Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các thuật toán tìm kiếm SAH Ottawa: giao thức cho một nghiên cứu xác thực đa trung tâm về các mô hình dự đoán xuất huyết dưới nhện nguyên phát bằng cách sử dụng dữ liệu hành chính y tế (giao thức nghiên cứu dự đoán SAHepi)
Tóm tắt
Việc tiến hành các nghiên cứu dịch tễ học triển vọng trên bệnh nhân nhập viện mắc các bệnh hiếm như xuất huyết dưới nhện nguyên phát (pSAH) gặp nhiều khó khăn do hạn chế về thời gian và ngân sách. Dữ liệu hành chính được thu thập một cách thường xuyên có thể giúp loại bỏ những rào cản này. Chúng tôi đã phát triển và xác thực 3 thuật toán để xác định bệnh nhân nhập viện có xác suất cao mắc pSAH sử dụng dữ liệu hành chính. Chúng tôi nhằm mục đích xác thực bên ngoài hiệu suất của các thuật toán này tại bốn bệnh viện trên toàn Canada. Những bệnh nhân đủ điều kiện bao gồm những người từ 18 tuổi trở lên được nhập viện tại các trung tâm này từ ngày 1 tháng 1 năm 2012 đến ngày 31 tháng 12 năm 2013. Chúng tôi sẽ bao gồm những bệnh nhân có tóm tắt xuất viện chứa các biến dự đoán được xác định trong các mô hình (mã chẩn đoán ICD-10-CA I60** (xuất huyết dưới nhện), I61** (xuất huyết nội sọ), 162** (xuất huyết nội sọ không do chấn thương khác), I67** (bệnh mạch não khác), S06** (chấn thương nội sọ), G97 (rối loạn hệ thống thần kinh khác sau thủ thuật) và mã thủ tục CCI 1JW51 (tắc mạch nội sọ), 1JE51 (can thiệp động mạch cảnh), 3JW10 (hình ảnh mạch máu nội sọ), 3FY20 (chụp CT (mô mềm cổ)), và 3OT20 (chụp CT (khối bụng)). Các thuật toán sẽ được áp dụng cho mỗi bệnh nhân và chẩn đoán sẽ được xác nhận thông qua việc xem xét hồ sơ. Chúng tôi sẽ đánh giá độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị dự đoán tiêu cực và dương tính của mỗi mô hình trên các địa điểm. Việc xác thực các Thuật toán Dự đoán SAH Ottawa sẽ cung cấp một cách để xác định chính xác các nhóm SAH lớn, từ đó thúc đẩy nghiên cứu và thay đổi cách chăm sóc.
Từ khóa
#xuất huyết dưới nhện nguyên phát #nghiên cứu dịch tễ học #thuật toán dự đoán #dữ liệu hành chính y tế #xác thực đa trung tâmTài liệu tham khảo
Bonita R, Beaglehole R, North JD. Subarachnoid hemorrhage in New Zealand: an epidemiological study. Stroke A J Cereb Circ. 1983;14:342–7.
Ostbye T, Levy AR, Mayo NE. Hospitalization and case-fatality rates for subarachnoid hemorrhage in Canada from 1982 through 1991. The Canadian collaborative study Group of Stroke Hospitalizations. Stroke. 1997;28:793–8.
Knekt P, Reunanen A, Aho K, Heliövaara M, Rissanen A, Aromaa A, et al. Risk factors for subarachnoid hemorrhage in a longitudinal population study. J Clin Epidemiol. 1991;44:933–9.
Van GJ, GJE R. Subarachnoid haemorrhage: diagnosis , causes and management. Brain. 2001;124:249–78.
Bederson JB, Connolly ES, Batjer HH, Dacey RG, Dion JE, Diringer MN, et al. Guidelines for the management of aneurysmal subarachnoid hemorrhage: a statement for healthcare professionals from a special writing group of the stroke council, American Heart Association. Stroke. Acm. 2009;40:994–1025.
Connolly ES, Rabinstein AA, Carhuapoma JR, Derdeyn CP, Dion J, Higashida RT, et al. Guidelines for the management of aneurysmal subarachnoid hemorrhage: a guideline for healthcare professionals from the American Heart Association/American Stroke Association. Stroke. 2012;43:1711–37.
de Rooij NK, Linn FHH, van der Plas JA, Algra A, Rinkel GJE. Incidence of subarachnoid haemorrhage: a systematic review with emphasis on region, age, gender and time trends. J Neurol Neurosurg Psychiatry BMJ Group. 2007;78:1365–72.
Williams GR, Jiang JG, Matchar DB, Samsa GP. Incidence and Occurrence of Total (first-ever and recurrent) stroke. Stroke. 1999;30:2523–8.
Ingall T, Asplund K, Mähönen M, Bonita R. A multinational comparison of subarachnoid hemorrhage epidemiology in the WHO MONICA stroke study. Stroke A J Cereb Circ Am Heart Assoc. 2000;31:1054–61.
Pobereskin LH. Incidence and outcome of subarachnoid haemorrhage: a retrospective population based study. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. BMJ Group. 2001;70:340–3.
Sandvei MS, Mathiesen EB, Vatten LJ, Müller TB, Lindekleiv H, Ingebrigtsen T, et al. Incidence and mortality of aneurysmal subarachnoid hemorrhage in two Norwegian cohorts, 1984-2007. Neurology. 2011;77:1833–9.
Zimmerman JE, Kramer AA, Knaus WA. Changes in hospital mortality for United States intensive care unit admissions from 1988 to 2012. Crit Care. 2013;17:R81.
Ellekjaer H, Holmen J, Krüger O, Terent A. Identification of incident stroke in Norway: hospital discharge data compared with a population-based stroke register. Stroke. 1999;30:56–60.
Mayo NE, Chockalingam A, Reeder BA, Phillips S. Surveillance for stroke in Canada. Heal. Reports/stat. Canada, can. Cent. Heal. Inf. - Rapp. Sur la santé/stat. Canada, cent. Can. d’information Sur la santé. 1994;6:62–72.
Liu L, Reeder B, Shuaib A, Mazagri R. Validity of stroke diagnosis on hospital discharge records in Saskatchewan, Canada: implications for stroke surveillance. Cerebrovasc Dis. 1993;9:224–30.
Phillips S, Cameron K, Chung C. Stroke surveillance revisited. Can. J Cardiol. 1993;9(Suppl D):124–5.
Mayo N, Danys I, Carleton J. Validity of hospital discharge diagnosis of stroke. Can. J Cardiol. 1993;9(Suppl D):121–4.
Tirschwell DL. Validating administrative data in stroke research. Stroke. 2002;33:2465–70.
Jones SA, Gottesman RF, Shahar E, Wruck L, Rosamond WD. Validity of hospital discharge diagnosis codes for stroke: the atherosclerosis risk in communities study. Stroke. 2014;45:3219–25.
English SW, McIntyre L, Fergusson D, Turgeon A, Sun C, Dos Santos MP, et al. Enriched administrative data can be used to retrospectively identify all known cases of primary subarachnoid hemorrhage. J Clin Epidemiol. 2016;70:146–54.
English SW, McIntyre L, Fergusson D, Turgeon A, Dos Santos MP, Lum C, et al. Subarachnoid hemorrhage admissions retrospectively identified using a prediction model. Neurology. 2016;87:1557–64.
Sullivan LM, Massaro JM, D’Agostino RB. Presentation of multivariate data for clinical use: The Framingham Study risk score functions. Stat Med. 2004;23:1631–1660.
Austin PC, Steyerberg EW. Events per variable (EPV) and the relative performance of different strategies for estimating the out-of-sample validity of logistic regression models. Stat Methods Med Res. SAGE Publications. 2017;26:796–808.
English SW, Chasse M, Turgeon A, Lauzier F, Griesdale D, Garland A, et al. Aneurysmal subarachnoid hemorrhage and anemia: a Canadian multi-Centre retrospective cohort study. Crit. Care. 2016;20:P337.
English SW, Chasse M, Turgeon A, Lauzier F, Griesdale D, Garland A, et al. Red blood cell transfusion in aneurysmal subarachnoid hemorrhage – the Sahara cohort study. Crit. Care. 2016;20:P336.
Bewick V, Cheek L, Ball J. Statistics review 13: receiver operating characteristic curves. Crit Care. 2004;8:508–12.
Leibson CL, Naessens JM, Brown RD, Whisnant JP. Accuracy of hospital discharge abstracts for identifying stroke. Stroke. 1994;25:2348–55.
Broderick J, Brott T, Kothari R, Miller R, Khoury J, Pancioli A, et al. The greater Cincinnati/northern Kentucky stroke study: preliminary first-ever and total incidence rates of stroke among blacks. Stroke. 1998;29:415–21.
Rosamond WD, Folsom AR, Chambless LE, Wang CH, McGovern PG, Howard G, et al. Stroke incidence and survival among middle-aged adults: 9-year follow-up of the atherosclerosis risk in communities (ARIC) cohort. Stroke. 1999;30:736–43.
Roumie CL, Mitchel E, Gideon PS, Varas-Lorenzo C, Castellsague J, Griffin MR. Validation of ICD-9 codes with a high positive predictive value for incident strokes resulting in hospitalization using Medicaid health data. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2008;17(1):20–6.
Kokotailo R a, Hill MD. Coding of stroke and stroke risk factors using international classification of diseases, revisions 9 and 10. Stroke. 2005;36(8):1776–81.