建立和验证基于趋势的多发性硬化病例定义:加拿大曼尼托巴的一个基于人口的队列研究
Naomi C Hamm1, Ruth Ann Marrie2,3, Depeng Jiang2
1Department of Community Health Sciences, University of Manitoba, Max Rady College of Medicine, Winnipeg, Manitoba, Canada lettn@myumanitoba.ca.
BMJ open
|August 16, 2024
概括
对多发性硬化症 (MS) 的新的基于趋势的病例定义显示了与传统方法相比的准确性. 动态分类有助于确定必要的数据年,以准确识别多发性硬化病例.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 精确识别多发性硬化症 (MS) 病例对于流行病学研究和医疗管理至关重要.
- 传统的病例定义可能无法完全捕捉疾病趋势或需要广泛的数据.
- 开发动态的,基于趋势的案例定义可以提高分类的准确性和效率.
研究的目的:
- 开发和验证基于模型的,基于趋势的多发性硬化症 (MS) 的病例定义.
- 应用动态分类来确定准确识别病例所需的平均数据年数.
主要方法:
- 以2004年4月至2022年3月的数据为依据的回顾性队列研究.
- 多变量通用线性混合模型被用来构建基于趋势的案例定义.
- 使用动态分类来估计平均分类时间,并将准确度指标 (灵敏度,特异性,PPV,NPV,PCC,F1得分) 与确定性定义进行比较.
主要成果:
- 基于趋势的和决定性的案例定义在使用整个研究期时显示了高的分类准确性 (PCC>0.94).
- 准确度指标,特别是基于趋势的定义的灵敏度和PPV,在使用较少的数据年时较低.
- 动态分类确定了5年作为所需的平均趋势,在较短的时间窗口中应用时,这两种定义类型的准确性都降低了.
结论:
- 基于趋势的病例定义,当被验证时,提供与确定性方法和基于人口的临床医生评估相比的准确性.
- 基于趋势和确定性定义的分类准确性对使用的数据年数敏感.
- 动态分类是确定基于趋势的MS病例定义的最佳数据持续时间的可行方法.
