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Developing and validating an appendectomy algorithm for use in a South African database
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PRE
AI
DOI：10.4102/jphia.v16i1.1536.png)
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摘要
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背景：通过行政和临床数据识别手术患者可以了解手术护理的质量和需求。在南非，存在一个包含公共健康部门数据的数据库。然而，在我们的环境中，这些系统中缺乏用于识别阑尾切除术等手术操作的算法。
目的：开发并验证一个适用于南非数据库的阑尾切除术算法。
设置：南非公立医院的数据作为参考标准，包括阑尾切除术和其他普通外科手术程序对照。索引测试是在该国省级数据库中开发和验证的阑尾切除术算法。
方法：进行了一项诊断测试准确性研究。算法的开发分为四个阶段：探索和选择、开发、完善和验证。数据分析使用STATA 18版本进行。
结果：最终算法包含两个手术程序和九个诊断代码，灵敏度达到91.3%，特异度达到96%。
结论：我们的研究是首次在低收入和中等收入国家环境中验证阑尾切除术算法。虽然并非全球首创，但它通过证明可以在资源受限的环境中开发出稳健、高特异性的算法，填补了文献中的一个关键空白。未来的研究应侧重于应用该算法评估公共健康系统中获取护理的中位延迟时间。
贡献：本研究表明，可以使用诊断和手术代码，在低收入和中等收入国家环境中开发并验证具有足够灵敏度和特异性的手术程序算法。
Keyword:
appendectomy
appendicitis
algorithm
health information system
procedure codes
diagnostic codes
healthcare
期刊
J
IF:
0.8
论文数:
64
被引数:
650
机构
引用论文
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