在美国保险索赔中对子宫内膜癌的ICD-10病例查找算法的验证

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗信息学 医疗信息学
• 药学流行病学 药学流行病学

背景情况:

• 准确识别子宫内膜癌病例对于营销后安全性研究至关重要.
• 医疗保险索赔数据为识别此类案件提供了大量数据集.
• 现有的案例发现方法可能需要针对特定的研究应用进行改进.

研究的目的:

• 评估子宫内膜癌病例发现算法的积极预测值 (PPV).
• 通过使用国际疾病分类第十版临床修改 (ICD-10-CM) 诊断码从美国保险索赔评估算法的实用性.
• 确定算法是否适用于计划的营销后安全研究.

主要方法:

• 从2016年到2020年,使用ICD-10-CM代码确定了发生的子宫内膜腺癌病例 (≥50年).
• 测试了两个算法变体:一个使用更广泛的子宫部位代码 (C54.x,不包括C54.2),另一个仅使用子宫内膜代码 (C54.1).
• 一个临时病例样本的医疗记录被判定为确认子宫内膜癌的诊断.

主要成果:

• 总共有294个临时案件被裁决,其中85%来自门诊机构.
• 两种算法变体都确定了相同的223个确诊的子宫内膜癌病例.
• 对于更广泛的算法,PPV为84.2% (95% CI: 79.2-88.3%),而对于C54.1-only变体是85.8% (95% CI: 80.9-89.8%).

结论:

• 利用ICD-10-CM诊断代码开发并验证了一种算法,用于在保险索赔中识别子宫内膜癌病例.
• 开发的算法证明了足够高的积极预测值.
• 这种经过验证的算法适合在计划的营销后安全研究中实施.