重定位与糖尿病相关的垃圾代码以改善死亡率估计:中国韦邦的一个案例研究
Xiao Zhang1,2, Wenyi Yang1,2, Jingxin Wang1,2
1Institute of Basic Medical Sciences, School of Basic Medicine, Chinese Academy of Medical Sciences, Peking Union Medical College, Beijing, China.
Population health metrics
|July 10, 2025
概括
准确的糖尿病 (DM) 死亡率需要纠正监测数据中的垃圾代码 (GC). 这项研究使用世卫组织ICD-10编码规则和数据重新分配方法,提高了DM死亡估计的22.82%.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 准确的糖尿病 (DM) 死亡率监测对于公共卫生至关重要.
- 现有的死亡数据通常包含"垃圾代码" (GCs),误导DM作为死亡的根本原因 (UCD).
- 地方设置经常忽视国际推的编码标准.
研究的目的:
- 在死亡监测数据中系统地识别和纠正DM相关的GC.
- 为了提高区域DM死亡率估计的准确性.
- 提出可复制的协议,以提高死亡率数据的可靠性.
主要方法:
- 应用了三步方法:WHO ICD-10编码规则,粗制精确匹配 (CEMM) 和固定比例重新分配 (FPRM).
- 重新分类最初被分配给DM的死亡记录,并将非DM记录重新分配给DM作为UCD.
- 分析了来自中国韦邦 (2010-2022) 的死亡率数据.
主要成果:
- 根据ICD-10规则,重新分类了29例DM死亡到其他原因,并将1945个记录转移到DM作为UCD.
- CEMM将283个与DM相关的GC重新归类为DM;FPRM将160个"原因不明"记录重新分配给DM.
- 总的DM死亡人数增加了22.82%,使得DM死亡率从每10万人口中的7.64增加到17.75 (2010-2022).
结论:
- 系统地应用国际推的编码标准显著改善了DM死亡率监测.
- 该研究确定了当地死亡认证流程中的运营缺陷.
- 开发的协议提供了一种可靠的方法,可以使用现有的工具来提高死亡率数据的准确性.
