algoritmer för att identifiera kol i hälsosystem med och utan tillgång till ICD-kodning: en systematisk granskning

inkluderade studier

sökningen gav 151 träffar i Medline via PubMed, med den senaste uppdateringen i oktober 2018., Efter titel och abstrakt screening exkluderades 104 papper av följande skäl: 52 studier behandlade en annan sjukdom än kol, i 31 studier identifierades patienter utan att avslöja algoritmen eller eftersom patienternas KOLSTATUS var känd i början av studien, 17 studier beskrev ett irrelevant ingripande eller tillstånd (t. ex. kol inte i fokus för analysen) och fyra studier var endast protokoll., Sök via Google Scholar gav inte några citat utöver Medline-sökningen, medan handsökningen av de medföljande studiereferenslistorna avslöjade ytterligare en studie, som inkluderades (Mapel et al. 2006 ).

fyrtiosju papper inkluderades för fulltextscreening (se Fig. 1), 10 av dem uteslöts på grund av följande skäl: två publikationer (Chu m.fl. 2010 , Schneider et al. 2009) exkluderades, eftersom de fokuserade på allmänna aspekter av kol eller kroniska sjukdomar., Således specificerar inte båda publikationerna vilka algoritmer som användes för identifiering av KOL-patienter från datauppsättningarna. Åtta studier exkluderades, eftersom de endast använde ICD-koder (Albrecht et al. 2016 ; Fortin m.fl. 2017 ; Schwarzkopf et al. 2016 ), eller eftersom de bara rapporterade studieprotokollet (Josephs et al. 2017 ), eller eftersom de inte differentierade mellan astma och kol (Marrie et al. 2016 ; Oelsner et al. 2016 ). En publikation uteslöts, eftersom den duplicerade en annan publikation (Vozoris et al., 2016), och en studie uteslöts, eftersom det undersökte en annan sjukdom (Pollmanns et al. 2018 ). Slutligen inkluderades 38 studier i översynen, eftersom en studie identifierades genom handsökning.

Fig. 1

PRISMA flowchart rapporterar inkludering/uteslutning av publikationer i/från översynen

Tabell 1 identifieringskriterier som används i den publicerade versionen.studier., Del A: studier med låg risk för partiskhet (i kronologisk ordning)
Tabell 2 Identifieringskriterier som används i de publicerade studierna. Del B: Studier med hög risk för bias (n = 23, i kronologisk ordning)

Denna översyn omfattar en publikation period av 16 år som den första studien publicerades 2003 (Hansell et al.). Under de första 8 åren (2003-2010) publicerades nio artiklar, medan 29 studier (76,3%) publicerades under de kommande 8 åren (2011-2018).,

klassificeringen till hög och låg risk för bias enligt den utförda valideringen av algoritmen resulterade i 15 studier med ”låg risk för bias” på grund av en validerad algoritm med en känslighet och specificitet högre än 70%, medan 23 studier antingen inte använde en validerad algoritm (n = 14) eller valideringen av deras algoritm visade en känslighet lägre än 70% (n = 8) eller saknade data begränsad validering (n = 1) (tabellerna 1 och 2).,

Identifieringskriterier som används i de inkluderade publikationerna

i denna översyn var ICD-kodning den vanligaste variabeln för att identifiera KOL-patienter. I 34 av 38 studier ICD-9 koder från 490 till 496) eller ICD-10 (koder från J41 att J44) kodning användes som en del av identifieringen, medan fyra studier som använt andra metoder. I en betydande del av studierna sjukhusvistelse data (30 av 38) och åldersintervallet för målpopulationen (33 av 38) tillhandahölls. Gershon et al. (2009) och Gershon et al., (2013) används åldersbegränsning, och en eller flera sjukhusvistelser eller ambulatorisk fordran som indikatorer för kol; medan Dalal et al. (2011) används åldersintervall och farmakoterapi påstående. Ambulatoriska data inkluderades i 24 studier, läkarpåståenden i 22 studier och 18 studier uppgav någon form av läkemedelsdata. Endast fem studier använde spirometridata som en del av identifieringsprocessen och en studie använde information om hemsyreanvändning (Fig. 2. Kriterier som används för identifiering av kol i studierna)., Olika kombinationer av dessa indikatorer användes för att identifiera KOL-patienter i bedömda studier, visade i tabellerna 1 och 2. Studier som rapporterar om giltigheten av att använda ett specifikt tillvägagångssätt eller algoritm för att identifiera KOL-patienter har en motsvarande indikation i den sista kolumnen i tabellerna 1 och 2.

Fig., 2

kriterier som används för identifiering av kronisk obstruktiv lungsjukdom över inkluderade studier

den vanligaste kombinationen av identifieringskriterier (22 av 38 studier) inkluderade ICD-koder, sjukhusvistelse och ambulatoriska besök. Den näst vanligaste kombinationen (12 av 38 studier) tillsatte läkare påståenden till de tidigare tre kriterierna. Nästa angränsande indikator läggs till en av dessa två kombinationer var ett recept påstående.,

studier med andra identifieringskriterier än ICD-koder

Gershon et al. (2009) och Gershon et al. (2013) använde andra metoder än ICD-kodning. Båda studierna publicerade av Gershon et al. används en åldersbegränsning och en eller flera krav på sjukhusvistelse eller ambulatorisk vård som indikatorer för KOL. Dalal et al. (2011) och Raymakers et al. (2017) används åldersintervall och farmakoterapi påståenden.

Gershon et al. (2009) genomförde en valideringsstudie för populationsbaserade administrativa KOLDEFINITIONER. För denna validering användes två kanadensiska datakällor., Den första databasen var Ontario Health Insurance Plan, som innehåller sjukhus och polikliniska påståenden för populationer i Ontario (inklusive information om laboratorietester, läkarbesök och diagnostisk avbildning). Som en del av en läkare hävdar, ICD-kod tillhandahålls (ICD-9 koder: 491-492, 496 och ICD-10-koder: J41, J43-J44). Den andra databasen innehöll administrativa och kliniska data för varje sjukhus besök, kodade med ICD-10 (Canadian Institute of Health Information ansvarsfrihet abstrakt databas)., Referensstandarddiagnoser för varje patient var förknippade med deras hälsoadministrativa rekord med hjälp av försäkringsnumret. Vidare jämfördes referensnormdiagnoser med de fördefinierade KOLDEFINITIONERNA och analyserades med hjälp av begreppet diagnostisk testutvärdering.

totalt användes 442 medicinska diagram i denna studie, varav 113 medicinska diagram tillhörde KOL-patienter. En expertpanel med två pulmonologer undersökte patienternas diagram och KOL har på ett tillförlitligt sätt diagnostiserats genom lungfunktionstester., Den mest känsliga hälsa administrativa kol definition (känslighet 85.0%, specificitet 78.4%) med hänvisning till expertutlåtande och klinisk diagnos ingår en eller flera ambulatoriska påståenden och/eller en eller flera kol sjukhusvistelser.

en mycket specifik KOLDEFINITION, med känslighet på 57,5% och specificitet på 95,4%, inkluderade följande kriterier:

  • patienter i åldern ≥35 år med en eller flera sjukhusvistelser, eller tre eller flera ambulatoriska vårdbesök för KOL inom en tvåårig tidsperiod (definition 1)., När tidsperioden ökades till 3 år var specificiteten densamma (95,4%), men känsligheten ökade till 59,3% (definition 2). Algoritmen med den känsligaste definitionen av kol (känslighet på 85,0% och specificitet på 78,4%) var en eller flera sjukhusvistelser, eller ett eller flera ambulatoriska vårdbesök för KOL inom en ospecificerad tidsperiod (definition 3).

  • ICD-9 koder: 491, 492, 496; ICD-10-koder: J41-J44 .,

i sina senare publicerade papper använde Gershon och kollegor definition 3 med den mest känsliga definitionen av kol som beskrivits ovan (känslighet på 85,0% och specificitet på 78,4%) . I en studie använde de också den mycket specifika KOLDEFINITIONEN 1 (en sjukhusvistelse eller ett eller flera ambulatoriska vårdkrav för KOL hos vuxna i åldern ≥35 år) med känslighet på 57,5% och specificitet på 95,4% . Gershons definition 1 med 95,4% specificitet (95% CI 92,6–97,4%) och 57,5% känslighet har också använts av andra författare som analyserar administrativa påståenden .

Dalal et al., (2011) utförde en studie för att uppskatta effekten av hjärt-kärlsjukdom på kostnader och hälso-och sjukvårdsutnyttjande i en kol-befolkning i USA. Uppgifterna erhölls från IMS Lifelink claims-databasen, inklusive apoteks-och medicinska data (demografiska data, receptbelagda register, öppenvård och inpatientförfaranden och diagnoser). Totalt analyserades 9188 patienter.

Raymakers et al. (2017) undersökte association of statins användning med allorsaksdödlighet hos patienter med KOL. Författarna använde olika administrativa och hälsodatabaser., KOL-patienter identifierades som 50 år eller äldre, med tre eller flera läkemedelsföreskrifter (antikolinerg eller kortverkande betaagonist) under en ettårsperiod. Totalt analyserades 39 678 patienter.

studier med identifieringskriterier inklusive ICD-koder

i 34 av 38 studier användes ICD-9-eller ICD-10-koder för att identifiera KOL-patienter. Egenskaperna hos dessa studier visas i tabellerna 1 och 2. Tretton av dessa studier rapporterar om giltigheten av identifieringsmetoden eller algoritmerna de tillämpade (se sista kolumnen i tabellerna 1 och 2).,

Hansell et al. (2003) genomförde en studie för att undersöka giltigheten av rutindatakällor för KOL och astma i Förenade Kungariket (Storbritannien). Författarna använde nationella data från olika källor för att få information om allmänläkarkontakter, symtom, dödlighet och akutsjukhusantagning. General Practice Research Database, Som är en kommersiellt tillgänglig databas med information om allmän praxis sjukdomar och recept i Storbritannien, gav information om inhalatorer som föreskrivs i primärvården och om tidigare eller nuvarande kol diagnos .

Wilchesky et al., (2004) utförde en studie som bestämde känsligheten och specificiteten hos diagnoserna som härrör från påståenden i Kanada. Diagnoser erhölls från journalerna på cirka 15 000 patienter (används som ”guldstandard”) och jämfördes med diagnoserna i den administrativa databasen för detta prov. Känslighet och specificitet analyserades för följande två metoder för KOL-identifiering: (1) inspelad diagnos från läkarens påståenden och (2) användning av läkare hävdar diagnostiska koder under året före studien .

Lacasse et al., (2005) undersökte giltigheten av KOLDIAGNOS i en stor administrativ dataset från Quebec health insurance agency (RAMQ, Kanada) genom att jämföra den med data från den nationella hälsoundersökningen. RAMQ innehåller receptbelagda data (läkemedelsnamn och dispensationsdatum) på alla recept fyllda för registrerade patienter ≥65 år och för patienter med social trygghet., RAMQ innehåller också information om diagnostiska och terapeutiska förfaranden som utförs på sjukhus och ambulatoriska anläggningar, men ger inte information om spirometri, medicinering under sjukhusvistelse eller vårdhem och hemsyreanvändning. Både polikliniker och inpatienter beaktades i denna studie. Alla poster som matchar diagnosen kol, med ICD-9-koder 490-492 och 496, erhölls .

Mapel et al., (2006) utvecklat en identifieringsalgoritm för de odiagnostiserade kol-patienterna med hjälp av administrativa påståenden data från Lovelace Health Plan, en hälsovårdsorganisation som betjänar New Mexico, USA. Patienter med ny KOLDIAGNOS under studieperioden matchades av kön och ålder till så många som tre kontrollpersoner. För att identifiera preklinisk kol, författare fångade alla polikliniska möten, sjukhusvistelser, och poliklinisk apotek recept fyller med en tidsperiod på 2 år före kol diagnos., KOL-patienter erkändes om de var i åldern ≥40 år med en eller flera register över KOLDIAGNOS (ICD-9-koder: 491, 492 och 496) listade vid urladdning. I studiepopulationen på cirka 41 500 patienter hade den utvecklade algoritmen 60,5% känslighet och 82,1% specificitet. Referensstandarden för denna analys var en kol-diagnos extraherad från journaler, baserat på ICD-koder .

Under 2010, Mapel et al., utförde en annan studie för att avgöra om polikliniska apotekskrav kan användas för identifiering av KOL-patienter (≥40 år, en eller flera polikliniska eller inpatientkrav, ICD-9-koder: 491-492, 496). För att identifiera läkemedel som var relaterade till kol under åren före diagnosen byggdes en villkorlig logistisk regressionsmodell med KOLSTATUS som beroende variabel och kön, ålder och medicinering som oberoende variabler. För att validera algoritmen användes den i två andra databaser. Den slutliga algoritmen identifierade patienter med en specificitet på 70,5% och en känslighet på 60,6%., Referensstandarden var minst en inpatient eller minst två polikliniska påståenden med en kol-diagnos i journalerna, baserat på ICD-koder .

Mapel et al. (2011) utförde en tvärsnittsdataanalys av administrativa påståenden för att studera en ny metod för identifiering av kol i en stor hanterad vårddatabas i USA. Informationen erhölls från en datauppsättning av 19 hälsoplaner i hela USA, cirka 7,8 miljoner fall., KOL-patienter erkändes om de uppfyllde ett av följande tre kriterier: (1) 40 år eller äldre, plus ett akutrumsbesök eller en sjukhusvistelse med KOL (491, 492, 496) listad som en urladdningsdiagnos; eller (2) 40 år eller äldre, plus två kol-professionella påståenden med olika datum för service; eller (3) 40 år eller äldre, plus ett kol-relaterat kirurgiskt ingrepp (t .ex. lungvolymreduktion).

Akazawa et al., (2008) bedömde den ekonomiska bördan av odiagnostiserad kol genom att jämföra kostnader och hälsovårdsutnyttjande i ett urval av matchade kontroller (N = 81,322) och nydiagnostiserade KOL-patienter (N = 28,968) under den 1-årsperiod som föregår den ursprungliga diagnosen. United Healthcare tillhandahöll apoteks-och medicinska påståenden för denna studie., Kol identifierades med hjälp av följande tre kriterier: (1) sjukhus-eller akutmottagningskrav med en kol-diagnoskod: 491-492, 496; (2) läkare hävdar med en kol-diagnos, med ett annat påstående som har samma kod men ett annat datum för tjänsten; eller (3) läkare hävdar som innehåller en kol-ICD-kod och läkemedelsbaserade algoritmer .

Heins-Nesvold et al. (2008) utvärderade likheten av dokumenterat hälsovårdsutnyttjande med patientrapporterad användning, önskemål och behov i USA., Av denna anledning användes två datakällor: (1) managed care administrative database, som innehåller medicinska och apotekskrav uppgifter om 7782 fall, och (2) en undersökning skickas till 1911 Minnesota KOL patienter. Patienter identifierades som ≥40 år, kontinuerlig inskrivning under studieperioden, minst ett påstående med diagnos av kol (ICD-9-koder: 491-492, 496) .

Cooke et al. (2011) utvecklade en prediktiv modell med hjälp av administrativa data för att identifiera KOL-patienter., Data erhölls från US Department of Veterans Affairs, inklusive öppenvård och slutenvård databaser, apotek poster, demografiska data, och primära ICD-9-koder (491-492, 493.2, och 496), vilket ger en population på cirka 9600 personer. Kol definierades som (1) FEV1/FVC-förhållande mindre än 0.70 (indikerar kol) och (2) FEV1/FVC-förhållande vid de nedre gränserna för det normala. Totalt hade 4564 en FEV1 / FVC < 0.70., Den bästa modellen inkluderade dessutom ≥6 albuterol (en kortverkande beta-agonist) doseringsinhalatorer, ≥3 ipratropium (en antikolinerg) dosinhalatorer, ≥1 poliklinisk ICD-9-Kod, ≥1 inpatient ICD-9-kod och ålder. Denna modell nådde en känslighet på 72% och en specificitet på 74% jämfört med spirometri som guldstandard .

Efter deras analys som publicerades 2011, 2012 Dalal et al., utvärderat i en kohort av 1936 patienter om initiering av en fast kombinationsbehandling (flutikasonpropionat / salmeterol kombination (FSC)), jämfört med fortsatt eller ny antikolinerg (AC) terapi, har en inverkan på efterföljande exacerbationer förekomst efter en initial exacerbation. Data erhölls från en amerikansk hälsodatabas, Ingenix Impact National Benchmark-databasen, som innehåller demografiska data, inpatient, poliklinik, laboratorieresultat och apoteksanspråk. Ett påstående med IDC-9-koder på 491-492 och 496 ansågs representera en diagnos av kol .,

Austin et al. (2012) genomförde en studie med fem administrativa hälsodatabaser från Kanada, kopplade med ett krypterat försäkringsnummer. Ontario Kronisk Obstruktiv Lungsjukdom databasen innehåller uppgifter om personer med KOL-diagnos fastställts av läkare fakturering påståenden eller sjukhus utsläpp med följande ICD-9 koder: 491, 492, eller 496, eller ICD-10 koder: J41, J42, J43, eller J44. I en fallverifieringsstudie, med expertutlåtande som referensstandard (Gershon et al. 2009), algoritmen hade en känslighet på 85,0% och en specificitet på 78,4%., Ett kol-fall ansågs endast vara ett incidenthändelsefall av kol när den enskilda patienten inte hade några kol-påståenden under de senaste 5 åren .

Gör et al. (2012) dokumenterade och utvärderade läkemedelsanvändningsmönster för KOL-patienter. Baserat på riktlinjer analyserades medicinsk användning och vidhäftning samt vårdindikatorer. Data erhölls från PharMetrics-databasen, som innehåller 19 hälsoplaner över hela USA., KOL-patienter identifierades om de var 40 år eller äldre och uppfyllde något av följande kriterier: (1) ett akutrumsbesök eller sjukhusvistelse med ICD-9: 491-492, 496; eller (2) två professionella kol-påståenden med olika servicedatum; eller (3) ett kol-relaterat kirurgiskt ingrepp .

gini et al. (2013) genomförde en studie för att uppskatta förekomsten av kol, ischemisk hjärtsjukdom, hjärtsvikt och diabetes mellitus (DM). De jämförde de härledda uppskattningarna med de italienska nationella Allmänläkarnas Databas över journaler och nationella skattningar av prevalens för hälsoundersökningar., Analyserade data baserade på VALORE-projektet erhölls från fyra källor: (1) sjukhusavloppsregister med ICD-9-koder, (2) läkemedelsavloppsregister med hjälp av ATC-koder (anatomiska, terapeutiska, kemiska klassificeringssystem) för läkemedelsklassificering, (3) sjukdomsspecifikt undantag från medbetalning med ICD-9-koder och (4) Invånareregister, som ger demografisk information (kön, födelseår) och identifierare för den ansvariga läkaren., Analyserna visar att för KOL-patienter var uppskattningarna från administrativa data inom konfidensintervallen i undersökningens uppskattningar i fyra regioner .

Macaulay et al. (2013) studerade en COPD severity prediction modell, med Geisinger Health System (GHS) data. Påståenden data fångade resursanvändning (sjukhus, medicinska och apotek påståenden) både i och utanför GHS. Elektroniska hälsojournaler inkluderade nuvarande och förutsagda värden för spirometri. Patienter med KOL ICD-9-kod (491, 492 eller 496) och elektroniska patientjournaler spirometri resultat valdes., Med hjälp av Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) guidelines och spirometri klassificerades patienterna i tre grupper (svår/mycket svår, mild/måttlig och guld-oklassificerad). För att kategorisera COPD-svårighetsgrad utvecklades en regressionsmodell med hjälp av data från 3 månader före och efter den sista spirometri. Kol-svårighetsgraden förutspåddes för 62, 7% av patienterna med en känslighet av 50, 0, 52, 2 och 77, 5% och en specificitet av 90, 5, 80, 0 och 70, 4%, för svår/mycket svår, mild/måttlig respektive guld-oklassificerad., Referensstandarden var COPD-diagnos (med ICD-9-koder) och elektroniska patientjournaler från minst ett spirometri-test .

Gäspa et al. (2013) genomförde en studie för att fastställa samband mellan användning av inhalerade kortikosteroider (ICS) hos patienter med en ny kol-diagnos och en dosrelaterad ökning av risken för lunginflammation., De använde OSS fordringar databaser och undersökte läkemedelsförskrivningar och medicinska påståenden från två MarketScan® – databaser (Kommersiella Fordringar och Möten, Centers for Medicare and Medicaid Services Kompletterande och Samordning av Förmåner, med information om klinisk användning, kostnader och inskrivning i slutenvård eller öppenvård tjänster). Inkluderade patienter hade en diagnos av kol (ICD-9491, 492 och 496). Studieprovet bestod av 135 445 patienter., Identifiering av patienter baserades på kolrelaterade akutbesök eller antagning, eller minst två kontorsbesök relaterade till KOL .

Dore et al. (2014) utförde en studie bland initiativtagare till en LABA för att utvärdera noggrannheten hos påståenden för klassificering av kol och utbredd astma. Den normativa Hälsoinformationsdatabasen användes (Unitedhälsovård, USA). ICD-9-koder (491.2, 492,8 och 496) observerades. De nationella Läkemedelskoderna användes för läkemedelsidentifiering. Alla fall hade KOL eller astma ICD-9-kod på påståenden under perioden från 6 månader före indexdatumet., Ett slumpmässigt urval av journaler användes för att verifiera diagnoserna från var och en av de fyra följande kategorierna av patienter (totalt 370 patienter): (1) ett eller flera påståenden om astma – ICD-9493, (2) minst ett krav på kol-ICD-9: 491.2, 492.8, 496, (3) påståenden om både KOL och astma, (4) utan krav på kol eller astma. Med minst ett kol-påstående under de 6 månaderna före indexdatumet resulterade i ett positivt förutsägbart värde (PPV) på cirka 82%, bland mottagare av inhalerade antikolinerga läkemedel, män och äldre patienter var PPV mer än 90% .,

Erdem (2014) analyserade förekomsten av kroniska sjukdomar inom Medicare fee-for-service-användare i USA. Data användes från Kroniska sjukdomar Offentliga Använda Filer (PUFs). Administrativa data för alla Medicare fee-for-service användare kan hittas i PUFs. Bland alla tillgängliga data i PUFs ingår även kol. Algoritmer som söker efter en viss ICD-9-kod, nuvarande Procedurterminologi eller hälso-och sjukvårdens gemensamma Procedurkodningssystem i mottagarens Medicare-avgifter för serviceanspråk användes som indikator .

Aldrich et al., (2015) syftade till att uppskatta COPD-prevalens och potentiell felaktig rapportering med hjälp av publicerade algoritmer för COPD-patientidentifiering bland låginkomst vuxna i USA, i åldern 40 till 79 år. Databasen Medicare och Medicaid Services användes. Kol identifierades under följande omständigheter: en eller flera sjukhusvistelser eller akutbesök med ICD-9-kod 491, 492, 496 eller minst två besök med olika servicedatum eller alternativt ICD-9-kod 491.21 som urladdningsdiagnos., Alla nämnda kol-diagnostik undersöktes för att utvärdera giltigheten av kol-märkningen på grundval av en referensstandard för KOL-diagnos i journaler. Känsligheten var 62% och det positiva prediktiva värdet var 80% för CMS-identifierad kol.

Crighton et al. (2015) analyserade epidemiologin för KOL och tillhörande hälsovårdsanvändning i Kanada ., Fyra databaser användes: (1) Den Registrerade Personer Databas, (2) Den Kanadensiska Institute of Health Information Ansvarsfrihet abstrahera, (3) Ontario Health Insurance Plan Läkare Hävdar databas, och (4) de Nationella Ambulerande Vård av System för Rapportering av databaser. Patienterna inkluderade var ≥ 35 år. KOL har identifierats: (1) ett eller flera sjukhus med anknytning till KOL, och/eller (2) en ambulerande påstående med ICD-9-kod 491, 492, 496 eller ICD-10 kod J41, J42, J43, J44. Denna falldefinition hade en 85.0% känslighet och 78.,4% specificitet vid användning av läkares kliniska utvärdering som referensstandard .

Laforest et al. (2016) undersökte frekvensen och effekten av specifika comorbiditeter på allmortalitet hos KOL-patienter. Det permanenta urvalet av Sjukförsäkringsmottagare, ett slumpmässigt urval av de franska nationella Skadeståndsmottagarna (SNIIRAM) med koppling mellan ambulatorisk och sjukhusvård, användes för att välja kohorten. KOL-patienter identifierades som (1) ≥45 år, med (2) en KOL-relaterad sjukhusinläggning (ICD-10-koder J41, J42, J44 och J96.1, medan J96.,0 kod accepterades endast i närvaro av J43 eller J44), (3) närvaro av en långsiktig sjukdomsstatus för KOL (patient som lider av svåra kroniska tillstånd), och (4) bronkdilaterande läkemedel .

pris et al. (2016) undersökte den jämförande effektiviteten hos albuterol inhalatorer med och utan integrerad dosräknare för patienter med astma eller KOL med hjälp av amerikanska påståenden data (Clinformatics TM Data mart database). Denna databas innehåller medicinska påståenden om både primär och sekundär hälso-och sjukvård, laboratorietestresultat och apoteksanspråk., Patienter från fyra till 64 år, med minst ett samråd, ED-besök, recept på albuterol eller inpatient antagning med KOLDIAGNOS, inkluderades .

Romanelli et al. (2016) uppskattade prevalensen av kol med hjälp av administrativa databaser. Författarna använde stadens sjukhusurladdningsregister och det orsaksspecifika dödlighetsregistret som datakällor.kliniska egenskaper erhölls från sjukhus eller polikliniska journaler., KOL-patienter identifierades som 40 år eller äldre, med en primär eller sekundär KOLDIAGNOS vid sjukhusutsläpp (ICD-9: 490, 491, 492, 494, 496), eller med en kol-diagnos på sjukhus eller poliklinisk medicinsk post, eller med en FEV1/FVC mindre än 0,70, eller slutligen kol som dödsorsak. Det positiva prediktiva värdet för KOL i sjukhusutskrivningsregistret var 80,2%, för kliniska diagnoser i medicinska diagram 82,4%, öppenvård 81,8 och 90,9% i det orsaksspecifika dödlighetsregistret. Spirometri hade ett positivt prediktivt värde för KOL på 88%.

Lee et al., (2017) genomförde en studie för att avgöra om KOL-patienterna kunde identifieras korrekt med hjälp av de data som finns tillgängliga i elektronisk medicinsk post. Författarna använt data från den Elektroniska patientjournalen Administrativa uppgifter Kopplade Databas (EMRALD®) i Ontario. Flera kol-algoritmer undersöktes, liksom deras prediktiva värden. En algoritm som använde dokumentationen i den kumulativa patientprofilen hade en PPV på 95% och upptäckte 56% av kol-patienterna., När KOPD-faktureringskoder (491, 492 eller 496) och läkemedelsrecept (tiotropium, ipratropium, salbutamol eller kombinationer) inkluderades i algoritmen var PPV 98% med en 52% känslighet. Algoritmer som använder en kombination av fler element från elektroniska journaler ledde till en högre känslighet än när de användes separat, och en högre PPV, specificitet och NPV. Den slutliga algoritmen resulterade i 77% känslighet och 96% PPV, och inkluderade COPD-dokumentation i den kumulativa patientprofilen, läkemedelsföreskrifter och COPD-faktureringskoder .

McGuire et al., (2017) utvärderade risken för Incident kol vid reumatoid artrit med hjälp av administrativa hälsodata från hälsoministeriet i British Columbia administrativa databaser om provinsiellt finansierade hälso-och sjukvårdstjänster. Denna uppsättning data inkluderade alla läkarbesök, undersökningar och procedurer från vårdplanen samt sjukhusdata. Dessutom samlas information om läkemedelsanvändning in med hjälp av PharmaNet-data och med hjälp av viktiga statistikdata om dödsfall och dödsorsaker. KOLPOPULATIONEN identifierades baserat på ICD-koder (Revision 9: 491, 492, 493.,2, 496 och revision 10: J43 eller J44) på sjukhus och/eller öppenvård läkarbesök data (inklusive fakturering kod för KOL) .

Westney et al. (2017) undersökte status för comorbidities bland Medicaid-patienter med KOL. Studien kohort erhålls från Medicaid Analytic eXtract (MAX) fil, härrör från centra för Medicare och Medicaid tjänster. KOL-patienter identifierades som 18 till 64 år, med ICD-9-koder (491.0, 491.1, 491.2, 491.8, 492.xx, 493, 2, 494.xx, 496.,xx) och en eller flera inpatientfaktureringskrav från inpatientfilen eller minst två polikliniska faktureringskrav .

Turner et al. (2018) analyserade prevalensen, funktionerna och subtyperna av astma, KOL och astma KOL överlappar varandra. Författarna använde (1) HealthCore Integrated Research Database, en sjukförsäkring arkiv av administrativa skadedata, och (2) patienter journaler., Patienter inkluderades om de var 40 år eller äldre, hade två eller flera kol-diagnoser (ICD-9-koder 491, 492, 496), två eller flera KOL-relaterade procedurer, tre eller flera generiska Produktbeteckning (kol-receptbelagda fyllningar) och två eller flera nuvarande Procedurterminologikoder för spirometri. Genom patientjournalen bekräftades kol genom ihållande luftflödesobstruktion FEV1 / FVC < 0, 70 vid baslinjen .

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *