综合编码的算法,以识别低估的负担的腺炎在美国的suppurativa

科学领域:

• 皮肤病学 皮肤病学
• 流行病学 流行病学
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 补腺炎 (HS) 是一种慢性,炎症性皮肤疾病,其特点是患者负担很大,诊断延迟.
• 由于数据收集和分析的方法差异,现有的HS流行率估计有所不同.
• 准确的流行数据对于了解疾病影响和资源分配至关重要.

研究的目的:

• 为了估计在美国可能和确诊的状腺炎 (HS) 病例的流行率.
• 为了比较两个不同的算法在大型医疗保健数据库中识别HS病例的有效性.
• 突出使用国际疾病分类 (ICD) 代码单独用于HS流行率估计的局限性.

主要方法:

• 一项回顾性队列研究,利用来自美国四个医疗保健数据库 (MarketScan和Optum) 的数据.
• 开发了两个算法,以根据ICD代码和症状标准 (例如,多个皮肤沸) 来识别可能/诊断出HS的患者.
• 纳入标准要求连续医疗和药房福利为365天的前后指数期.

主要成果:

• 与算法1相比,算法2在所有评估的数据库中发现了更多的可能/诊断的HS病例.
• 在5年期间,HS的患病率在0.06%至0.12%之间,仅使用ICD代码.
• 当使用算法1 (0.27%0.41%) 和算法2 (0.49%0.78%) 时,患病率估计显著增加,在成人和女性中观察到更高的患病率.

结论:

• 仅依靠HS诊断代码可能会低估这种疾病的真实患病率.
• 结合特定临床参数的算法,如多个皮肤沸,为HS流行率估计提供了更全面的方法.
• 实施可靠的识别方法可能会缩短诊断的延迟,并改善hidradenitis suppurativa患者的治疗结果.