supplemento
Epidemiol Prev 2019; 43 (4): 37-50
DOI: https://doi.org/10.19191/EP19.4.S2.P037.091

A Systematic Review of Case-Identification Algorithms Based on Italian Healthcare Administrative Databases for Three Relevant Diseases of the Cardiovascular System: Acute Myocardial Infarction, Ischemic Heart Disease, and Stroke

  • Giulia Hyeraci1

  • Andrea Spini1,2

  • Giuseppe Roberto1

  • Rosa Gini1

  • Claudia Bartolini1

  • Ersilia Lucenteforte3

  • Giovanni Corrao4,5

  • Federico Rea4,5

  1. Regional Agency for Healthcare Services of Tuscany, Epidemiology Unit, Florence (Italy)
  2. Department of Medicine, Surgery and Neuroscience, University of Siena, Siena (Italy)
  3. Department of Clinical and Experimental Medicine, University of Pisa, Pisa, (Italy)
  4. National Centre for Healthcare Research & Pharmacoepidemiology, Milan (Italy)
  5. Laboratory of Healthcare Research and Pharmacoepidemiology, Department of Statistics and Quantitative Methods, University of Milano-Bicocca, Milan (Italy)
Giulia Hyeraci -

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ABSTRACT

BACKGROUND: acute myocardial infarction (AMI), ischemic heart diseases (IHDs) and stroke are serious cardiovascular diseases (CVDs) which may lead to hospitalizations, require periodical medical monitoring and life-long drugs use, thus having a high impact on public health and Healthcare Service expenditure. In this contest, Italian Healthcare Administrative Databases (HADs), which routinely collect patientlevel information on healthcare services reimbursed by the National Healthcare service, are increasingly used for identification of these CVDs.

OBJECTIVES: to identify and describe all AMI, IHDs and stroke case-identification algorithms by means of Italian HADs, through the review of papers published in the past 10 years.

METHODS: this study is part of a project that systematically reviewed case-identification algorithms for 18 acute and chronic conditions by means of HADs in Italy. PubMed was searched for original articles, published between 2007 and 2017, in Italian or English. The search string consisted of a combination of free text and MeSH terms with a common part that focused on HADs and a disease-specific part. All identified papers were screened by two independent reviewers. Pertinent papers were classified according to the objective for which the algorithm had been used, and only articles that used algorithms for primary objectives (I disease occurrence; II population/cohort selection; III outcome identification) were considered for algorithm extraction. The HADs used (hospital discharge records, drug prescriptions, etc.), ICD-9 and ICD-10 codes, ATC classification of drugs, follow-back periods, and age ranges applied by the algorithms have been reported. Further information on specific objective(s), accuracy measures, sensitivity analyses and the contribution of each HAD, have also been recorded.

RESULTS: the search strategy has led to the identification of 611 papers for AMI,801 for IHDs and 791 for stroke. Among these,45,12 and 31 papers for AMI, IHDs and stroke respectively, were considered pertinent for inclusion in the systematic review. The majority of the works was published during 2014-2017. The setting of the studies was mainly regional for AMI and stroke, while the majority of IHD’s papers was based on a national multicenter context. By screening full texts, a total of 17,5 and 28 original algorithms for AMI, IHDs and stroke respectively, intended for the above-mentioned objectives, were found. Moreover, 3 original algorithms for STEMI, 3 for NSTEMI, 8 for ischemic stroke and 3 for hemorrhagic stroke were identified. The hospital discharge diagnosis database (HDD) was used in all algorithms. In only a few cases the co-payment exemption registry, drug prescription database, and mortality registry database were used as additional algorithm components. For the same event, there was always a difference of >1 code. External validation was performed in only one case for AMI and stroke identification.

CONCLUSION: a remarkable heterogeneity, in terms of both data sources and codes used, was observed for algorithms aimed to identify AMI, IHDs and stroke in HADs. This was likely due to the paucity of validation studies. Administrative data sources other than HDD remain underutilized.

Keywords: algorithms, healthcare administrative databases, acute myocardial infarction, ischemic heart diseases, stroke

RIASSUNTO

INTRODUZIONE: l’infarto miocardico acuto (IMA), le cardiopatie ischemiche e l‘ictus sono patologie cardiovascolari gravi la cui gestione molto spesso richiede frequenti ospedalizzazioni, controlli medici periodici e un utilizzo cronico di farmaci. Pertanto, queste tre patologie hanno un notevole impatto sulla salute pubblica e la spesa sanitaria nazionale. A tal proposito, nell’ultimo decennio, i flussi di dati amministrativi (FAS) italiani, i quali registrano le prestazioni sanitarie rimborsate dal Sistema sanitario nazionale (SSN), sono stati crescentemente utilizzati per il monitoraggio di queste tre patologie cardiovascolari.

OBIETTIVI: individuare e descrivere i lavori pubblicati negli ultimi 10 anni che hanno utilizzato almeno un algoritmo per l’identificazione dei casi di IMA, cardiopatie ischemiche e ictus all’interno dei FAS italiani.

METODI: questo studio si inserisce all’interno di un progetto comprendente 16 revisioni sistematiche finalizzate alla valutazione dello stato dell’arte degli algoritmi per l’identificazione di 18 condizioni mediche nei FAS italiani. La revisione sistematica è stata condotta effettuando una ricerca su Pubmed di tutti gli articoli pubblicati dal 2007 al 2017 in lingua italiana e inglese, attraverso una stringa di ricerca che combina testo libero con termini MeSH, in parte comuni a tutte le patologie e in parte patologia-specifici. Ciascun articolo individuato è stato valutato da due ricercatori indipendenti e gli articoli pertinenti sono stati classificati secondo l’obiettivo di utilizzo dell’algoritmo d’identificazione descritto. Solo gli articoli in cui l'algoritmo era utilizzato per un obiettivo considerato primario (I stima di occorrenza; II identificazione di popolazioni/coorti; III identificazione della patologia come esito) sono stati considerati per l'estrazione e la descrizione di informazioni quali: FAS utilizzati (schede di dimissione ospedaliera – SDO, esenzioni ticket – ET, prescrizioni farmaceutiche – PF), i codici ICD versione 9 e 10, il sistema di classificazione ATC per i farmaci, i criteri di identificazione dei casi, il periodo di osservazione/follow-back e le fasce d’età considerate. Sono state inoltre estratte ulteriori informazioni su eventuali validazioni esterne e le relative misure di accuratezza riportate.

RISULTATI: la strategia di ricerca ha permesso l'identificazione di 611 articoli per l’IMA, 801 per le cardiopatie ischemiche e 791 per lo ictus. Di questi, 45, 12 e 31 articoli, rispettivamente per IMA, cardiopatie ischemiche e ictus, sono stati considerati pertinenti per essere inclusi nella revisione sistematica. La maggior parte dei lavori è stata pubblicata tra il 2014 e il 2017 ed è stata svolta in un contesto regionale per IMA e ictus, nazionale per le cardiopatie ischemiche. La lettura dei full-text ha portato a individuare 17, 5 e 28 algoritmi originali per IMA, cardiopatie ischemiche e ictus, rispettivamente. Inoltre, sono stati identificati 3 algoritmi originali per l'infarto STEMI (con sopraslivellamento del tratto ST), 3 per l'infarto NSTEMI (senza sopraslivellamento del tratto ST), 8 per lo ictus ischemico e infine 3 per l’ictus emorragico. Il flusso SDO è stato utilizzato in tutti gli algoritmi, i registri ET, PF e di mortalità solamente in pochi algoritmi e sempre come criterio di inclusione aggiuntivo alla SDO. Gli algoritmi differivano l’uno dall’altro per almeno un codice. La validazione dell’algoritmo è stata eseguita solamente in un articolo riguardante l’IMA e uno riguardante l’ictus.

CONCLUSIONI: i risultati di questa revisione sistematica hanno evidenziato una notevole eterogeneità nelle fonti amministrative e nei codici utilizzati per l’identificazione di IMA, cardiopatie ischemiche e ictus. Ciò è probabilmente dovuto alla mancanza di studi di validazione. È stato, inoltre, osservato che fonti amministrative diverse dalla SDO utili all’identificazione delle tre patologie oggetto di questa revisione rimangono ancora poco utilizzate.

Parole chiave: algoritmi, database amministrativi sanitari, infarto acuto del miocardio, cardiopatie ischemiche, ictus