在使用国际疾病分类临床修改 (ICD-CM) 代码的儿科心力衰竭病例确定

科学领域:

• 儿童心脏病学 儿童心脏病学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 流行病学 流行病学

背景情况:

• 儿科心力衰竭 (HF) 的流行病学研究通常依赖于行政数据库和国际疾病分类 (ICD) 代码.
• 在电子数据中使用单个HF ICD代码来识别儿科HF患者的准确性尚未得到充分证实.

研究的目的:

• 评估高频率ICD-10-CM代码搜索算法的准确性,用于从电子数据源中识别患有心力衰竭的儿科患者.
• 为了比较单独结合ICD代码的算法与结合ICD代码和药物数据的算法的性能.

主要方法:

• 开发并测试基于成人高频文献的高频搜索算法,包括高频ICD代码,成像和药物.
• 在先进的高频临床队列中验证算法,随后在2017年1月1日至2020年1月1日的大型区域电子数据仓库 (EDW) 中验证算法.
• 进行图表审查,以识别和表征假阳性病例.

主要成果:

• 在临床队列中,将一个HF ICD代码与HF药物结合的算法显示出最高的准确性 (93%).
• 在EDW队列中,测试了使用>1 HF ICD 代码或1 HF ICD 代码与药物的算法.
• 在EDW队列中,错误阳性的很大一部分 (46.3%) 是由于从先天性心脏病引起的肺循环过度;在排除特定患者群体后,这一比例降至20%.

结论:

• 一个单一的HF ICD代码搜索算法可以实现可接受的准确性,用于识别电子医疗记录中的儿科HF.
• 纳入HF药物数据增强了算法特异性,类似于成人HF研究中的发现.
• 这些算法的大规模应用需要仔细考虑假阳性,特别是与先天性心脏病相关的假阳性,这表明需要综合数据源 (行政,手术,成像) 来精确识别病例.