Development of algorithms to capture heart failure diagnoses using linked DPC and registry database

レジストリと医事請求データを統合し、駆出率（EF）を考慮に入れた上で医事請求データにて心不全を同定するアルゴリズムの開発に向けて研究を進めている。今年度はWET-HF参加施設の内２施設のDPCデータ提供について承認を得て、データ統合・連結作業を行った。現時点で400超のレジストリ登録患者の統合データ利用が可能な状況である。一方、医事請求データの有用性の基盤データとするべく、レジストリデータ項目のみでの症例同定アルゴリズムの評価を実施した。結果、病名のみ、薬剤のみ、病名＋薬剤の単純な組み合わせで同定を試みた場合、どの組み合わせにおいても感度・陽性的中率の両方を高く確保することは困難で、特にEF<40%の症例の同定は、拡張型心筋症に限ったもの以外すべて陽性的中率が70％を切る結果であった。拡張型心筋症に限定した評価の場合、高い陽性的中率が得られるものの、感度が4割程度まで落ち込んでしまう。このことから、医事請求データの各データ項目を組み合わせた評価方法および統計モデルによる該当確率の検討を行うことで、より精度の高い同定アルゴリズムを開発できれば、それに基づいた妥当性の高い研究の基盤となりえることが改めて確認された。

レジストリと医事請求データを統合し、駆出率（EF）を考慮に入れた上で医事請求データにて心不全を同定するアルゴリズムの開発に向けて研究を進めている。今年度はWET-HF参加施設の内２施設のDPCデータ提供について承認を得て、データ統合・連結作業を行った。現時点で400超のレジストリ登録患者の統合データ利用が可能な状況である。一方、医事請求データの有用性の基盤データとするべく、レジストリデータ項目のみでの症例同定アルゴリズムの評価を実施した。結果、病名のみ、薬剤のみ、病名＋薬剤の単純な組み合わせで同定を試みた場合、どの組み合わせにおいても感度・陽性的中率の両方を高く確保することは困難で、特にEF<40%の症例の同定は、拡張型心筋症に限ったもの以外すべて陽性的中率が70％を切る結果であった。拡張型心筋症に限定した評価の場合、高い陽性的中率が得られるものの、感度が4割程度まで落ち込んでしまう。このことから、医事請求データの各データ項目を組み合わせた評価方法および統計モデルによる該当確率の検討を行うことで、より精度の高い同定アルゴリズムを開発できれば、それに基づいた妥当性の高い研究の基盤となりえることが改めて確認された。