识别乳腺癌病例和流行病学更新的算法开发:基于多个次要来源的队列研究
Andrea Faragalli1, Marica Iommi1, Donatella Sarti2
1Center of Epidemiology, Biostatistics and Medical Information Technology, Department of Biomedical Sciences and Public Health, Università Politecnica delle Marche, Ancona, Italy.
医疗保健利用数据库 (HUD) 可以有效地识别乳腺癌 (BC) 病例. 虽然BC发生率保持稳定,但COVID-19大流行导致诊断的显著下降.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 公共卫生 公共卫生
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 乳腺癌 (BC) 监测对公共卫生至关重要.
- 及时识别BC病例对于有效的流行病学监测至关重要.
- 癌症注册表是有价值的,但可能会出现数据延迟.
研究的目的:
- 开发和验证使用医疗保健利用数据库 (HUD) 识别乳腺癌病例的算法.
- 评估意大利马喀地区 (2010-2021) 乳腺癌发病率趋势.
- 评估COVID-19流行病对乳腺癌检测率的影响.
主要方法:
- 一项以人口为基础的纵向研究,针对意大利马尔克地区18岁以上的女性.
- 使用医院出院,门诊和受益者数据库开发HUDs算法.
- 对癌症注册表进行验证,评估灵敏度 (81.2%) 和积极预测值 (PPV) (85.0%).
- 根据年龄标准化的BC发病率的估计和使用波桑回归的趋势分析.
主要成果:
- HUDs算法表现出良好的性能,灵敏度为81.2%,PPV为85.0%.
- 总共有18,158个事件BC病例被确定,平均发病率为每10万人/年224.7.
- 没有观察到BC发病率的长期显著增加,但在2020-2021年出现了下降,这归因于COVID-19的干扰.
结论:
- 医疗保健利用数据库 (HUD) 为BC监测提供了有价值的补充数据来源.
- HUDs算法可以支持及时的流行病监测和公共卫生响应.
- 进一步整合和完善HUDs算法可以提高准确性和实用性.
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