Campos DF, Rosim RP, Duva AS, Ballalai Ferraz AF. Brazilian healthcare record linkage (brhc-rlk) – a record linkage methodology for Brazilian medical claims datasets (DATASUS) [Internet].In: ISPOR 2017; Boston, MA, USA. Disponível em: https://www.ispor.org/heor-resources/presentations-database/presentation/ispor-22nd-annual-international-meeting/brazilian-healthcare-record-linkage-brhc-rlk—a-record-linkage-methodology-for-brazilian-medical-claims-datasets-DATASUS
Resumo:
[Resumo em Português gerado por IA] Objetivos: Desenvolver uma metodologia confiável para correlacionar registros de bancos de dados de reivindicações médicas dentro do sistema público de saúde Brasileiro (SUS). Métodos: Foram considerados para este estudo dois bancos de dados de reivindicações médicas do sistema de informação do Ministério da Saúde (DATASUS): Ambulatorial (SIA) e Hospitalar (SIH) – ambos os bancos de dados são disponibilizados publicamente em separado e sem chaves determinísticas para vinculação de registros. Foi desenvolvido um algoritmo de vinculação de registros para criar um amplo conjunto de dados longitudinal de pacientes do mundo real. Um conjunto de parâmetros, como código postal do paciente, município, idade ou data de nascimento, raça, nacionalidade, gênero e CID, foram avaliados para criar uma chave de paciente desidentificada, bem como para vincular os conjuntos de dados SIA e SIH. A metodologia de vinculação de registros consiste em um conjunto de dezoito etapas baseadas em conexões determinísticas e probabilísticas entre chaves de pacientes desidentificados de ambos os bancos de dados; as variáveis são agrupadas em diferentes combinações em cada etapa para maximizar o número de conexões. Os resultados são considerados válidos apenas se não houver inconsistências de data de nascimento e gênero para a mesma chave de paciente desidentificada. Finalmente, variáveis adicionais disponíveis foram deixadas de lado na validação devido a inconsistências e volatilidade na comunicação. Resultados: Os resultados da vinculação variam dependendo da dinâmica da doença e do ambiente de cuidado (por exemplo, ambulatorial ou hospitalar), bem como das características epidemiológicas (por exemplo, prevalência e concentração de grupos etários). Como ilustração, dentro de uma coorte de carcinoma hepatocelular, 1.189 pacientes foram encontrados de forma independente no SIA e 5.140 no SIH. Finalmente, 2.763 pacientes foram vinculados na interseção, resultando em uma coorte total de 9.092 pacientes em 2015. Conclusões: O tamanho da coorte e a distribuição entre os ambientes hospitalar e ambulatorial estão alinhados com a literatura publicada, fornecendo evidências iniciais sobre o potencial da metodologia. Essa abordagem promete avanços no desenvolvimento de análises, como utilização de recursos de saúde, admissões hospitalares, dinâmicas de diagnóstico e tratamento baseadas em evidências do mundo real centradas no paciente.
Palavras-chave: [Palavras-chave em Português gerado por IA] Reprodutibilidade e Replicabilidade, Múltiplas Doenças.
Abstract:
Objetives: Develop a reliable methodology to correlate records from medical claims databases within the Brazilian public health care system (SUS). Methods: Two medical claim databases from the Brazilian Ministry of Health information system (DATASUS) were considered for this study: Ambulatory (SIA) and Hospital (SIH) – both databases are made publicly available in separate without deterministic record keys for record linkage. A record linkage algorithm was developed to craft a broad real world longitudinal patient dataset. A set of parameters such as patient ZIP code, municipality, age or birth date, race, nationality, gender, and ICD were assessed to create a de-identified patient key, as well as to link SIA and SIH datasets. The record linkage methodology consists of a set of eighteen steps based on deterministic and probabilistic connections between de-identified patient keys from both databases; variables are banded into different combinations at each step to maximize the number of connections. Results are considered valid only if no inconsistencies of birth date and gender are found for the same de-identified patient key. Finally, additional variables available were set aside from validation due to reporting inconsistences and volatility. Results: Linkage outcomes vary depending on disease and health care setting dynamics (e.g. in or out patient) as well as epidemiologic characteristics (e.g. prevalence and age group concentration). As an illustration, within a hepatocellular carcinoma cohort, 1.189 patients were independently found at SIA and 5.140 at SIH as well. Finally, 2.763 patients were linked over the intersection, resulting in a total cohort of 9.092 patients in 2015. Conclusions: Both cohort size and the distribution between hospital and ambulatory setting are aligned to published literature providing initial evidences on the potential of the methodology. Such approach promises advances in the development of analysis such as health care resource utilization, hospital admissions, diagnosis and treatment dynamics based on patient-centric real world evidence.
Keywords: Reproducibility & Replicability, Multiple Diseases.
doi: N/A
Endereço: https://www.ispor.org/heor-resources/presentations-database/presentation/ispor-22nd-annual-international-meeting/brazilian-healthcare-record-linkage-brhc-rlk—a-record-linkage-methodology-for-brazilian-medical-claims-datasets-DATASUS
ISPOR | Pôster e Apresentação | 2017ISPOR168