Затлъстяването има значително въздействие върху здравето на населението и здравеопазването. Административните бази данни могат да бъдат полезен инструмент за изследване на затлъстяването на ниво популация. В тази работа имахме за цел да определим валидността на болничните кодове за затлъстяване в Онтарио, Канада.

кодове

Методи

Използвайки свързани бази данни за здравни грижи (ICES), проведохме валидиращо проучване при възрастни на възраст ≥18 години, чийто ръст и тегло бяха записани по време на хоспитализация в югозападно Онтарио. Ние разгледахме индекса на телесна маса ≥30 kg/m 2 като нашата златна стандартна дефиниция за затлъстяване. След това изследвахме валидността на 2 Международна класификация на болестите --- 10-та ревизия (ICD-10) кодиращи алгоритми за затлъстяване (Алгоритъм 1, ICD-10 E66.X; и Алгоритъм 2, ICD-10 E65.X-68.X ). Като допълнителни анализи изследвахме валидността на алгоритмите в различни класове затлъстяване (т.е. класове затлъстяване 1, 2 и 3) и при пациенти с диагностициран диабет и хипертония.

Резултати

В нашето проучване са включени 34 588 пациенти (средна възраст 62 години; 47% жени). Алгоритъм 1 се представя най-добре със чувствителност, специфичност, положителна прогнозна стойност и отрицателна прогнозна стойност съответно от 8,8%, 99,8%, 95,4% и 65,1%. Чувствителността на този алгоритъм е най-висока при пациенти със затлъстяване клас 3 (27,4%) и при тези с диагностициран диабет.

Заключения

Болничните кодове за затлъстяване имат висока положителна прогнозна стойност и специфичност. Тези кодове могат да се използват за изграждане и изследване на кохорти от пациенти със затлъстяване при проучвания на административни бази данни. Въпреки това, предвид ограничената им чувствителност, административните кодекси предоставят неточни оценки на честотата и разпространението.

Продължи

Въведение

L’obésité a des répercussions importantes sur la santé de la population et les soins de santé. Les bases de données Administratives peuvent s’avérer un outil utile pour étudier l’obésité dans la население. Le but de nos travaux était de determiner la validité des code de klasification de l’obésité des hôpitaux de l’Ontario, au Canada.

Методи

À l'aide des bases de données couplées sur les soins de santé (ICES), nous avons réalisé une étude de validation auprès d'adultes ≥ 18 ans dont la taille et le poids avaient été enregistrés durant une hospitalization dans le Sud-ouest de l'Ontario. Nous avons считат qu’un indice de masse corporelle ≥ 30 kg/m 2 allait nous servir de critère de référence de l’obésité. Nous avons следва проверка на валидност на 2 алгоритми за кодификация на международни класификационни класификации, 10 e revision (CIM-10) (Алгоритъм 1, CIM-10 E66.X; Алгоритъм 2, CIM-10 E65.X -68.X). Допълнителни анализи на титри, nous avons проверяват валидността на алгоритмите в различни класове (c.-a-d. Les classes d'obésité 1, 2 et 3) и други пациенти, които са достъпни за диагностика на диабета и хипертония.

Резултати

Dans notre étude, il y a eu 34 588 пациенти (âge moyen, 62 ans; 47% de femmes). L'algorithme 1 a obtenu les meilleures performance, soit 8,8%, 99,8%, 95,4% et 65,1% и т.н., съответно, pour la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive et la valeur предвидителен отрицателен. La sensibilité de cet алгоритъм s’est montrée плюс élevée chez les пациентки qui avaient une obésité de classe 3 (27,4%) et chez ceux qui avaient un diagnostic de diabète.

Заключения

Les кодове за класификация на l’obésité des hôpitaux ont une valeur предвидителни положителни и неспецифични елеви Ces кодове peuvent être utilisés за бивши и etudier les cohortes на пациенти obèses dans les études portant sur les bases de données администрации. Toutefois, compte tenu de leur sensibilité limitée, les кодове за администриране fournissent де преценки неточни de l’incidence и де la la prévalence.