 国際疾病分類第10版（ICD-10）コードのみに依存する既存の方法は、DM/PMに対して十分な精度を欠く可能性があります。

研究 の 目的:

• 日本の管理請求データを使用して、DMおよびPM患者を特定するためのデータ駆動型アルゴリズムを開発および検証すること。
• 診断コード、検査、管理請求情報を含むアルゴリズムのパフォーマンスを評価すること。
• 日本におけるDM/PMの請求ベースの研究のための信頼できるフレームワークを確立すること。

主な方法:

• チャートで確認された診断と関連付けられた管理請求データを使用した、多施設共同の後ろ向き横断研究。
• 診断コード、検査、管理請求項目を含む26の候補変数の評価。
• 内部および外部コホートでルールベースのアルゴリズムを構築および検証するための特徴選択方法と決定木分析の適用。

主要な成果:

• 診断コードのみでは、陽性予測値（PPV）はテストで0.602、外部検証で0.713と限定的でした。;抗二本鎖DNA抗体検査、難治性疾患管理料、シェーグレン症候群診断コードが、主要な識別変数として特定されました。;最適なアルゴリズムは、外部検証で高いパフォーマンスを達成しました。感度0.878、特異度0.984、PPV 0.761、F1スコア0.815。

結論:

• ICD-10コードへの単独依存は、日本の請求データにおける正確なDM/PM特定には不十分です。
• 検査および管理データの統合は、DM/PMの陽性予測値を大幅に向上させます。
• 開発されたアルゴリズムは、日本におけるDM/PMの請求ベースの研究のための実用的で一般化可能なフレームワークを提供します。