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摘要目的:卫生行政数据库可以用来跟踪慢性疾病。本研究的目的是验证的情况下确定定义paediatric-onset炎症性肠病(IBD)使用管理数据和描述其流行病学在安大略省,加拿大。
方法:以人群为基础的临床数据库IBD患者年龄< 15年是用来定义情况下,患者信息与卫生行政数据来比较各种模式的医疗使用的准确性。最准确的算法验证< 18岁儿童的图表数据来自12个医疗实践。从1991 - 2008年期间行政数据被用来描述IBD的发病率和患病率在安大略省的孩子。使用泊松回归发病率的变化进行了测试。
结果:准确识别所需的儿童IBD住院四个医生联系人或两个(国际疾病分类(ICD)编码IBD) 3年内如果他们接受结肠镜检查和七个联系人或三3年内住院治疗上那些没有结肠镜检查(儿童> < 12岁,敏感性90.5%,特异性99.9%;15岁以下儿童,敏感性89.6%,特异性> 99.9%;18岁以下儿童,敏感性91.1%,特异性99.5%)。年龄,sex-standardised儿科IBD的每100 000人口患病率增加从42.1(1994年)56.3(2005年)。发病率每100 000增加了从9.5(1994年)11.4(2005年)。显著增加的发病率都在0 - 4岁(5.0% /年,p = 0.03)和5 - 9岁(7.6% /年,p < 0.0001),但不是在10到14或15 - 17岁。
结论:安大略省儿童IBD的比率最高的国家之一,还有一个加速增加发病率在年幼的儿童。
来自Altmetric.com的统计
炎症性肠病(IBD)是一个重要的儿童慢性疾病,与20 - 30%的病人在20岁以下。1国际儿童IBD的发病率和患病率趋势数据是相互矛盾的。一些司法管辖区报告儿科克罗恩病(CD)的增加率(但不是溃疡性结肠炎(UC)),234而其他报告UC但不是CD率增加,5或稳定的发生率。67CD的发病率在加拿大省研究到目前为止最高的报道全球每100 000在所有年龄组(13.4),8虽然知道儿科IBD。没有数据IBD安大略省,加拿大人口最多的省份,有38%的人口(1220万人)的国家。9
加拿大的单一付款人医疗系统,所有合法居民都普遍获得医疗保健服务,代表了一个独特的机会来捕获IBD在一个大型的管辖范围内的所有情况。安大略省的卫生行政数据库是一个大仓库的所有医疗遇到每一个合法居民,和这些数据已经被用于开发监测项目多种慢性疾病包括糖尿病10和哮喘。11这些以人群为基础的群组已经被用来评估流行病学、卫生服务利用和结果。121314这些数据的准确性至关重要,然而,严格卫生行政数据的最佳组合的验证码(称为诊断算法),最为准确定义真正的疾病。
卫生行政数据被用来描述流行病学趋势主要是成年人群的IBD患者在加拿大的一项研究8以及在美国私人保险的病人。1516所有这三个研究的算法用于评估疾病主要是在成人中进行验证。151617管理数据的算法已报告跨年龄段有不同的精度,18儿童和不同的医疗模式需要paediatric-specific算法的验证。19
我们的目标是开发和使用卫生行政数据验证诊断算法识别儿童IBD患者,然后使用该算法来估计安大略省儿科IBD的发病率和患病率。
方法
管理数据源
我们使用了卫生行政数据库可以在临床评价科学研究所(冰;加拿大安大略省多伦多)。本研究的研究伦理委员会批准儿童医院(SickKids),新宁保健科学中心和所有机构参与验证研究。在这项研究中使用的数据库包括:强制出院的抽象数据收集来自所有医院和加拿大健康信息研究所报道,账单申请所有医生从安大略健康保险计划提供的服务,和注册人员数据库(人口数据包括居住地区)。医院的数据,在2002年之前,所有医生声称相关诊断使用代码从国际疾病分类(ICD) 9。20.2002年之后住院治疗上使用icd - 10编码。21
算法开发样品
我们使用了IBD临床数据库从SickKids识别在多伦多儿童IBD患者。数据库,创建1980年跟踪前瞻性SickKids IBD的病例中,包含针对0 - 15岁估计有90%的患者的旧诊断出患有炎症性肠病和居住在人口普查多伦多市区财政年1991 - 1995。22使用的数据库访问2003(美国微软公司,微软,加州)。1996年之前,所有儿科肠胃科多伦多SickKids练习,和早前的调查成人肠胃科建议< 10%的儿童IBD < 15岁被他们独立管理的,22和数据库因此被认为是基于人口的多伦多儿童< 15岁诊断出从1991年到1995年。SickKids“患者信息与冰行政数据健康卡号。患者被排除在外,如果他们不驻留在多伦多整个段1991 - 2000。剩下的人口居住在多伦多,从1991年到1995年,年龄是假定没有炎症性肠病,作为消极的参考标准。
算法开发
我们确定诊断的准确性(敏感性,特异性,阳性预测值(PPV)以及阴性预测值(NPV))的各种组合的医生办公室,过程比林斯和医院记录使用诊断代码CD (ICD-9: 555。x, icd -: K50.x)或加州大学(ICD-9: 556。x, icd -: K51.x)。95%顺式计算根据efficient-score方法纠正连续性。23我们决定是否乙状结肠镜检查或结肠镜检查前诊断改进算法的准确性。最终的算法选择和商定的一个委员会五个领域的儿科专家和成人胃肠病学,卫生服务研究、流行病学和生物统计学(投资银行、银、AMG LR和TT)。委员会决定在最高的算法可能PPV(最小化假阳性率),而灵敏度最大化在最短的时间达到准确诊断。
算法验证
验证算法对病人< 18岁来自其他地区的安大略和治疗各种实践的设置,31日实践跨省(3学术儿科胃肠病学、3社区儿科胃肠病学,18个社区成人胃肠病学,3成人手术,4咨询儿科)联系,以确定他们的供应商< 18岁诊断出病人与炎症性肠病(确保算法的精度对老年群体)从2001年到2005年(确保算法的精度对病人诊断在稍后的时间)。网站找到包含三个三级保健儿科医院,和其他网站使用省级目录的实践是随机挑选的。网站联系的最后选择是基于地理和实践多样性,确保表示从北部,中部,南部和东部安大略省与3 - 4实践从每个地区随机选择的目录中。参与中心,所有可用的图表的病人患有IBD综述了从2001年到2005年,以确保准确的诊断基于出版的标准,24使用临床、组织学和放射学信息。每IBD图,两个图表无炎症性肠病的患者被随机挑选和审查作为消极的参考标准。偏好在图表评论没有IBD给病人接受结肠镜检查,因为他们更容易被误诊为炎症性肠病在管理数据。
图拔牙是由两个IBD专家(EIB和DRM)和两个有经验的IBD研究助理。首席研究员的研究助理被训练(EIB)。十个图表从每个实践既盲目的审查,以确保诊断的一致性。在两助手的情况下,有100%同意诊断上的调查员。临床信息与卫生行政数据健康卡号。使用图表信息作为参考标准,我们确定的参数诊断的准确性之前开发的算法(敏感性,特异性,阳性似然比(LR +)和阴性似然比(LR−))。
我们决定患者是否CD或加州大学使用最新的临床、组织学和放射信息每一个图表。诊断为CD,加州大学或炎症性肠病类型定义(IBD-U)被分配的数据提取器基于出版的指导方针。25IBD-U患者被排除在外。Chart-based诊断比较ICD编码和算法开发的评估最近的ICD编码的组合最能区分CD与加州大学。卫生服务记录的数量达到尽可能高的接受者操作特征曲线下面积(AUROC),而最小化不保密的病人选择,并确定最佳截止。26病人不能归类为CD或加州大学由我们的算法被贴上“不可归类的”。
发病率和患病率的估计
安大略克罗恩氏和结肠炎群组(OCCC)是由使用验证算法来识别所有儿童(6个月到18岁)住在安大略省与IBD从1994年到2005年,使用1991 - 2008年期间的数据。发病率的日期的日期被分配第一个卫生服务与炎症性肠病的诊断医疗利用集群内的符合条件的病人有炎症性肠病。一段三年的回顾(没有炎症性肠病的诊断医生接触或住院的时候)被用来确保病例真正的事件。这是该委员会的专家意见的基础上,临床医生由于缺少孩子与炎症性肠病的可能性会失访> 3年。患者以前的炎症性肠病的诊断,但并没有诊断的一部分集群算法被认为是普遍的,但不是事件的病例。
性,年龄调整患病率和发病率每年每100 000人口被确定为1994 - 2005,独联体基于伽马分布与相应的95%。27我们使用了加拿大人口普查从1991年开始,1996年、2001年和2006年计算年度intercensal < 18岁儿童的人口估计。28使用多变量泊松回归,我们之间的关系模型的诊断(主要的预测变量)患病率和发病率的变化随着时间的推移,控制了年龄和性别。由于重要的年龄段之间的交互和发病率,我们通过年龄分层回归。所有统计分析进行了使用SAS版本9.1.3(美国北卡罗来纳州卡里SAS研究所)。
结果
算法人口发展研究
SickKids IBD的数据库中,多伦多183个孩子被确认为炎症性肠病诊断在1991年和1995年之间,充当积极的参考标准。在1991年至1995年之间,936 514 15岁以下的儿童居住在多伦多和充当消极的参考标准。
算法development-diagnostic属性
最准确的算法包括两个步骤,基于乙状结肠镜检查或结肠镜检查是否执行(见表1)。那些没有接受内镜准确确定所需要的更严格的标准。如果病人接受了内窥镜检查,住院四个医生联系人或两个CD或3年内UC诊断所需的准确诊断。如果病人没有接受内镜,七个医生联系人或三个需要住院治疗上。这两步算法准确地预测一个真正的炎症性肠病诊断(敏感性89.6% (95% CI 84.0%到93.5%),特异性> 99.9%(95%可信区间为99.9%至100%),PPV 59.2% (95% CI 53.1%到65.0%),NPV > 99.9% (95% CI) 99.9%到100%)。< 12岁,患者较高的算法准确地预测IBD PPV (PPV 76.0% (95% CI) 68.9%到82.0%)。一些司法管辖区可能没有内镜程序数据,我们还确定最好的单步算法,忽视病人是否接受诊断内镜(见表2)。单一医疗遇到IBD(医生接触,过程或住院)是一个可怜的预测的积极诊断炎症性肠病(PPV 7.9% (95% CI) 6.8%到9.0%)。
算法验证的图表回顾
31日的网站联系,七个实践者未能回应,三个拒绝参与和九实践没有诊断孩子< 18岁期间与IBD相关的时间。十二个医疗实践参与验证研究(学术儿科胃肠病学、3社区儿科胃肠病学,5成人胃肠病学,1普通儿科顾问)。与图表回顾,599名患者被证实有炎症性肠病,其中593可能与管理数据(342年,CD, 226年加州大学,与IBD-U 26)。共有551/593例(92.9%)进行了诊断乙状结肠镜检查/结肠镜检查。病人没有炎症性肠病,综述了1251年的图表,其中1241可能与管理数据。其中,370例(29.8%)有乙状结肠镜检查/结肠镜检查。根据图表11/12参与中心的评审,最常见的non-IBD诊断是gastro-oesophageal返流性疾病(18.2%),与其他常见的诊断包括特发性/功能性腹痛(15.7%),肠易激综合症(10.3%)和慢性便秘(9.4%)。每个算法的诊断性能达到使用图表提供了信息从不同的中心表1和2。两步算法实现灵敏度为91.1% (95% CI 88.4%到93.2%),特异性为99.5% (95% CI 98.9%到99.8%),LR + 188.3 (95% CI 84.7 - 418.6)和LR−0.0898 (95% CI 0.0694 - 0.116)。
七最近可用医生帐单要求准确地确定诊断为CD (AUROC 0.9618)。CD患者区别UC患者如果五的最后七诊断乳糜泻(敏感性95.1%,特异性86.0%,PPV 92.0%,净现值91.2%)。相反,UC患者贴上这样如果五的最后七医生声称有一个UC的诊断。否则,患者不可归类的标签。使用此策略,5.4%的患者诊断为CD或加州大学不准确视为不可归类的相比之下,他们的图表。如果病人没有记录七医生联系,他们认为如果他们所有的诊断代码的CD,加州如果他们所有的诊断是加州大学,或不可归类的。
发病率和患病率的估计
表3描述儿童患病率和发病率< 18岁的诊断。表4提出了原油发病率和患病率分层按性别、年龄和诊断(总IBD, CD或加州大学)。图1和图2说明趋势随着时间的推移,从1994年到2005年。年龄和sex-standardised IBD每100 000人口患病率增加从42.1 (95% CI 39.6 - 44.8)在1994年为56.3 (95% CI 53.6 - 59.1) 2005年(p < 0.0001)。CD患病率增加从23.9 (95% CI 22.0 - 25.9), 31.6 (95% CI 29.6 - 33.7) (p < 0.0001)。UC患病率增加从16.2 (95% CI 14.6 - 17.8), 19.7 (95% CI 18.1 - 21.4) (p < 0.0001)。
年龄和sex-standardised炎症性肠病(IBD),克罗恩病(CD),溃疡性结肠炎(UC)和不可归类的IBD每100 000人口在安大略省,加拿大。垂直须线代表独联体使用伽马分布的95%。年龄,从性的p值提出了泊松模型没有分层的年龄组。
年龄和sex-standardised炎症性肠病(IBD)的发生率,克罗恩病(CD),溃疡性结肠炎(UC)和不可归类的IBD每100 000人口在安大略省,加拿大。垂直须线代表独联体使用伽马分布的95%。年龄,从性的p值提出了泊松模型没有分层的年龄组。
OCCC含有3169事件儿科炎症性肠病诊断的情况下在1994年和2005年之间。IBD的发病率每100 000人口增加了从9.5 (95% CI 8.4 - 10.8)在1994年为11.4 (95% CI 10.2 - 12.7) 2005年(p = 0.03)。CD的发病率已经从5.0 (95% CI 4.1 - 5.9), 6.0 (95% CI 5.2 - 7.0) (p = 0.19)。溃疡性结肠炎的发病率仍相对持平于4.1 (95% CI 3.3 - 5.0), 4.2 (95% CI 3.5 - 5.1) (p = 0.55)。
调整后的回归模型的结果按年龄分组的分层和诊断(CD或加州大学)给出表5。显著增加的发病率在IBD患者在6个月到4岁(5.0%,p = 0.03)和5 - 9岁(7.6%,p < 0.0001)。不同年龄组的分层和诊断时,只有组发病率显著增加CD患者年龄在5 - 9 (8.7%,p < 0.0001)。之间没有统计上显著的交互作用存在性和诊断。表5还描述了男性优势的CD在年轻的年龄组患者(5 - 9年,10 - 14年),男性和女性之间有一个平衡的发病率在15 - 17岁。加州大学更有可能在男性在年轻的年龄(< 10年),而更常见的女性在青春期前和青春期。
讨论
加拿大卫生行政数据提供一个优秀的资源以人群为基础的慢性疾病监测。我们开发了一种新的算法识别儿童IBD在安大略省的管理数据。我们算法的优点包括准确测定PPV的以人群为基础的样本的准确估计患病率在多伦多,特定适用性在儿科年龄段儿童及其验证,动态和住院人群,在多个地理区域和跨不同的实践类型。更高的ppv的年轻患者强调需要验证算法在所有年龄组,他们将被应用。我们的开发和验证的定义具体的儿童和青少年应该允许更好的情况下确定在加拿大和其他司法管辖区可比医生声称和住院数据。
据我们所知,OCCC是最大的人口基数的儿科患者炎症性肠病。我们发现增加患病率和发病率超过12年的监测。这是符合以人群为基础的研究从其他司法管辖区已报道儿童炎症性肠病发病率的增加,尤其是CD。234最近,挪威的研究展示了一倍的IBD的发病率超过15年16岁以下儿童而历史队列。29日另一个研究报告发病率趋势在儿科IBD按年龄。阿米蒂奇等30.31日报道显著增加发病率在1981年和1995年之间在CD和加州大学,与雌性7 - 11年,男女12到16年在晚年的风险更高。我们的研究是足够动力来检查所有年龄组发病趋势包括最年轻的孩子,尽管罕见IBD的人口。我们也能够确定的年龄性别比例和CD:加州大学比例改变,我们没有发现差异的速度按性别发生率的增加。男性儿童IBD的优势已经被很好地记录下来了,我们证明了一个成人模式,女性更容易患IBD,青春期开始后发生。性别比例的变化在青春期之前被证明在其他免疫介导性疾病如重症肌无力32和1型糖尿病。33
IBD的安大略似乎更高的利率比在其他大型和精心设计的以人群为基础的研究报告来自美国,34苏格兰35英国和其他地方的。30.儿童的发病率和患病率< 18岁低于加拿大其他省份报道,尽管这些省份报道率< 20岁。8鉴于年龄峰值发生炎症性肠病,包含18和19岁的预计将提高利率对任何“儿科”群体,包括这些年长的青少年。此外,观察到的差异可能会受到环境因素的影响,迁移模式或诊断算法的准确性,这是验证主要是成年人,17并有可能在< 20年年龄段表现不同。
值得注意的是发病率的增加证明了这项研究似乎主要发生在2001年之后(见图2)。这可能是解释至今未确定环境变化或发展近年来移民模式。事实上,安大略省移民的比例来自南亚(印度、巴基斯坦、斯里兰卡等)1981年和2000年之间增加了一倍多,36据报道,这组增加IBD抵达加拿大后的利率。37安大略省移民的比例从世界其他地区包括中国、中东、欧洲和非洲保持稳定或下降。36这个改变的移民模式可以解释稳定儿科IBD的利率在其他司法管辖区(南亚病人的比例较小)。
本研究存在的局限性。这些包括药物的缺乏数据来帮助识别IBD的患者。我们无法确定药物数据改进测试属性的算法,我们将鼓励辖区这些数据来评估他们是否改善儿童IBD的识别。我们能够确定,医生帐单结肠镜检查改善的信心我们可以确定儿童IBD内卫生行政数据。发布指导方针允许炎症性肠病的诊断没有结肠镜检查(使用放射学或手术病理)25;然而,绝大多数的年轻的病人在安大略省接受结肠镜检查。然而,炎症性肠病的调查应该改变在未来(和结肠镜检查的频率减少),两步算法可能不再适用。因此,我们报道的准确性算法排除结肠镜检查(表2)。与其他研究验证炎症性肠病的诊断算法,我们准确地报道ppv因为我们试图识别所有没有IBD患者使用行政管辖范围内的数据。较低的ppv的老年患者从多伦多队列可以以多种方式来解释。我们的算法可能不太健壮的年长的青少年;然而,这并不是在图表验证本研究的一部分。更有可能,参考标准SickKids IBD数据库包含较低比例的mid-adolescent IBD患者居住在多伦多比以前记录。22我们觉得这更可能因为无论如何限制我们的算法,我们无法达到PPV < > 59.8%的15岁。确定我们的算法的准确性,我们因此确认第二个参考标准:病人图表从多个实践跨省。我们取得了优秀的准确性在本例中,为保证算法准确地识别儿童提供IBD时用于管理数据。
重要的是将我们的数据视为physician-identified患病率。可能是炎症性肠病的报道增加可能不是由于更普遍的疾病,而是由于医生检测疾病的改善由于医生实践模式的变化,改善获得诊断程序或更多的认识早发性炎症性肠病的可能性。然而,如果我们的发现是由于炎症性肠病的早期诊断(没有增加总体发病率),我们希望发病率趋势> 10岁组将会减少,因为他们增加了< 10岁组,这并非如此。
总之,我们已经报道了一个算法的发展和严格的验证,允许精确的识别以人群为基础的队列安大略省儿童IBD使用健康管理来自多个数据源的数据。我们报告一个在炎症性肠病的患病率和发病率显著上升,尤其是在10岁以下儿童。总的来说,卫生行政数据的质量和可用性改进在北美和其他地方。我们鼓励研究人员将该算法应用于行政其他司法管辖区的数据验证后,这将使未来的国际合作研究研究儿科IBD。OCCC使它理想的以人群为基础的性质作为IBD监察计划为了追踪趋势随着时间的推移,回答重要的流行病学和卫生服务问题儿童IBD患者。
确认
作者要感谢医生参与图表验证本研究部分:Drs苏珊·科瓦奇(多伦多)卡罗尔Durno(多伦多),Latifa Yeung(多伦多),史蒂芬·布里恩(彼得伯勒),特蕾莎修女布鲁尼(桑德贝),Naoki千叶(圭尔夫),威廉·麦克伦(米西索加),布莱恩Murat(亨茨维尔),金伯利Tilbe(萨德伯里)。我们感谢考特尼Francoeur Hossai Muniri, RN的援助,以及彼得•奥斯丁博士的指导。
引用
脚注
资金这项研究是由美国胃肠病学会临床研究奖,也可能与临床评价科学研究所的支持接收来自安大略省卫生部和资金长期护理(MOHLTC)。结果和结论的作者;没有官方认可的安大略MOHLTC应该推断。EB是加拿大卫生研究院的研究(CIHR)培训的在加拿大儿童健康临床科学家计划,与SickKids基金会和英属哥伦比亚的儿童和家庭研究所,并支持从北美儿科胃肠病学协会奖学金,肝脏病学Nutrition-Children消化健康和营养的基础,和临床科学家培训项目研究所的儿童医院。AG)是支持CIHR新研究员奖。
相互竞争的利益一个也没有。
出处和同行评议不是委托;外部同行评议。
伦理批准本研究的研究伦理委员会批准儿童医院(SickKids),新宁保健科学中心和所有机构参与验证研究。
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