NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Giriş Gelişmiş Parkinson Hastalığı (APD) için altın standart tanımın eksikliği, tanı kodlarında hastalık şiddeti bilgisinin bulunmamasıyla birleştiğinde, nüfus sağlığı ve karşılaştırmalı etkinlik çalışmaları yürütmek için büyük idari veritabanlarının kullanılmasını engeller.Metodlar Eczane iddia verilerini kullanarak, APD'yi tanımlamak için bir algoritma oluşturduk: herhangi bir 30 günlük ortalama levodopa eşdeğer doz (LED) > 1000 mg / gün. 2013 %100 ABD kullanımı. Medicare iddiaları, bu algoritmayı uyguladık ve atanan APD durumu ile PD şiddetinin iddialara dayalı göstergeleri (herhangi bir derin beyin stimülasyonu, düşme, halüsinasyonlar, yürüteç, tekerlekli sandalye, özel yatak, demans teşhisi, yetenekli hemşirelik tesisi, bakımevi), sosyodemografik, klinik ve tedavi özellikleri için ayarlama arasındaki ilişkileri incelemek için çok değişkenli lojistik regresyon kullandık. Levodopa> 1000 mg/gün, levodopa>800 mg/gün ve LED>800 mg/gün duyarlılık analizinde kullanıldı.SonuçlarÖrneklerimizde (N = 144,703),% 20 APD durumu LED>1000 mg/gün kesmeye göre atanmıştır. Bu grup, her bir iddiaya dayalı göstergeye sahip olma ihtimalinin, hafif-ılımlı PD statüsüne atananlara kıyasla önemli ölçüde daha yüksek olduğu görüldü. Oranlar, herhangi bir DBS (OR: 2.96; %95 CI: 2.75-3.19) ve özel yatak (OR: 2.15, %95 CI: 1.99-2.32) için göstergeler için en yüksek ve düşme için en düşük (OR:1.27; %95 CI:1.20-1.34) ve demans teşhisi (OR:1.21; %95 CI:1.18-1.25) için en yüksek orandı. Alternatif yaklaşımlara dayalı sonuçlar benzerdi.KonvansiyonlarAPD'ye sahip olarak sınıflandırılan hastalar eczane iddialarına dayalı bir algoritma ile APD'ye sahip olma oranları daha yüksekti, hafif orta dereceli PD'ye sahip olarak sınıflandırılan hastalarla karşılaştırıldığında. Bu proxy stratejisi gelecekteki iddialara dayalı çalışmaları kolaylaştırabilir ve tıbbi kayıtları veya diğer klinik kaynakları kullanarak daha fazla iyileştirme ve doğrulamayı garanti eder.
Özgün kaynak özetini okuyun
IntroductionLack of a gold standard definition for advanced Parkinson's Disease (APD), coupled with absence of disease severity information in diagnostic codes, hinders use of large administrative databases for conducting population health and comparative effectiveness studies.MethodsUsing pharmacy claims data, we created an algorithm to identify APD: any 30-day average levodopa equivalent dose (LED) >1000 mg/day. Using 2013 100% U.S. Medicare claims, we applied this algorithm and used multivariate logistic regression to examine associations between assigned APD status and claims-based indicators of PD severity (any deep brain stimulation, fall, hallucinations, walker, wheelchair, specialty bed, dementia diagnosis, skilled nursing facility, hospice), adjusting for sociodemographic, clinical, and treatment characteristics. Levodopa >1000 mg/day, levodopa >800 mg/day and LED >800 mg/day were used in sensitivity analysis.ResultsIn our sample (N = 144,703), 20% were assigned APD status based on the LED >1000 mg/day cut-off. This group had significantly higher odds of having each claims-based indicator, compared with those assigned mild-moderate PD status. Odds ratios were highest for indicators for any DBS (OR: 2.96; 95% CI:2.75-3.19) and specialty bed (OR:2.15, 95% CI: 1.99-2.32) and lowest for fall (OR:1.27; 95% CI:1.20-1.34) and dementia diagnosis (OR:1.21; 95% CI:1.18-1.25). Results based on alternative approaches were similar.ConclusionsMedicare patients classified as having APD via a pharmacy claims-based algorithm had higher odds of having claims-based clinical markers of APD, compared with patients categorized as having mild-moderate PD. This proxy strategy could facilitate future claims-based studies and warrants further refinement and validation using medical records or other clinical sources.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.