大規模管理データベースにおける肺動脈高血圧および慢性血栓塞栓性肺高血圧症患者を同定するためのコードベースアルゴリズムの評価【JST・京大機械翻訳】

Sprecher Viviane P.; Didden Eva-Maria; Swerdel Joel N.; Muller Audrey

文献

J-GLOBAL ID：202102229838611743 整理番号：21A0070698

大規模管理データベースにおける肺動脈高血圧および慢性血栓塞栓性肺高血圧症患者を同定するためのコードベースアルゴリズムの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of code-based algorithms to identify pulmonary arterial hypertension and chronic thromboembolic pulmonary hypertension patients in large administrative databases

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資料名：
巻： 10 号： 4 ページ： 2045894020961713 発行年： 2020年
JST資料番号： W5378A ISSN： 2045-8932 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

大規模管理医療(保険請求を含む)データベースは,様々な遡及的実世界証拠研究に使用されている。しかしながら,肺動脈高血圧および慢性血栓塞栓性肺高血圧では,管理コードに基づく患者の同定は,コードの組み合わせ(アルゴリズム)に依存し,それらの大半の患者の同定の精度が知られていないため,困難なままである。本研究は,管理データベースにおける肺動脈高血圧または慢性血栓塞栓性肺高血圧症の患者を正確に同定する際の様々なアルゴリズムの性能を評価することを目的とした。系統的文献レビューを行い,肺動脈高血圧と慢性血栓塞栓性肺高血圧症患者を同定するために用いたコードベースアルゴリズムの詳細を明らかにした。診断予測モデリングツールであるPhevaluatorを,3つのUS請求データベースに適用し,疾患を有する患者の確率を推定するモデルを得た。これらのモデルを用いて,選択した肺動脈高血圧および慢性血栓塞栓性肺高血圧症アルゴリズムの性能特性を評価した。アルゴリズム複雑性の増加に伴い,平均陽性予測値は,増加した(肺動脈高血圧:13.4~66.0%,慢性血栓塞栓性肺高血圧:10.3~75.1%),平均感受性は減少した(肺動脈高血圧:61.5~2.7%;慢性血栓塞栓性肺高血圧:20.7~0.2%)。特異性と陰性予測値は,すべてのアルゴリズムで高かった(≧97.5%)。これらの4つの性能パラメータの全てを考慮するとき,いくつかのアルゴリズムが十分に全体的に実行され,また,すべてのアルゴリズムが,特定のデータベースにおける患者同定のために設計されたにもかかわらず,研究した3つの請求データベースを通して同様の精度で行われた。したがって,どのアルゴリズムが最も適しているかを決定する研究の目的である。1または2成分アルゴリズムは,最も包括的であり,3または4成分アルゴリズムは,それぞれ,最も正確な肺動脈高血圧または慢性血栓塞栓性肺高血圧集団を同定した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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循環系の疾患 , 循環系の臨床医学一般 , 循環系疾患の治療一般 , 血管作用薬・降圧薬の臨床への応用

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