估计有770000例盆腔炎(PID)在美国每年确诊( 1]。PID由感染和炎症的子宫,输卵管,卵巢,和其他邻近组织和有多个传染性病因,其中许多已被证明是性传播,包括 沙眼衣原体( 2]。 c . trachomatis被隔离在大约四分之一的患者症状PID诊断( 3]。

PID的病因可能导致进一步的不良结果,包括tubal-factor不孕、异位妊娠、慢性骨盆疼痛( 2];约10% -20%的PID病例与不孕和宫外孕( 3]。衣原体感染和其他的特定贡献与PID(例如, 淋病奈瑟氏菌和 尿道支原体)每一个不良结果是未知的 4, 5]。然而,在使用辅助生殖治疗不孕不育夫妇,10 - 20%被诊断为输卵管不孕( 6, 7]。为了防止PID和随后的不孕,衣原体筛查是推荐给所有性行为活跃的女性< 25岁( 8, 9]。之前的研究表明,筛选可以降低PID的风险开发50% ( 10, 11]。

虽然PID监测趋势是一个关键组成部分量化PID的公共卫生负担和评估衣原体感染预防工作的影响,PID监测是具有挑战性的。在缺乏实验室情况下定义,PID诊断是根据临床症状和体征( 12]。疾病控制和预防中心(CDC)建议经验治疗PID当年轻女性下腹部疼痛没有其他明确原因,伴随着子宫或附件的或颈椎运动温柔 8]。因此,临床诊断缺乏特异性。输卵管感染诊断的“金标准”是腹腔镜手术,手术是一个很少被执行在临床实践 13]。确定PID病例研究和监测的目的,病历审查提供了最好的方法验证PID的临床诊断。代替医疗记录评论,ICD-9编码被用来确定PID病例管理数据。临床诊断的PID可能由几个ICD-9代码。最常引用ICD-9代码,614.9(女性盆腔炎性疾病不是另有规定)的阳性预测值(PPV)只有18.1%的PID监测病例定义,实质上更严格的定义比临床定义用于经验治疗( 14]。PPV加上积极的衣原体测试时,增加56%;然而,实验室测试结果往往无法在管理数据集用于检查PID和趋势。信息缺乏的PPV多个ICD-9规范目前在监测急性PID。

使用ICD-9潜在PID病例发现行政数据编码包括一些女性没有PID。进一步完善临床诊断PID的识别子集的女性ICD-9代码提示PID,病历审查是可取的,但代价是高昂的。应用PID病例发现算法基于额外的行政数据潜在PID病例发现ICD-9代码可能更实用和允许更精确的负担和趋势确定PID监测活动。这个分析的目的是双重的:(1)确定使用的PPV ICD-9代码单独确定PID和(2)来开发一个PID病例发现算法使用行政数据元素很容易确定PID病例女性PID-related ICD-9诊断代码。

数据来自两个混合模型医疗组织,团体健康合作(GH、西雅图、洗、美国)和Kaiser Permanente科罗拉多州丹佛市KPCO,被用于分析。2006年,大约15到44岁之间的125000名女性参加GH,和大约116000名妇女参与KPCO相同的年龄。两个组织维护广泛的自动化管理和临床数据包括招生信息,人口、医疗利用率、诊断,程序,实验室测试,每个入会者药房记录。

393潜在的PID病例的样本中识别在GH使用ICD-9单独编码,275例(70.0%)确认临床PID基于病历审查;74人(18.8%)没有PID;6(1.5%)的不确定的地位;38(9.7%)没有任何信息关于PID ICD-9代码的访问记录(表 2)。样本的500潜在KPCO PID病例中,349例(69.8%)确认PID, 92(18.4%)没有PID, 5(1.0%)不确定,54(10.8%)没有可用的信息。

的14 ICD-9代码用于识别潜在PID病例GH, 614.9是最常见的,与393年64.1%的潜在的情况下(表 1)。大多数的访问,一个潜在的PID病例被确定只有一个ICD-9选择(92.4%),5.9%有两个代码,1.8%有三个或更多。在GH, 68.0% PID确诊的275例614.9的ICD-9代码。在KPCO 500潜在的PID病例,50.4%是与614.9 ICD-9编码代码;48.4% PID确诊的441例614.9代码记录。

当使用ICD-9代码单独确定PID病例在GH, PPV为78.8%(95%置信区间CI: 74.1 - -83.0%)。KPCO结果相似,使用ICD-9代码的PPV为79.1%(95%置信区间:75.0—-82.8)。

PID病例发现算法如图 1。393潜在的PID病例的GH, 44岁的不确定情况下状态或没有信息被排除在外。因此,349潜在的用于开发算法PID病例。两个预测因子的临床确定了PID算法。最强的预测确定治疗适合PID的存在。算法分类278潜在的病例记录行政数据作为PID病例的治疗,其中249(89.6%)被证实为临床诊断PID。在这些女性没有PID治疗记录,年轻的时候被发现是最重要的预测因子。具体来说,15 - 25岁之间的年轻女性没有得到PID治疗被算法分类为PID病例。在27个这样的女人,16(59.3%)被证实PID病例。在44岁的女性没有PID治疗和26-44岁,34(77.3%)被正确分类和没有PID算法。 No specific ICD-9 code was a stronger predictor than PID treatment and age.

摘要统计算法的性能使用GH和KPCO示例数据如表所示 3。在GH,算法敏感性为96.4% (95% CI: 93.4—-98.2%),特异性为45.9% (95% CI: 34.3—-57.9%), NPV为77.3% (95% CI: 62.2—-88.5%),和PPV为86.9%(95%置信区间CI: 82.9 - -90.5%)。使用该算法,14.3%的潜在PID病例样本人口的妇女ICD-9编码与PID被误诊。当应用于从KPCO验证数据集,算法敏感性为90.3% (95% CI: 86.7% - -93.2%),特异性为37.0% (95% CI: 27.1% - -47.7%), NPV为50.0% (95% CI: 37.6% - -62.4%),和PPV为84.5%(95%置信区间:80.4—-88.0);可能被误诊病例的20.9%。

分布的两个预测因子包括PID算法类似的GH和KPCO之间潜在的PID病例的治疗,但不同年龄PID诊断。在GH, 90.6%(249/275)的PID确诊病例中记录治疗适合PID, 39.2%(29/74)的病例发现PID。同样,在KPCO, 84.0%(293/349)的PID确诊病例中记录适当抗菌素治疗,38.0%(35/92)的non-PID病例。当检查诊断年龄在GH, 49.1%(135/275)的PID病例证实< 26年,相比之下,28.4%(21/74)的病例证实了病历审查不PID。然而,在KPCO < 26岁妇女占38.1%(133/349)的确诊PID病例和41.3%(38/92)的病例,没有PID。

性病预防的主要目标之一是减少STD-associated不孕的负担。监控趋势PID,之间的一个中间不良结果性病采集和不孕的发展,可以帮助识别进展性病预防。然而,监视PID,这常常依赖于来自管理数据源的情况下识别,是历史上困难。

确定PID的临床诊断病历数据的监测和研究目的,管理者和研究人员传统上仅仅依靠ICD-9诊断代码。在这项研究中,使用一组标准的ICD-9条码识别潜在的PID情况下,一个简单的方法,相对于医疗记录的PPV审查,在两个站点相当高,约79%。然而,ICD-9代码的使用有一些限制,包括缺乏特异性( 14),非标准应用程序(尤其是当多个代码可用于指定一个条件),和不同的使用在个人和医疗网站在选择使用哪个ICD-9代码。

算法开发的分析包含额外的自动化数据元素作为一个实际替代医疗记录评审改进PID发现病例的子集的女性PID-related ICD-9代码。算法的灵敏度(GH = 96.4%;PPV KPCO = 90.3%)和(GH = 86.9%;KPCO = 84.5%)高在两个站点,但是更高的地方开发的算法(GH)。然而,特异性和净现值较低两个站点,尽管如此,再一次,性能更好的算法开发网站。在GH,潜在的比例PID算法例被误诊的14.3%;在KPCO,比例使用算法分类错误的情况下是20.9%。因此,该算法使用GH开发数据似乎没有执行在第二个站点。然而,当单独使用ICD-9代码来识别潜在的PID病例,PPV为79%;KPCO PPV增加到85%和87%在GH算法应用。 Given the challenges in case identification and PID surveillance, small improvements such as the availability of a case-finding algorithm offer opportunities to move beyond the practice of identifying PID cases based only on ICD-9 codes. As this study indicates, the extent of such value may be specific to the population under evaluation.

目前,由于数据的局限性,广泛的公共卫生专业人员必须主要依靠生态比较性病发病率趋势,PID诊断的趋势,和并发性传播疾病(STD)预防活动评估规划的影响。数据系统改善,确定STD-specific PID诊断可能有更好的自动化实验室数据之间的联系,临床数据,包含额外的管理数据。扩大使用电子医疗记录可能会提供STD-associated PID的机会进一步加强监测。识别可能的方法来改善PID发现病例将会是一个因素。

这个分析也有一些局限性。由于预算和时间的限制,只有数量有限的医疗记录抽象是可能的,因此,该算法开发可能不健壮。更大的样本可能导致不同的算法。基于ICD-9随机样本的潜在PID病例诊断代码选择在这两个网站,和数据用于开发和验证的算法通常应该代表整个人口的潜在PID病例与一个关联的ICD-9代码在GH和KPCO在研究期间。在这一分析,潜在的PID病例使用ICD-9代码;ICD-9代码可能不会一直广泛应用于医疗保健设置。人口与PID信息不被ICD-9代码(假阴性);因此,敏感性、特异性和单独使用ICD-9代码的负面预测值确定临床诊断PID病例不能确定。最后,该算法性能统计数据不包括临床PID的女性地位是丢失或无法确定;幸运的是,这一发现发生在潜在的比例相当低的情况下。 While the algorithm would classify these cases as PID or not, the performance of the algorithm could not be assessed without medical record review information.

这种分析的优势包括集团的一个评估ICD-9目前使用代码来确定PID管理数据。这项研究是第一个研究这些代码如何执行相对于临床PID病例检出所定义的医疗记录审核。利用购物车方法代表了另一种力量。这个策略允许额外的可用自动化的综合评价预测PID病例和所有可能的临床诊断价值的分裂的预测没有对潜在变量分布进行假设的必要性(非参数方法)。购物车的解释结果非常简单,很容易应用到另一个外部设置(KPCO)后最初的算法开发,以便评估算法的鲁棒性。

监控PID在评估性病防治工作很重要,尤其是衣原体和淋病的预防。分析使用的方法可能有助于改善PID监测工作。虽然诊断PID的挑战依然存在,结果在两个研究中设置显示的PPV ICD-9代码单独预测临床PID诊断是相当高的。GH, PID病例发现算法还提供了一个实用的选择进一步细化PID病例组中识别女性ICD-9代码提示PID。进一步探索病例发现预测在一个更大的样本可能导致一种更健壮的和普遍的算法。研究更多的新方法来确定PID病例临床管理数据应该继续。