This study aimed to investigate health outcome of acute myocardial infarction (AMI) patients such as mortality and length of stay in hospital and to identify factors associated with the health outcome according to the comorbidity index. Nation-wide representative samples of 3,748 adult inpatients aged between 20-85 years with acute myocardial infarction were derived from the Korea National Hospital Discharge Injury Survey, 2005-2008. Comorbidity index was measured using the Charlson Comorbidity Index (CCI). The data were analyzed using t-test, ANOVA, multiple regression, logistic regression analysis in order to investigate the effect of comorbidity on health outcome. According to the study results, the factors associated with length of hospital stay of acute myocardial infarction patients were gender, insurance type, residential area scale, admission route, PCI perform, CABG perform, and CCI. The factors associated with mortality of acute myocardial infarction patients were age, admission route, PCI perform, and CCI. CCI with a higher length of hospital stay and mortality also increased significantly. This study demonstrated comorbidity risk adjustment for health outcome and presented important data for health care policy. In the future study, more detailed and adequate comorbidity measurement tool should be developed, so patients' severity can be adjusted accurately.
인구구조의 급속한 고령화로 뇌졸중 질환의 발생빈도와 진료비가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 연구는 대표성이 있는 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 뇌졸중 환자의 Charlson comorbidity index에 따른 사망률 현황을 살펴보고, 뇌졸중 환자의 사망에 영향을 미치는 요인을 분석해 보고자 시행하였다. 2005년에서 2010년까지의 6년간 퇴원손상심층조사 자료를 이용하였으며, 연령이 20세 이상이며 주진단명이 뇌졸중으로 분류된 21,494건을 대상으로 분석하였다. 분석대상자의 동반상병 분포와 CCI에 따른 사망률 현황을 파악하기 위해 기술통계를 실시하였으며, 뇌졸중 환자의 사망에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해서는 로지스틱 회귀분석 기법을 이용하였다. 분석 결과, 뇌졸중 환자의 사망에 유의한 영향을 미치는 독립변수는 연령, 보험유형, 거주지 도시규모, 병상규모, 의료기관 소재지, 입원경로, Physical therapy 유무, 뇌수술 시행 유무, 뇌졸중 유형, CCI로 나타났다. 이는 뇌졸중 환자의 연령, 뇌졸중 유형, 동반상병의 위험요인에 따른 좀 더 효율적인 접근법과 모니터링이 필요하며, 의료급여 환자의 지원 확대가 개선되어야 함을 시사해준다. 이러한 결과들은 향후 뇌졸중 환자들의 의료의 질 평가와 보건의료 정책 수립에 기초자료로 의미 있게 활용되어질 수 있으리라 여겨진다.
The objectives of the present study is to examine the validity of Charlson Comorbidity Index(CCI) based on medical record data; to utilize the index to determine outcome indexes such as mortality, length of stay and cost for the domestic patients whose have received total hip arthroplasty. Based on medical record date, 1-year Mortality was analyzed to be 0.664 of C statistic. The $R^2$ for the predictability for length of stay and the cost was about 0.0181, 0.1842. Fee of national health insurance and total cost including the cost not covered by insurance, also had statistically significance above 3 points of Charlson point score(p=0.0290, 0.0472; $p.{\le}0.05$). The 1-year mortality index, length of stay and cost of the total hip arthroplasty patients which was obtained utilizing CCI have a limitative prediction power and therefore should be carefully analyzed for use.
The goal of this study was to predict the health outcomes of lung cancer surgery based on the Charlson comorbidity index (CCI). An attempt was likewise made to assess the prognostic value of such data for predicting mortality, survival rate, and length of hospital stay. A medical-record review of 389 patients with non-small-cell lung cancer was performed. To evaluate the agreement, the kappa coefficient was tested. Logistic-regression analysis was also conducted within two years after the surgery to determine the association of CCI with death. Survival and multiple-regression analyses were used to evaluate the relationship between CCI and the hospital care outcomes within two-year survival after lung cancer surgery and the length of hospital stay. The results of the study showed that CCI is a valid prognostic indicator of two-year mortality and length of hospital stay, and that it shows the health outcomes, such as death, survival rate, and length of hospital stay, after the surgery, thus enabling the development and application of the methodology using a systematic and objective scale for the results.
Objectives : We tried to evaluate the agreement of the Charlson comorbidity index values(CCI) obtained from different sources(medical records and National Health Insurance claims data) for gastric cancer patients. We also attempted to assess the prognostic value of these data for predicting 1-year mortality and length of the hospital stay(length of stay). Methods : Medical records of 284 gastric cancer patients were reviewed, and their National Health Insurance claims data and death certificates were also investigated. To evaluate agreement, the kappa coefficient was tested. Multiple logistic regression analysis and multiple linear regression analysis were performed to evaluate and compare the prognostic power for predicting 1 year mortality and length of stay. Results : The CCI values for each comorbid condition obtained from 2 different data sources appeared to poorly agree(kappa: 0.00-0.59). It was appeared that the CCI values based on both sources were not valid prognostic indicators of 1-year mortality. Only medical record-based CCI was a valid prognostic indicator of length of stay, even after adjustment of covariables($\beta$ = 0.112, 95% CI = [0.017-1.267]). Conclusions : There was a discrepancy between the data sources with regard to the value of CCI both for the prognostic power and its direction. Therefore, assuming that medical records are the gold standard for the source for CCI measurement, claims data is not an appropriate source for determining the CCI, at least for gastric cancer.
Purpose: This study investigated the validity of the Charlson comorbidity index (CCI) as a predictor of periodontal disease (PD) over a 12-year period. Methods: Nationwide representative samples of 149,785 adults aged ${\geq}60$ years with PD (International Classification of Disease, 10th revision [ICD-10], K052-K056) were derived from the National Health Insurance Service-Elderly Cohort during 2002-2013. The degree of comorbidity was measured using the CCI (grade 0-6), including 17 diseases weighted on the basis of their association with mortality, and data were analyzed using multivariate Cox proportional-hazards regression in order to investigate the associations of comorbid diseases (CDs) with PD. Results: The multivariate Cox regression analysis with adjustment for sociodemographic factors (sex, age, household income, insurance status, residence area, and health status) and CDs (acute myocardial infarction, congestive heart failure, peripheral vascular disease, cerebral vascular accident, dementia, pulmonary disease, connective tissue disorders, peptic ulcer, liver disease, diabetes, diabetes complications, paraplegia, renal disease, cancer, metastatic cancer, severe liver disease, and human immunodeficiency virus [HIV]) showed that the CCI in elderly comorbid participants was significantly and positively correlated with the presence of PD (grade 1: hazard ratio [HR], 1.11; P<0.001; grade ${\geq}2$: HR, 1.12, P<0.001). Conclusions: We demonstrated that a higher CCI was a significant predictor of greater risk for PD in the South Korean elderly population.
Purpose: The purpose of this study was to compare the applicability of the Charlson Comorbidity Index (CCI) and Acute Physiology, Age, Chronic Health Evaluation III (APACHE III) to the prediction of the healthcare outcomes of intensive care unit (ICU) patients. Methods: This research was performed with 136 adult patients (age>18 years) who were admitted to the ICU between May and June 2012. Data were measured using the CCI score with a comorbidity index of 19 and the APACHE III score on the standard of the worst result with vital signs and laboratory results. Discrimination was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curves and area under an ROC curve (AUC). Calibration was performed using logistic regression. Results: The overall mortality was 25.7%. The mean CCI and APACHE III scores for survivors were found to be significantly lower than those of non-survivors. The AUC was 0.835 for the APACHE III score and remained high, at 0.688, for the CCI score. The rate of concordance according to the CCI and the APACHE III score was 69.1%. Conclusion: The route of admission, days in ICU, CCI, and APACHE III score are associated with an increased mortality risk in ICU patients.
Objectives : The purpose of the current study was to evaluate the usefulness of the following four comorbidity indices in gastric cancer patients who underwent surgery: Charlson Comorbidity Index(CCI), Cumulative Illness rating scale(CIRS), Index of Co-existent Disease(ICED), and Kaplan-Feinstein Scale(KFS). Methods : The study subjects were 614 adults who underwent surgery for gastric cancer at K hospital between 2005 and 2007. We examined the test-retest and inter-rater reliability of 4 comorbidity indices for 50 patients. Reliability was evaluated with Spearman rho coefficients for CCI and CIRS, while Kappa values were used for the ICED and KFS indices. Logistic regression was used to determine how these comorbidity indices affected unplanned readmission and death. Multiple regression was used for determining if the comorbidity indices affected length of stay and hospital costs. Results : The test-retest reliability of CCI and CIRS was substantial(Spearman rho=0.746 and 0.775, respectively), while for ICED and KFS was moderate(Kappa=0.476 and 0.504, respectively). The inter-rater reliability of the CCI, CIRS, and ICED was moderate(Spearman rho=0.580 and 0.668, and Kappa=0.433, respectively), but for KFS was fair(Kappa=0.383). According to the results from logistic regression, unplanned readmissions and deaths were not significantly different between the comorbidity index scores. But, according to the results from multiple linear regression, the CIRS group showed a significantly increased length of hospital stay(p<0.01). Additionally, CCI showed a significant association with increased hospital costs (p<0.01). Conclusions : This study suggests that the CCI index may be useful in the estimation of comorbidities associated with hospital costs, while the CIRS index may be useful where estimatation of comorbiditie associated with the length of hospital stay are concerned.
본 연구는 급성심근경색증 환자의 사망률 측정을 위한 중증도 보정 모형을 개발하여 의료의 질 평가에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 이를 위해서 질병관리본부의 2005-2008년 퇴원손상환자 699,701건의 자료를 분석하였다. Charlson Comorbidity Index 보정 방법을 이용한 경우와 새롭게 개발된 중증도 보정 모형의 예측력 및 적합도를 비교하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 새롭게 개발된 모형에는 연령, 성, 입원경로, PCI 유무, CABG 유무, 동반질환 12가지 변수가 포함되었다. 분석결과 CCI를 이용한 중증도 보정 모형보다 새롭게 개발된 중증도 보정 사망 모형의 C 통계량 값이 0.796(95%CI=0.771-0.821)으로 더 높아 모형의 예측력이 더 우수한 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 중증도 보정 방법에 따라 사망률, 유병률, 예측력에도 차이가 있음을 확인하였다. 향후에 이모형은 의료의 질 평가에 이용하고, 질환별로 임상적 의미와 특성, 모형의 통계적 적합성 등을 고려한 중증도 보정모형이 계속해서 개발되어야 할 것이다.
본 연구는 머신러닝을 활용하여 급성 뇌졸중 퇴원 환자의 중증도 보정 사망 예측 모형 개발을 목적으로 시행하였다. 전국 단위의 퇴원손상심층조사 2006~2015년 자료 중 한국표준질병사인분류(Korean standard classification of disease-KCD 7)에 따라 뇌졸중 코드 I60-I63에 해당하는 대상자를 추출하여 분석하였다. 동반질환 중증도 보정 도구로는 Charlson comorbidity index(CCI), Elixhauser comorbidity index(ECI), Clinical classification software(CCS)의 3가지 도구를 사용하였고 중증도 보정 모형 예측 개발은 로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신 기법을 활용하여 비교해 보았다. 뇌졸중 환자의 동반질환으로는 ECI에서는 합병증을 동반하지 않은 고혈압(hypertension, uncomplicated)이 43.8%로, CCS에서는 본태성고혈압(essential hypertension)이 43.9%로 다른 질환에 비해 가장 월등하게 높은 것으로 나타났다. 동반질환 중중도 보정 도구를 비교해 본 결과 CCI, ECI, CCS 중 CCS가 가장 높은 AUC값으로 분석되어 가장 우수한 중증도 보정 도구인 것으로 확인되었다. 또한 CCS, 주진단, 성, 연령, 입원경로, 수술유무 변수를 포함한 중증도 보정 모형 개발 AUC값은 로지스틱 회귀분석의 경우 0.808, 의사결정나무 0.785, 신경망 0.809, 서포트 벡터 머신 0.830로 분석되어 가장 우수한 예측력을 보인 것은 서포트 벡터머신 기법인 것으로 최종 확인되었고 이러한 결과는 추후 보건의료정책 수립에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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