Canadian Journal of Cardiology
Training/Practice Health Policy and Promotion| Volume 35, ISSUE 10, P1412-1415, October 2019

Empirical Insights When Defining the Population Burden of Atrial Fibrillation and Oral Anticoagulation Utilization Using Administrative Data


      Health administrative data are routinely used to assess disease burden, quality of care, and outcomes for atrial fibrillation (AF). Governments, administrators, and researchers define cohorts differently, based on 3 key factors: the case definition algorithm to identify AF, inclusion/exclusion of transient AF, and the lookback period to identify cases. We assessed the impact of varying these key factors on estimates of the use of guideline-indicated oral anticoagulation (OAC). Hospitalization, ED, and outpatient claim databases were linked in British Columbia. AF was defined by ICD-9 or 10 codes 427.3x or I48.x. We examined a specific (1 hospital or 1 ED or 2 outpatient) vs a sensitive (1 hospital or ED or outpatient) algorithm; inclusion/exclusion of AF associated with open-heart surgery; and lookback periods of 1 to 10 years. We found the more specific AF definition increased OAC utilization by 5% (58.7% vs 53.4%); excluding AF associated with open-heart surgery increased OAC utilization by 0.7% to 2.3%; and each additional lookback year identified more prevalent cases but reduced OAC utilization by approximately 1%. In 40 scenarios, generated by varying all 3 key factors, OAC utilization ranged from 52% to 72%. Assuming a ceiling of 90%, the estimated "treatment gap" therefore varied from 18% to 38%. The 2-fold variation in the OAC treatment gap was based entirely on cohort definition. This has significant implications for health policy and quality indicators.


      Les données administratives sur la santé sont couramment utilisées pour évaluer le fardeau de la maladie, la qualité des soins et les résultats de la fibrillation auriculaire (FA). Les autorités gouvernementales, les administrateurs et les chercheurs définissent différemment les cohortes en fonction des 3 facteurs principaux suivants : l’algorithme de définition de cas pour identifier la FA, l’inclusion et l’exclusion de la FA transitoire et la période antérieure pour identifier les cas. Nous avons évalué les conséquences de la variation de ces facteurs principaux sur les estimations de l’utilisation de l’anticoagulation orale (ACO) recommandée par les lignes directrices. Nous avons couplé les bases de données sur les réclamations liées aux hospitalisations, aux visites de SU et aux services de consultations externes de la Colombie-Britannique. La FA a été définie par les codes 427.3x ou I48.x de la CIM-9 ou CIM-10. Nous avons examiné un algorithme spécifique (1 hôpital ou 1 ED ou 2 services de consultations externes) vs un algorithme sensible (1 hôpital ou ED ou service de consultations externes); l’inclusion et l’exclusion de la FA associée à l’opération à cœur ouvert; les périodes antérieures de 1 à 10 ans. Nous avons observé que la définition de la FA la plus spécifique augmentait l’utilisation de l’ACO de 5 % (58,7 % vs 53,4 %); que l’exclusion de la FA associée à l’opération à cœur ouvert faisait augmenter l’utilisation de l’ACO de 0,7 % à 2,3 %; chaque année antérieure supplémentaire permettait d’identifier les cas les plus prévalents, mais de réduire l’utilisation de l’ACO d’environ 1 %. Dans les 40 scénarios générés en faisant varier les 3 facteurs principaux, l’utilisation de l’ACO allait de 52 % à 72 %. En supposant un plafond de 90 %, l’« écart de traitement » estimé variait donc de 18 % à 38 %. Le doublement de la variation dans l’écart de traitement par ACO reposait entièrement sur la définition des cohortes. Cette constatation a des répercussions considérables sur les politiques de la santé et les indicateurs de qualité.
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      • Identifying Atrial Fibrillation From 30,000 Feet: Strengths and Weaknesses of Health Administrative Data
        Canadian Journal of CardiologyVol. 35Issue 10
        • Preview
          Health administrative, or "claims" data are collected and stored by government agencies or other payers, primarily for purposes related to their mandates: for instance, to maintain accurate population registers, plan service delivery, and pay physicians. As a result of its universal health care system and unique provincial identifiers allowing linkage of multiple data sets, Canada enjoys a relatively rich health administrative data "ecosystem" compared with many other countries.1 This system has permitted secondary use of health administrative data for research and quality improvement.
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