Identificatie van vroege chronische obstructieve longziekte (COPD) met behulp van gezondheidsadministratieve gegevens

Studie Doelstellingen

1. Identificatie van een cohort van personen met een nieuw begin van COPD tussen 1 april 2016 en 31 maart 2019.
2. Factoren bepalen die verband houden met een nieuwe diagnose van COPD door gebruik te maken van traditionele regressie met gemengd model.
3. Om te evalueren of informatie die binnen administratieve gegevens is verzameld, kan worden gebruikt om een ​​voorspellingsmodel voor een COPD-diagnose te maken.
4. Om te bepalen of machine learning-methodologie de voorspelling van een nieuwe COPD-diagnose uit administratieve gegevens verbetert.

Maatregelen:

1. Het cohort van personen met COPD in Alberta is al gedefinieerd en deze gegevens zijn opgenomen in de dataset van Alberta Health Services, Respiratory Health Strategic Clinical Network (RHSCN). Het zal worden gebruikt om personen met een nieuwe diagnose van COPD binnen de studieperiode van drie jaar verder te identificeren.

2. Om dit onderzoek uit te voeren, zullen verschillende datasets worden gebruikt, waaronder:

   • Intramurale Ontslag Abstracte Database;
   • Claimsdatabase voor beoefenaars;
   • provinciale registerdatabase;
   • Bevolkingsgezondheidsdatabase en
   • Farmaceutisch informatienetwerk

Projecthypothese We verwachten dat personen met een diagnose van COPD in de afgelopen drie jaar identificeerbare markers zullen hebben die verband houden met longziekte in de vijf jaar voorafgaand aan hun diagnose. Deze markers kunnen zijn: diagnose van acute luchtwegaandoeningen (zoals longontsteking, bronchitis, bovenste luchtweginfecties), toegenomen gebruik van de gezondheidszorg en het gebruik van medicijnen zoals antibiotica.

Het projectplan behandelt de specifieke projectdoelen als volgt:

1. Identificatie van een cohort van personen met een nieuw begin van COPD van 1 april 2016 tot 30 maart 2019. Via de RHSCN is een cohort van personen met COPD geïdentificeerd van meer dan 200.000 personen met COPD in Alberta. Dit cohort zal worden verfijnd om alleen die personen te identificeren die binnen de opgegeven tijdsperiode zijn gediagnosticeerd. Deze periode is gekozen vanwege de beschikbaarheid van gegevens. Gezien onze meest recente gegevens weten we dat de afgelopen vijf jaar bij ongeveer 19.000 personen per jaar de diagnose COPD is gesteld. We kunnen dus schatten dat onze dataset ongeveer 55.000 personen met de diagnose COPD zal bevatten in een periode van drie jaar.
2. Bekijk met terugwerkende kracht het patroon van het gebruik van gezondheidszorg voor personen met een nieuwe diagnose van COPD in de vijf jaar voorafgaand aan hun diagnose. Het zorggebruik (bezoeken SEH, ziekenhuisopnames, doktersbezoeken) voor elk geval in het cohort voor de afgelopen vijf jaar zal worden geïdentificeerd.
3. Onderzoek het medicatiegebruik van mensen met COPD gedurende vijf jaar voorafgaand aan hun diagnose. Ten slotte zal het medicatiegebruik voor elk geval dat in het cohort is geïdentificeerd, worden onderzocht gedurende de periode van vijf jaar voorafgaand aan hun diagnose. De database van het Pharmaceutical Information Network (PIN) zal worden gebruikt om alle medicijnen (zowel respiratoire als niet-respiratoire) te identificeren voor individuen in het cohort om het medicatiegebruik voorafgaand aan de diagnose te beoordelen.
4. In samenwerking met de machine learning provider (AltaML) zullen we bovendien een op machine learning gebaseerde analyse uitvoeren om deze dataset met betrekking tot dezelfde variabelen verder te onderzoeken.