使用日本索赔数据验证和比较编码算法来识别偏头痛患者
Kentaro Yamato1, Hiromi Sano1, Koichi Hirata2
1Medical Affairs, Otsuka Pharmaceutical Co., Ltd., Osaka, Japan.
Frontiers in neurology
|December 13, 2023
概括
这项研究比较了在日本索赔数据中识别偏头痛患者的12个算法. 算法9具有最高的正预测值 (PPV),而算法2显示出最高的灵敏度,有助于未来的偏头痛研究.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 流行病学 流行病学
- 药物监督 药物监督 药物监督
背景情况:
- 行政索赔数据库对流行病学研究有价值.
- 在这些数据库中准确识别偏头痛患者对于可靠的研究结果至关重要.
- 现有的编码算法需要对特定种群和数据源进行验证,例如日本索赔数据库.
研究的目的:
- 在日本行政索赔数据库中验证和比较12个不同的编码算法的性能,用于识别偏头痛患者.
- 用灵敏度,特异性,正预测值 (PPV) 和负预测值 (NPV) 来评估算法性能.
- 为不同的研究目标确定最合适的算法,例如估计流行率或相对风险.
主要方法:
- 利用行政索赔数据库与成年健康应用程序用户的在线调查联系在一起.
- 评估了12个使用诊断和处方记录来检测偏头痛的算法.
- 基于自我报告的症状的标准作为真正的偏头痛诊断的黄金标准.
主要成果:
- 在21,480人中,691人根据ICHD-3标准被确定患有偏头痛.
- 这12个算法表现出从5.4%到8.8%的灵敏度和从98.8%到99.6%的特异性.
- 算法9 (多个诊断记录加上同一个月的药物) 产生了最高的PPV (19.2-32.5%),而算法2 (单个诊断记录) 具有最高的灵敏度 (5.4-8.8%).
结论:
- 具有高特异性和PPV的算法 (例如,算法9) 适合相对风险研究.
- 高灵敏度的算法 (例如,算法2) 适用于流行率和发病率研究.
- 这些发现为选择利用日本索赔数据进行偏头痛研究的最佳算法提供了指导.
