在曼尼托巴省使用行政数据验证算法,以识别人类免疫缺陷病毒病例
Alexandrea J Anderson1, Lisa Lix1, Carla Loeppky1
1Department of Community Health Sciences, University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada.
Canadian journal of public health = Revue canadienne de sante publique
|November 13, 2024
概括
行政数据可以识别感染人类免疫缺陷病毒 (HIV) 的人. 使用两年内三次或更多次医生访问的算法为病例确定提供了准确性和数据需求的最佳平衡.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 流行病学 流行病学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 基于人口的行政数据对于理解人类免疫缺陷病毒 (HIV) 流行病学至关重要.
- 验证算法对于使用健康记录准确识别病例至关重要.
研究的目的:
- 通过医生访问,住院和抗逆转录病毒药物处方验证算法,以识别感染艾滋病毒的人.
- 为了比较不同算法的准确性与确认性艾滋病毒实验室测试.
主要方法:
- 使用了成年曼尼托巴居民 (2007-2018) 拥有健康覆盖的验证队列.
- 评估了利用2-3年的行政数据的15个算法.
- 计算了七个准确度指标 (灵敏度,特异性,PPV,NPV,尤登的J,卡帕,AUC).
主要成果:
- 该队列包括966,507人,其中1452人 (0.2%) 被确定为艾滋病毒病例.
- 算法的灵敏度在82.8%至97.5%之间.
- 阳性预测值 (PPV) 在51.8%至97.8%之间,尤登的J和卡帕值较高.
结论:
- 为了在行政数据中确定HIV病例,存在多种算法.
- 建议基于两年内三次或更多次医生访问的算法,以获得最佳的性能.
- 调查结果对加拿大其他省和地区的概括性需要进一步验证.


