在二次数据源中识别西氨基酸心肌病的方法:系统性审查
Craig I Coleman1, Randy Martinez1, Sophia A Torres1
1Department of Pharmacy Practice, School of Pharmacy, University of Connecticut, Storrs, CT, USA.
使用二次数据识别跨氨基酸性心肌病 (ATTR-CM) 是具有挑战性的,因为各种方法. 未来的研究需要优化和验证ATTR-CM识别算法,以更好地发现患者.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 在二次数据集中,识别患有跨氨基氨基酸心肌病症 (ATTR-CM) 的患者对于评估治疗有效性和安全性至关重要.
- 在大型数据集中识别ATTR-CM的现有方法是多样化的,需要进行系统的评估.
研究的目的:
- 系统地审查和总结用于在二次数据源中识别ATTR-CM的方法.
- 评估用于ATTR-CM病例确定的算法的特征和变化.
主要方法:
- 在2025年2月15日之前,在文献数据库,谷歌学者和参考列表中进行了全面的文献搜索.
- 包括使用计费代码和/或药房记录在二级数据集中识别ATTR-CM (野生类型,变种或两者) 的研究.
- 总结了研究的主要特征和方法学属性.
主要成果:
- 确定了25项研究 (26项分析),其中大多数是在美国进行的 (53.8%).
- 国际疾病分类 (ICD) -10代码是最常见的 (61.5%),其次是ICD-9/10 (23.1%). 塔法米迪斯的处方在11.5%的分析中使用.
- 经常使用特定的ICD代码 (野生类型的E85.82,变种类型的E85.0-E85.2) 和其他疾病的排除标准.
结论:
- 在二次数据集中用于识别ATTR-CM的方法中存在显著的异质性.
- 需要优化和验证的算法来提高ATTR-CM患者识别的准确性和一致性.
- 未来的研究应该优先考虑开发和验证可靠的ATTR-CM识别策略.
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