应用多个验证的算法来识别发生的乳腺癌在患有亚托皮肤炎的个体
Adriana Campos1, Ramya Ramasubramanian1, Cherise Wong1
1Regeneron Pharmaceuticals, Inc., Tarrytown, New York, USA.
Pharmacoepidemiology and drug safety
|May 9, 2024
概括
在保险索赔中复制用于识别乳腺癌的验证算法 (VA) 需要仔细考虑原始研究环境和人口. 建议测试多个VA,以准确估计发病率和流行率.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 验证算法 (VA) 对于分析保险索赔数据至关重要,以估计疾病的流行率和发病率.
- 在不同的数据源或子群体中,VA的可复制性往往未经测试,导致潜在的性能不确定性.
研究的目的:
- 评估多个VA的性能,以确定发生的乳腺癌病例.
- 为了比较VA在一般人群中的表现与特定指示人群中的表现 (亚托皮性皮肤炎患者).
主要方法:
- 两个VA在多个美国保险索赔数据库中进行了测试,形成了四个不同的队列.
- 发病率 (IR) 被计算并与算法之间以及与监测,流行病学和最终结果 (SEER) 计划估计进行比较.
主要成果:
- 算法1产生了比算法2更低的IR.
- 算法2的估计与SEER数据密切一致.
- 与一般人口队伍相比,亚托皮性皮肤炎队伍中的乳腺癌病例发生率较低.
结论:
- 原始研究设置和目标人群显著影响VA可复制性,特别是在指示特定的亚群中.
- 研究人员应谨慎行事,进行敏感性分析,或在计算发病率或流行率估计时使用多个VA.
更多相关视频
09:37Combining Reflectance Confocal Microscopy with Optical Coherence Tomography for Noninvasive Diagnosis of Skin Cancers via Image Acquisition
Published on: August 18, 2022
2.3K
06:03Integrating Augmented Reality Tools in Breast Cancer Related Lymphedema Prognostication and Diagnosis
Published on: February 6, 2020
6.6K
