在全国行政数据中检测中风后:使用瑞典注册表的验证研究.
André Idegård1,2, David Larsson1,2,3
1Department of Clinical Neuroscience, Institute of Neuroscience and Physiology, Sahlgrenska Academy, Gothenburg University, Gothenburg, Sweden.
PloS one
|August 12, 2025
概括
使用瑞典行政数据的验证算法可以可靠地识别中风后 (PSE). 这支持了关于治疗和结果的大规模研究,尽管建议进行本地验证.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 公共卫生 公共卫生
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 医疗保健行政数据依赖于国际疾病分类 (ICD) 系统.
- 在ICD中,没有针对病病因学子组的具体代码.
- 在行政数据中验证识别中风后 (PSE) 的方法至关重要.
研究的目的:
- 在瑞典的行政数据中验证识别中风后 (PSE) 的算法.
- 评估用于PSE病例识别的行政数据的准确性.
主要方法:
- 开发了使用ICD-10中风和病代码组合的算法,其中一些包括抗药物 (ASM) 处方.
- 专注于积极预测值 (PPVs),医疗记录作为参考标准.
- 分析了来自国家患者登记处的个人中风和随后的发作代码的数据,并使用已故患者进行记录审查.
主要成果:
- 对PSE识别的积极预测值 (PPV) 范围在84.1%至92.5%.
- 相对覆盖率从60%到89%不等,取决于算法的包容性.
- 分析了321名已故患者 (平均年龄78) 的数据,结果显示特征没有显著差异.
结论:
- 行政数据算法可以在大型研究中可靠地识别PSE病例.
- 更严格的算法提高了准确性,但减少了病例检测 (覆盖率).
- 在将这些算法应用于其他医疗保健系统之前,需要进行本地验证.
