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
Lindsay J May1, Josef Stehlik2, Jacob Wilkes3
1Department of Pediatrics, University of Utah, Salt Lake City, UT, USA. lindsay.may@hsc.utah.edu.
在电子记录中准确识别儿科心力衰竭 (HF) 是一个挑战. 将HF ICD代码与药物数据结合起来可以提高准确性,但先天性心脏病通常会在大型数据集中导致错误阳性.
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使用国际疾病分类 (ICD) 代码的行政数据库.
- 使用单个HF ICD代码从电子健康记录中识别真正的儿科HF病例的准确性尚未得到充分证实.
研究的目的:
- 评估ICD-10-CM代码搜索算法的HF准确性,以从电子数据源中识别患有HF的儿科患者.
- 为了比较结合ICD代码,成像和药物的算法的性能.
主要方法:
- 开发并测试了基于成人HF文献的HF搜索算法,在专门的儿科HF诊所队列中进行了测试.
- 从2017年1月到2020年1月,在一个大型区域电子数据仓库 (EDW) 中验证了高性能算法.
- 进行图表审查,以识别和描述假阳性病例.
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,很大一部分 (46.3%) 的确诊病例是假阳性,通常是由于从先天性心脏病引起的肺循环过度.
- 除了特定的患者亚组 (新生儿,某些先天性心脏缺陷手术后) 外,虚假阳性减少到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.
- 包括HF药物数据增强了算法特异性,反映了成年HF研究中的发现.
- 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,可能需要与行政,手术或成像数据集成,以准确识别心肌功能障碍.
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