Key points are not available for this paper at this time.
천식은 중요한 만성 아동 질환입니다. 인구 기반 감시 프로그램은 질병의 부담을 측정할 수 있지만, 먼저 천식의 행정적 진단의 유효성을 확인해야 합니다. 목적은 지속적인 천식 감시 및 연구를 위한 목적으로 천식을 가진 아동을 식별하기 위한 인구 기반 외래 행정 데이터의 정확성을 평가하는 것이었습니다. 온타리오의 21개 일차 진료 의사(PCP) 클리닉이 참여했습니다. 18세 미만의 환자는 행정 데이터 진단 코드에 따라 천식, 천식 관련 및 비천식의 세 가지 진단 범주로 분류되었습니다. 각 PCP 클리닉에서 각 진단 범주에 대해 10개의 차트가 무작위로 추출되었습니다. 전문가 패널(코드에 대한 눈가림)을 통해 추출된 차트가 검토되었고, 이를 천식 또는 비천식으로 식별했습니다. 검토자의 진단은 금표준으로 간주되었습니다. 진단 테스트 평가 개념을 사용하여 행정 데이터 진단 코드의 정확성을 분석했습니다. 630개의 환자 차트가 추출되고 검토되었습니다. 전문가 차트 검토에서 제공된 진단과 행정 데이터 진단 코드 간의 전체 일치는 84.8% (p < 0.001)였으며, 각각 천식, 천식 관련 및 비천식 범주에 대해서는 60.2%, 94.8%, 99.5%였습니다. 또한, 민감도와 특이도는 각각 91.4%와 82.9%였습니다. 행정 데이터 진단 코드와 PCP 차트 진단 간의 일치는 99.4% (p < 0.001)였습니다. 천식의 행정 데이터 진단 코드는 천식을 식별하는 데 민감하고 특이적입니다. 이 연구 결과를 시작점으로 하여, 향후 연구는 인구 기반 감시 및 연구에 사용될 천식 아동 집단을 생성할 것입니다.
To 외. (2005) 이 질문을 연구했습니다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: