利用國際疾病診斷碼由健保資料庫辨識出到院前心跳停止病人之驗證研究

神經內科 宋昇峯醫師

台灣之健保資料庫對於到院前心跳停止之大規模流行病學研究及長期存活研究，是相當重要的研究資源。但是為了要正確由健保資料庫中，辨識出到院前心跳停止之病人，以進行後續研究，就必須有經過驗證的優良工具。因此，本研究之目在於使用國際疾病診斷碼以及健保申報項目，來發展並驗證如何辨識到院前心跳停止病人的準則。

  我們自醫院研究資料庫中取得2010年至2020年曾來急診就醫之病人的所有申報資料與病歷紀錄，使用與死亡相關的診斷碼及關鍵字來搜尋所有可能是到院前心跳停止的病例，之後使用人工檢閱病歷的方式來判定該病例是否真的發生到院前心跳停止。依此方式發展出來的準則，則使用另外一家醫院的急診病人資料加以驗證。

  研究結果發現，若申報資料之前三個診斷之診斷碼出現與心跳停止相關的國際疾病診斷碼，此準則的表現最佳，敏感度為89.5%，陽性預測率則為90.6%，與黃金標準的一致性則為0.900。次佳的準則為，申報資料之任何診斷中出現與心跳停止相關的國際疾病診斷碼，且健保申報項目中包含檢傷一級，其敏感度為85.6%，陽性預測率為93.6%，與黃金標準的一致性為0.894。這兩個準則應用在他院急診病人的效果也是相當良好。

  在次群組分析中，第一個準則在成人、急診申報案件、以及使用第九版國際疾病診斷碼的表現較佳。第二個準則，則是在住院申報案件與使用第十版國際疾病診斷碼時的表現較佳。至於小兒科到院前心跳停止案例，最好的準則為申報資料之前三診斷中出現與心跳停止相關的國際疾病診斷碼，且健保申報項目中包含檢傷一級。

  本研究之研究成果對未來使用台灣健保資料庫進行到院前心跳停止之研究，提供了一項具高度參考價值之工具。

相關訊息已發表於Clinical Epidemiology. 2022;14:721-730. 

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