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Ziel dieser Studie war es, eine Methode zur genauen Identifizierung von Patienten mit spezifischen Erkrankungen aus Anspruchsdaten für die Verbesserung der Versorgung oder die Leistungsbewertung zu demonstrieren. In einem iterativen Prozess von Falldefinitionsversuchen, gefolgt von der Überprüfung wiederholter Stichproben von 10 bis 20 Fällen für Diabetes, Herzkrankheiten oder neu behandelte Depressionen, wurde ein endgültiger Identifikationsalgorithmus aus den Anspruchsdateien von Mitgliedern des Gesundheitsplans erstellt. Eine endgültige Stichprobe wurde verwendet, um den positiven prädiktiven Wert (PPV) zu berechnen. Jede Erkrankung hatte unakzeptabel niedrige PPVs (0,20, 0,60 und 0,65), wenn die Fälle nur auf der Grundlage von 1 Internationale Klassifikation der Krankheiten, 9. Revision, Code pro Jahr identifiziert wurden. Die Anforderung von 2 ambulanten Codes oder 1 stationärem Code innerhalb von 12 Monaten (zuzüglich Berücksichtigung von Medikationsdaten für Diabetes und zusätzlichen Kriterien für Depressionen) führte zu PPVs von 0,97, 0,95 und 0,95. Dieser Ansatz ist machbar und notwendig für diejenigen, die administrative Daten zur Fallidentifikation für die Leistungsbewertung oder Qualitätsverbesserung nutzen möchten.
Solberg et al. (Sat,) haben diese Frage untersucht.