Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dữ liệu bệnh viện thường xuyên có ghi lại chính xác thông tin đồng bệnh trong các quần thể bệnh nhân suy thận giai đoạn cuối không? Nghiên cứu koh liên kết hồ sơ
Tóm tắt
Các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe thường xuyên ghi lại thông tin lâm sàng và hành chính ngày càng được sử dụng để kiểm tra kết quả sức khỏe. Độ chính xác của những dữ liệu này chưa được xác định rõ ràng. Chúng tôi tiến hành khảo sát độ chính xác trong việc ghi chép chẩn đoán ở những cá nhân mắc bệnh thận mạn tính giai đoạn cuối bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe thường xuyên ở Anh và so sánh với thông tin do các y tá nghiên cứu được đào tạo thu thập. Chúng tôi đã liên kết các hồ sơ từ nghiên cứu Truy cập Cấy ghép và Các Thước đo Kết quả Cấy ghép với bộ dữ liệu Thống kê Tập hợp Bệnh viện. Mã phân loại Bệnh quốc tế (ICD-10) và Mã Phân loại Can thiệp và Thủ tục của Văn phòng Tổng điều tra Dân số và Khảo sát (OPCS-4) đã được sử dụng để xác định các tình trạng y tế từ dữ liệu bệnh viện. Các chỉ số nhạy cảm, đặc hiệu, giá trị dự đoán dương tính và giá trị dự đoán âm tính đã được tính toán cho một loạt các chẩn đoán khác nhau. Thông tin về đồng bệnh có sẵn cho 96% cá nhân trước khi bắt đầu liệu pháp thay thế thận. Có sự biến động trong độ chính xác của các tình trạng y tế cá nhân được xác định từ bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe thường xuyên. Nhạy cảm và giá trị dự đoán dương tính dao động từ 97.7 và 90.4% cho bệnh tiểu đường và 82.6 và 82.9% cho bệnh tim thiếu máu cục bộ đến 44.2 và 28.4% cho bệnh gan. Các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe thường xuyên ghi lại chính xác một số tình trạng trong quần thể bệnh nhân suy thận mạn tính giai đoạn cuối. Chúng có tiềm năng sử dụng trong các nghiên cứu lâm sàng và dịch tễ học nhưng khó có khả năng đủ hiệu quả như một nguồn duy nhất để xác định toàn bộ phổ đồng bệnh.
Từ khóa
#dữ liệu bệnh viện #bệnh thận mạn tính #chẩn đoán #đồng bệnh #nghiên cứu liên kết hồ sơTài liệu tham khảo
Rao A, Steenkamp R, Caskey F. UK Renal Registry 16th annual report: chapter 5 comorbidities and current smoking status amongst patients starting Renal replacement therapy in England, Wales and Northern Ireland from 2011 to 2012. Nephron Clin Pract. 2013;125(1–4):99–110. https://doi.org/10.1159/000360024.
McPhail SM. Multimorbidity in chronic disease: impact on health care resources and costs. Risk Manag Healthc Policy. 2016;9:143–56. https://doi.org/10.2147/RMHP.S97248.
Gijsen R, Hoeymans N, Schellevis FG, Ruwaard D, Satariano WA, van den Bos GAM. Causes and consequences of comorbidity: a review. J Clin Epidemiol. 2001;54(7):661–74. https://doi.org/10.1016/S0895-4356(00)00363-2.
Khan IH, Catto GRD, MacLeod AM, Edward N, Fleming LW, Henderson IS. Influence of coexisting disease on survival on renal-replacement therapy. Lancet. 1993;341(8842):415–8. https://doi.org/10.1016/0140-6736(93)93003-J.
Liu J, Huang Z, Gilbertson DT, Foley RN, Collins AJ. An improved comorbidity index for outcome analyses among dialysis patients. Kidney Int. 2010;77(2):141–51. https://doi.org/10.1038/ki.2009.413.
Fotheringham J, Jacques RM, Fogarty D, Tomson CRV, El Nahas M, Campbell MJ. Variation in Centre-specific survival in patients starting renal replacement therapy in England is explained by enhanced comorbidity information from hospitalization data. Nephrol Dial Transplant. 2013;29(2):422–30. https://doi.org/10.1093/ndt/gft363.
Karamadoukis L, Ansell D, Foley RN, McDonald SP, Tomson CRV, Trpeski L, Caskey FJ. Towards case-mix-adjusted international renal registry comparisons: how can we improve data collection practice? Nephrol Dial Transplant. 2009;24(8):2306–11. https://doi.org/10.1093/ndt/gfp096.
Cook JA, Collins GS. The rise of big clinical databases. BJS (British Journal of Surgery). 2015;102(2):e93–e101. https://doi.org/10.1002/bjs.9723.
Grunau GL, Sheps S, Goldner EM, Ratner PA. Specific comorbidity risk adjustment was a better predictor of 5-year acute myocardial infarction mortality than general methods. J Clin Epidemiol. 2006;59(3):274–80. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2005.08.007.
Fraccaro P, Kontopantelis E, Sperrin M, et al. Predicting mortality from change-over-time in the Charlson Comorbidity Index: A retrospective cohort study in a data-intensive UK health system. Medicine. 2016;95:43 https://journals.lww.com/md-journal/Fulltext/2016/10250/Predicting_mortality_from_change_over_time_in_the.6.aspx.
Herbert A, Wijlaars L, Zylbersztejn A, Cromwell D, Hardelid P. Data resource profile: hospital episode statistics admitted patient care (HES APC). Int J Epidemiol. 2017;46(4):1093–1093i. https://doi.org/10.1093/ije/dyx015.
Chaudhry Z, Mannan F, Gibson-White A, Syed U, Majeed A, Ahmed S. Research outputs of England’s Hospital Episode Statistics (HES) database: a bibliometric analysis. BMJ Health Care Inform. 2017;24(4):329. https://doi.org/10.14236/jhi.v24i4.949.
Sarween N, Hughes S, Evison F, Day C, Knox E, Lipkin G. SO012 pregnancy outcomes in renal transplant recipients in England over 15 years. Nephrol Dial Transplant. 2016;31(suppl_1):i6. https://doi.org/10.1093/ndt/gfw119.01.
Judge PK, Harper CHS, Storey BC, Haynes R, Wilcock MJ, Staplin N, Goldacre R, Baigent C, Collier J, Goldacre M, Landray MJ, Winearls CG, Herrington WG. Biliary tract and liver complications in polycystic kidney disease. J Am Soc Nephrol. 2017;28(9):2738–48. https://doi.org/10.1681/ASN.2017010084.
UK Renal Registry (2019) UK Renal Registry 21st annual report – data to 31/12/2017, Bristol, UK. https://www.renalreg.org/publications-reports/
Herrett E, Shah AD, Boggon R, Denaxas S, Smeeth L, van Staa T, Timmis A, Hemingway H. Completeness and diagnostic validity of recording acute myocardial infarction events in primary care, hospital care, disease registry, and national mortality records: cohort study. BMJ. 2013;346(may20 3):f2350. https://doi.org/10.1136/bmj.f2350.
Woodfield R, Grant I. UK biobank stroke outcomes group, UK biobank follow-up and outcomes working group, Sudlow CLM. Accuracy of electronic health record data for identifying stroke cases in large-scale epidemiological studies: a systematic review from the UK biobank stroke outcomes group. PLoS One. 2015;10(10):e0140533. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140533.
Yao RJR, Andrade JG, Deyell MW, Jackson H, McAlister FA, Hawkins NM. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of identifying atrial fibrillation using administrative data: a systematic review and meta-analysis. Clin Epidemiol. 2019;11:753–67. https://doi.org/10.2147/CLEP.S206267.
Schneider KM, O’Donnell BE, Dean D. Prevalence of multiple chronic conditions in the United States’ Medicare population. Health Qual Life Outcomes. 2009;7(1):82. https://doi.org/10.1186/1477-7525-7-82.
Iimuro S, Kaneko T, Ohashi Y, et al. Analysis of 2897 hospitalization events for patients with chronic kidney disease: results from CKD-JAC study. Clin Exp Nephrol. 2019;23(7):956–68. https://doi.org/10.1007/s10157-019-01730-9.
Oniscu GC, Ravanan R, Wu D, Gibbons A, Li B, Tomson C, Forsythe JL, Bradley C, Cairns J, Dudley C, Watson CJ, Bolton EM, Draper H, Robb M, Bradbury L, Pruthi R, Metcalfe W, Fogarty D, Roderick P, Bradley JA, ATTOM Investigators. Access to transplantation and transplant outcome measures (ATTOM): study protocol of a UK wide, in-depth, prospective cohort analysis. BMJ Open. 2016;6(2):e010377. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2015-010377.
NHS Digital. Hospital Outpatient Activity, 2015/16: Primary Diagnosis. Published online December 1, 2016. Accessed December 9, 2019. https://digital.nhs.uk/data-and-information/publications/statistical/hospital-outpatient-activity/hospital-outpatient-activity-2015-16
Quan H, Sundararajan V, Halfon P, Fong A, Burnand B, Luthi JC, Saunders LD, Beck CA, Feasby TE, Ghali WA. Coding algorithms for defining comorbidities in ICD-9-CM and ICD-10 administrative data. Med Care. 2005;43(11):1130–9. https://doi.org/10.1097/01.mlr.0000182534.19832.83.
Wang CY, Baldwin L-M, Saver BG, Dobie SA, Green PK, Cai Y, Klabunde CN. The contribution of longitudinal comorbidity measurements to survival analysis. Med Care. 2009;47(7):813–21. https://doi.org/10.1097/MLR.0b013e318197929c.
McHugh ML. Interrater reliability: the kappa statistic. Biochem Med (Zagreb). 2012;22(3):276–82.
Hemmelgarn BR, Manns BJ, Quan H, Ghali WA. Adapting the charlson comorbidity index for use in patients with ESRD. Am J Kidney Dis. 2003;42(1):125–32. https://doi.org/10.1016/S0272-6386(03)00415-3.
House AA, Wanner C, Sarnak MJ, et al. Heart failure in chronic kidney disease: conclusions from a kidney disease: improving global outcomes (KDIGO) controversies conference. Kidney Int. 2019;95(6):1304–17. https://doi.org/10.1016/j.kint.2019.02.022.
Baecklund E, Iliadou A, Askling J, Ekbom A, Backlin C, Granath F, Catrina AI, Rosenquist R, Feltelius N, Sundström C, Klareskog L. Association of chronic inflammation, not its treatment, with increased lymphoma risk in rheumatoid arthritis. Arthritis Rheum. 2006;54(3):692–701. https://doi.org/10.1002/art.21675.
Millett ERC, Quint JK, De Stavola BL, Smeeth L, Thomas SL. Improved incidence estimates from linked vs. stand-alone electronic health records. J Clin Epidemiol. 2016;75:66–9. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2016.01.005.
Ludvigsson JF, Olén O, Bell M, Ekbom A, Montgomery SM. Coeliac disease and risk of sepsis. Gut. 2008;57(8):1074–80. https://doi.org/10.1136/gut.2007.133868.
Ludvigsson JF, Andersson E, Ekbom A, Feychting M, Kim JL, Reuterwall C, Heurgren M, Olausson PO. External review and validation of the Swedish national inpatient register. BMC Public Health. 2011;11(1):450. https://doi.org/10.1186/1471-2458-11-450.
Schmidt M, Schmidt SAJ, Adelborg K, Sundbøll J, Laugesen K, Ehrenstein V, Sørensen HT. The Danish health care system and epidemiological research: from health care contacts to database records. Clin Epidemiol. 2019;11:563–91. https://doi.org/10.2147/CLEP.S179083.
Norris CM, Ghali WA, Knudtson ML, Naylor CD, Saunders LD. Dealing with missing data in observational health care outcome analyses. J Clin Epidemiol. 2000;53(4):377–83. https://doi.org/10.1016/S0895-4356(99)00181-X.
Sarfati D, Hill S, Purdie G, Dennett E, Blakely T. How well does routine hospitalisation data capture information on comorbidity in New Zealand? New Zealand Med J. 2010;123(1310):50–61.
Tang KL, Lucyk K, Quan H. Coder perspectives on physician-related barriers to producing high-quality administrative data: a qualitative study. CMAJ Open. 2017;5(3):E617–22. https://doi.org/10.9778/cmajo.20170036.
Data Access Request Service (DARS) charges from 2020/2021. Published online November 9, 2020. https://digital.nhs.uk/services/data-access-request-service-dars/data-access-request-service-dars-charges
Fotheringham J, Fogarty D, Jacques R, El Nahas M, Campbell M. Chapter 13 The Linkage of Incident Renal Replacement Therapy Patients in England (2002–2006) to Hospital Episodes and National Mortality Data: Improved Demography and Hospitalisation Data in Patients Undergoing Renal Replacement Therapy. Nephron Clin Pract. 2012;120(suppl 1):c247–60. https://doi.org/10.1159/000342857.
Burns EM, Rigby E, Mamidanna R, Bottle A, Aylin P, Ziprin P, Faiz OD. Systematic review of discharge coding accuracy. J Public Health (Oxf). 2012;34(1):138–48. https://doi.org/10.1093/pubmed/fdr054.