イタリアのトスカーナで管理データベースを使用して、高コストの高リスク患者を特定する

目的：（1）感度と肯定的な予測値の観点からアルゴリズムのパフォーマンスを評価し、一般開業医（GPS）の判断をベンチマークとして考慮し、（2）一般集団と比較して複雑な患者の有害事象（入院、死亡、および医療サービスの消費）を説明する。 データソース：（i）健康データを含むTuscany管理データベース（2013-5）;（ii）GPSが示す複雑な患者のリスト。（iii）トスカーナの年次保健登記所。 研究デザイン：本研究は検証研究です。管理アルゴリズム（高い健康消費の基準）を介して抽出された複雑な患者のリストを、GPSが示す患者のゴールドスタンダードリストと比較します。GPSの決定は主観的でしたが、かなり重要でした。この研究では、特定された複雑な患者と一般人口の間の有害な結果（緊急治療室の訪問、入院、および死亡）も比較されています。 主要な調査結果：GPSの判断を考慮すると、アルゴリズムは72.8％の感度と64.4％の正の予測値を示しました。ここで紹介する複雑な症例は、発生率/100,000が高い（死亡46.8; ER訪問223.2、入院110.87、臨床検査1284.01、および専門家の試験870.37）と比較して。 結論：最終的に検証されたアルゴリズムは、許容される感度と正の予測値を示しました。

OBJECTIVE: (1) Assessing the performance of the algorithm in terms of sensitivity and positive predictive value, considering General Practitioners' (GPs) judgement as benchmark, and (2) describing adverse events (hospitalisation, death, and health services' consumption) of complex patients compared to the general population. DATA SOURCES: (i) Tuscany administrative database containing health data (2013-5); (ii) lists of complex patients indicated by GPs; and (iii) annual health registry of Tuscany. STUDY DESIGN: The present study is a validation study. It compares a list of complex patients extracted through an administrative algorithm (criteria of high health consumption) to a gold standard list of patients indicated by GPs. GPs' decision was subjective but fairly well reasoned. The study compares also adverse outcomes (Emergency Room visits, hospitalisation, and death) between identified complex patients and general population. PRINCIPAL FINDINGS: Considering GPs' judgement, the algorithm showed a sensitivity of 72.8% and a positive predictive value of 64.4%. The complex cases presented here have higher incidence rates/100,000 (death 46.8; ER visits 223.2, hospitalisations 110.87, laboratory tests 1284.01, and specialist examinations 870.37) compared to the general population. CONCLUSIONS: The final validated algorithm showed acceptable sensitivity and positive predictive value.