Riassunto

OBIETTIVI: valutare e validare l’adozione di un algoritmo per l’identificazione della casistica dei nati con malformazioni congenite (MC) per migliorare le performance del Registro delle malformazioni congenite siciliano.
DISEGNO: è stato utilizzato un algoritmo per l’identificazione dei nati con malformazioni congenite su di un campione di schede di dimissione ospedaliera (SDO) con codice ICD-9-CM compreso tra 740-759 su una qualsiasi delle diagnosi entro il primo anno di vita, insieme a un campione di nati sani pari al 5% del totale dei nati nello stesso arco temporale. I casi identificati sono stati sottoposti alla verifica delle cartelle cliniche.
SETTING E PARTECIPANTI: il campione analizzato ha riguardato 4.271 eventi relativi al periodo tra giugno 2013 e dicembre 2014 e 3.993 SDO senza alcun codice di MC (5% del volume complessivo dei nati nello stesso periodo).
PRINCIPALI MISURE DI OUTCOME: valore predittivo positivo (VPP) e valore predittivo negativo (VPN) del confronto tra esito dell’algoritmo e verifica della cartella clinica.
RISULTATI: sono state identificate 4.271 schede riferibili a potenziali malformazioni e relative a 3.381 soggetti nati nel territorio siciliano. Considerando le sole schede per le quali è stato possibile verificare le informazioni in cartella clinica (n. 2.720), l’applicazione dell’algoritmo ha portato all’esclusione di 924 casi: di questi, 62 si sono rivelati falsi negativi (VPN: 93,3). I casi validi sono stati 1.179, mentre i casi da validare 617; il confronto tra algoritmo e analisi della cartella clinica ha condotto a un VPP di 91,7 e 72,1, rispettivamente, per i due esiti.
CONCLUSIONI: l’algoritmo utilizzato si è confermato uno strumento utile per l’identificazione delle SDO potenzialmente relative a malformazioni congenite. Complessivamente, l’algoritmo ha fornito un esito concorde con la valutazione della cartella clinica nell’87,4% (2.379) dei casi.

 Parole chiave: , , , ,

Abstract

OBJECTIVES: to evaluate and validate the adoption of an algorithm for the identification of cases of congenital anomalies (CAs) to improve the performance of the Congenital Malformations Registry of Sicily Region (Southern Italy).
DESIGN: an algorithm was used to identify congenital anomalies on a sample of hospital discharge records (SDO) with ICD-9-CM code between 740-759 on any of the diagnoses within the first year of life, together with a sample of healthy births equal to 5% of total births for the same period. The identified cases were evaluated through the clinical record analysis.
SETTING AND PARTICIPANTS: the analysed sample was composed of 4,271 cases identified between June 2013 and December 2014 along with 3,993 SDO without any code of MC (5% of the total volume of births in the same period).
MAIN OUTCOME MEASURES: positive predictive value (VPP) and negative predictive value (VPN) were computed by means of the comparison between the algorithm outcomes and the clinical record verification.
RESULTS: 4,271 potentially malformed records involving 3,381 subjects born in the Sicilian territory have been identified. Among the hospital discharge records that it was possible to verify, the application of the algorithm led to the exclusion of 924 cases: of these, 62 proved to be false negatives (VPN: 93.3). The valid cases were 1,179, while the cases to be evaluated 617: the comparison between algorithm and clinical record analysis led to a VPP of 91.7 and 72.1, respectively, for valid and to be evaluated.
CONCLUSIONS: the tested algorithm proved to be a useful tool for identifying SDO potentially related to congenital anomalies. In the overall sample, the algorithm provided an outcome consistent with the clinical record assessment in 87.4% (2,379) of cases.

 Keywords: , , , ,

 

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