在初级和中等保健中识别多肌痛性风湿症的基于登记册的方法的积极预测价值:丹麦的一项验证研究

科学领域:

• 类风湿病学 类风湿病学
• 流行病学 流行病学
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 多发性肌痛风湿 (PMR) 诊断发生在初级和二级医疗保健机构.
• 一般医生 (GPs) 不报告诊断代码,限制了对初级保健患者的基于注册的研究代表性.
• 在卫生登记册中准确识别PMR患者对于流行病学研究至关重要.

研究的目的:

• 估计基于注册表的算法用于识别多发性肌痛风湿症 (PMR) 患者的积极预测值 (PPV).
• 评估该算法在丹麦的初级和二级医疗保健部门的性能.
• 为未来基于注册的PMR研究提供一个强大的框架.

主要方法:

• 开发了一个基于注册表的算法,以识别年龄≥50岁的潜在PMR患者 (2003-2024年).
• 主要护理的确定涉及首次布雷迪诺/布雷迪诺 (PDN) 处方 (≥375 mg/月),但不包括其他PDN治疗的诊断.
• 二级护理识别使用来自丹麦国家患者登记册 (DNPR) 的PMR诊断代码;通过图表审查确认了诊断.

主要成果:

• 该算法在62%的初级保健患者和89%的二级保健患者中证实了PMR诊断.
• 对于在2个月内赎回1000-2000毫克PDN的初级保健患者,PPV达到84%.
• 对于在2个月内赎回PDN的二级护理患者,PPV为91%.

结论:

• 开发的算法提供了一种可靠的方法,用于在健康登记册中识别PMR患者.
• 这种方法提高了对PMR进行流行病学研究的能力,特别是包括初级保健人口.
• 这些发现支持使用该算法进行使用国家健康数据进行强大的PMR研究.