Abstract
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.
Résumé
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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References
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- Underuse of oral anticoagulants in atrial fibrillation: a systematic review.Am J Med. 2010; 123: 638-645.e634
Article info
Publication history
Published online: May 14, 2019
Accepted:
May 6,
2019
Received:
March 21,
2019
Footnotes
See editorial by Wilton et al., pages 1289–1290 of this issue.
See page 1415 for disclosure information.
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- Identifying Atrial Fibrillation From 30,000 Feet: Strengths and Weaknesses of Health Administrative DataCanadian Journal of CardiologyVol. 35Issue 10
- PreviewHealth 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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