국민 건강 보험 청구 데이터베이스에서 급성 허혈성 뇌졸중을 식별하기위한 ICD-10-CM 진단 코드의 성능

Meng-Tsang Hsieh, 1– 3, * Cheng-Yang Hsieh, 4,5 , * Tzu-Tung Tsai, 1 Yi-Ching Wang, 1 Sheng-Feng Sung6– 8
1 스트로크 센터 및 신경과, E-Da 병원, 가오슝, 대만; 2 대만 가오슝 이수대 학교 의과 대학 유학생 의과 대학; 3 대만 타이난 국립 청쿵 대학교 의과 대학 임상 의학 연구소; 4 대만 타이난 타이난 신라 우 병원 신경과; 5 대만 타이난 국립 청쿵 대학교 의과 대학 임상 약학 연구소, 약학 대학; 6 대만 자이시 자이 크리스천 병원 디트 만 슨 메디컬 파운데이션 내과, 신경과; 7 대만 자 이현 국립 중청 대학교 정보 관리학과 및 의료 정보 관리 연구소; 8 대만 타이난 민화 대학 보건 대학 간호학과
*이 저자들은이 작업에 동등하게 기여했습니다
서신 : Sheng-Feng Sung Tel +886 5 276 5041 Ext 7283
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목적 : 급성 허혈성 뇌졸중 식별을위한 국제 질환 분류, 10 차 개정, 임상 변형 (ICD-10-CM) 코딩의 유효성 ( 대만 국민 건강 보험 청구 데이터베이스의 AIS)는 조사되지 않았습니다. 이 연구는 ICD-10-CM 진단 코드를 기반으로 AIS에 대한 사례 정의 알고리즘을 구성하고 검증하는 것을 목표로했습니다.
환자 및 방법 :이 연구는 ICD-10-CM 코드가 I63 * 인 모든 입원을 확인했습니다. 2018 년 1 월과 2019 년 12 월 사이에 뇌졸중 레지스트리에서 AIS 최종 진단을받은 모든 환자와 입원 환자 청구 데이터베이스에서 퇴원 진단을 받았습니다. 레지스트리 데이터에있는 항목과 성공적으로 연결될 수있는 청구 데이터의 입원은 AIS의 실제 에피소드로 간주되었습니다. . 그렇지 않으면 전자 의료 기록과 이미지를 수동으로 검토하여 AIS의 실제 에피소드인지 확인했습니다. AIS의 실제 에피소드를 기준 표준으로 사용하여 AIS에 대한 다양한 사례 정의 알고리즘의 양성 예측 값 (PPV)과 민감도를 계산했습니다.
결과 : 총 1227 건의 입원이 성공적으로 연결되었습니다. 연결할 수없는 155 건의 입원 중 54 건이 AIS의 실제 에피소드로 확인되었습니다. AIS를 식별하기 위해 방전 진단의 모든 위치에서 I63 *의 ICD-10-CM 코드를 사용하면 PPV와 민감도가 각각 92.7 % 및 99.4 %였습니다. PPV는 > AIS를 일차 진단으로 I63 *으로 제한했을 때 민감도가 12 % 감소하면서 99.8 %로 증가했습니다. AIS를 1 차, 1 차 2 차, 2 차 진단으로 I63 *으로 정의했을 때 PPV와 민감도가 모두 97 % 이상이었습니다.
결론 : 본 연구는 ICD 기반 AIS에 대한 다양한 사례 정의 알고리즘의 타당성을 입증했습니다. -10-CM 코딩으로 향후 청구 기반 뇌졸중 연구에 대한 참조를 제공 할 수 있습니다.
키워드 : 행정 청구 데이터, 진단, ICD-10-CM, 급성 허혈성 뇌졸중