The value of using health insurance claim database is continuously rising in healthcare research. In studies where comorbidities act as a confounder, comorbidity adjustment holds importance. Yet researchers are faced with a myriad of options without sufficient information on how to appropriately adjust comorbidity. The purpose of this study is to assist in selecting an appropriate index, look back period, and data range for comorbidity adjustment. No consensus has been formed regarding the appropriate index, look back period and data range in comorbidity adjustment. This study recommends the Charlson comorbidity index be selected when predicting the outcome such as mortality, and the Elixhauser's comorbidity measures be selected when analyzing the relations between various comorbidities and outcomes. A longer look back period and inclusion of all diagnoses of both inpatient and outpatient data led to increased prevalence of comorbidities, but contributed little to model performance. Limited data range, such as the inclusion of primary diagnoses only, may complement limitations of the health insurance claim database, but could miss important comorbidities. This study suggests that all diagnoses of both inpatients and outpatients data, excluding rule-out diagnosis, be observed for at least 1 year look back period prior to the index date. The comorbidity index, look back period, and data range must be considered for comorbidity adjustment. To provide better guidance to researchers, follow-up studies should be conducted using the three factors based on specific diseases and surgeries.
Objectives: The aim of this study is to develop a methodology for estimating a nationwide statistic for hernia operations with using the claim database of the Korea Health Insurance Cooperation (KHIC). Methods: According to the insurance claim procedures, the claim database was divided into the electronic data interchange database (EDI_DB) and the sheet database (Paper_DB). Although the EDI_DB has operation and management codes showing the facts and kinds of operations, the Paper_DB doesn't. Using the hernia matched management code in the EDI_DB, the cases of hernia surgery were extracted. For drawing the potential cases from the Paper_DB, which doesn't have the code, the predictive model was developed using the data mining technique called SEMMA. The claim sheets of the cases that showed a predictive probability of an operation over the threshold, as was decided by the ROC curve, were identified in order to get the positive predictive value as an index of usefulness for the predictive model. Results: Of the claim databases in 2004, 14,386 cases had hernia related management codes with using the EDI system. For fitting the models with applying the data mining technique, logistic regression was chosen rather than the neural network method or the decision tree method. From the Paper_DB, 1,019 cases were extracted as potential cases. Direct review of the sheets of the extracted cases showed that the positive predictive value was 95.3%. Conclusions: The results suggested that applying the data mining technique to the claim database in the KHIC for estimating the nationwide surgical statistics would be useful from the aspect of execution and cost-effectiveness.
Objectives: Adjusting for potential confounders is crucial for producing valuable evidence in outcome studies. Although numerous studies have been published using the Korea National Health Insurance Claim Database, no study has critically reviewed the methods used to adjust for confounders. This study aimed to review these studies and suggest methods and applications to adjust for confounders. Methods: We conducted a literature search of electronic databases, including PubMed and Embase, from January 1, 2021 to December 31, 2022. In total, 278 studies were retrieved. Eligibility criteria were published in English and outcome studies. A literature search and article screening were independently performed by 2 authors and finally, 173 of 278 studies were included. Results: Thirty-nine studies used matching at the study design stage, and 171 adjusted for confounders using regression analysis or propensity scores at the analysis stage. Of these, 125 conducted regression analyses based on the study questions. Propensity score matching was the most common method involving propensity scores. A total of 171 studies included age and/or sex as confounders. Comorbidities and healthcare utilization, including medications and procedures, were used as confounders in 146 and 82 studies, respectively. Conclusions: This is the first review to address the methods and applications used to adjust for confounders in recently published studies. Our results indicate that all studies adjusted for confounders with appropriate study designs and statistical methodologies; however, a thorough understanding and careful application of confounding variables are required to avoid erroneous results.
Rho, Yeunsook;Cho, Do Yeon;Son, Yejin;Lee, Yu Jin;Kim, Ji Woo;Lee, Hye Jin;You, Seng Chan;Park, Rae Woong;Lee, Jin Yong
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제54권1호
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pp.8-16
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2021
This article aims to introduce the inception and operation of the COVID-19 International Collaborative Research Project, the world's first coronavirus disease 2019 (COVID-19) open data project for research, along with its dataset and research method, and to discuss relevant considerations for collaborative research using nationwide real-world data (RWD). COVID-19 has spread across the world since early 2020, becoming a serious global health threat to life, safety, and social and economic activities. However, insufficient RWD from patients was available to help clinicians efficiently diagnose and treat patients with COVID-19, or to provide necessary information to the government for policy-making. Countries that saw a rapid surge of infections had to focus on leveraging medical professionals to treat patients, and the circumstances made it even more difficult to promptly use COVID-19 RWD. Against this backdrop, the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) of Korea decided to open its COVID-19 RWD collected through Korea's universal health insurance program, under the title of the COVID-19 International Collaborative Research Project. The dataset, consisting of 476 508 claim statements from 234 427 patients (7590 confirmed cases) and 18 691 318 claim statements of the same patients for the previous 3 years, was established and hosted on HIRA's in-house server. Researchers who applied to participate in the project uploaded analysis code on the platform prepared by HIRA, and HIRA conducted the analysis and provided outcome values. As of November 2020, analyses have been completed for 129 research projects, which have been published or are in the process of being published in prestigious journals.
The purpose was to implement drug utilization review (DUR) for whom were diagnosed with chronic kidney disease (CKD) population using health insurance claim data. This study constructed drug utilization database using Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) database and selected contraindicated drugs with kidney based on previously developed drug utilization guide and reviewing other countries' examples. Main outcome measures were the proportion of prescription for 1 or more drugs of concern. The cohort included 115,948 subjects, who were diagnosed with chronic kidney disease. Inappropriate drugs with CKD patients was some used, and the most commonly prescribed classes were aluminum drugs. However it is difficult to find problems with inappropriate drug because claims data doesn't have laboratory data. Based on the result of retrospective drug utilization review study, more studies should be analysed drug utilization patterns and monitoring system should be developed.
Kim, Tae Jung;Lee, Ji Sung;Kim, Ji-Woo;Oh, Mi Sun;Mo, Heejung;Lee, Chan-Hyuk;Jeong, Han-Young;Jung, Keun-Hwa;Lim, Jae-Sung;Ko, Sang-Bae;Yu, Kyung-Ho;Lee, Byung-Chul;Yoon, Byung-Woo
Journal of Korean Medical Science
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제33권53호
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pp.343.1-343.8
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2018
Background: Linkage of public healthcare data is useful in stroke research because patients may visit different sectors of the health system before, during, and after stroke. Therefore, we aimed to establish high-quality big data on stroke in Korea by linking acute stroke registry and national health claim databases. Methods: Acute stroke patients (n = 65,311) with claim data suitable for linkage were included in the Clinical Research Center for Stroke (CRCS) registry during 2006-2014. We linked the CRCS registry with national health claim databases in the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA). Linkage was performed using 6 common variables: birth date, gender, provider identification, receiving year and number, and statement serial number in the benefit claim statement. For matched records, linkage accuracy was evaluated using differences between hospital visiting date in the CRCS registry and the commencement date for health insurance care in HIRA. Results: Of 65,311 CRCS cases, 64,634 were matched to HIRA cases (match rate, 99.0%). The proportion of true matches was 94.4% (n = 61,017) in the matched data. Among true matches (mean age 66.4 years; men 58.4%), the median National Institutes of Health Stroke Scale score was 3 (interquartile range 1-7). When comparing baseline characteristics between true matches and false matches, no substantial difference was observed for any variable. Conclusion: We could establish big data on stroke by linking CRCS registry and HIRA records, using claims data without personal identifiers. We plan to conduct national stroke research and improve stroke care using the linked big database.
Objectives : While there are many studies about treatments of facial palsy, no study has been performed on general population of Korea, especially concerning about comparison between western medicine and oriental medicine. This study aimed to investigate magnitude of health visits and treatment patterns for Korean patients with facial palsy through the computerized database of Health Insurance Review and Assessment Service(HIRAS). Methods : According to the HIRAS database over 5 years' period from 2004 to 2008, the medical records of patients with facial palsy as a main diagnosis were extracted. Inclusion criteria of facial palsy are Bell's palsy(G510), Geniculate ganglionitis(G511), Melkersson's syndrome(G512), Other disorders of facial nerve(G518), Disorder of facial nerve, unspecified(G519) in western medicine. And Paralytic face(G016), Deviated eye and mouth(J01), The other facial palsy(J013) were included in oriental medicine. We compared the claim number of western medical care with that of oriental medicine treatment by year and month. Results : The total claim number of facial palsy was increasing on both western medicine and oriental medicine from 2004 to 2008. In western medicine, the claim number of Bell's palsy(G510) is the most. In oriental medicine the inpatients claim number of Deviated eye and mouth(J01) is the most, while outpatients claim number of the other facial palsy(J013) is the most. Conclusions : Medical database of HIRAS provided comprehensive and vast information on epidemiologic characteristics and treatment, which can be more reliable data to expect medical demand for facial palsy in condition that accurate diagnosis and standardized treatment is delivered in clinical settings.
Purpose: Health expenditure and utilization of Korean medicine are increasing every year. Since Chuna Manual Therapy was covered by National Health Insurance in 2019, it is predicted that the usage of Chuna Manual Therapy would be also increasing. However, there are few studies about Chuna Manual Therapy using Korean National Health Insurance claims database. Therefore, we will investigate the utilization trend of outpatient's Chuna Manual Therapy using Korean National Health Insurance database and suggest political implications. Methodology: The Korean National Health Insurance claims database was used to identify outpatient's Chuna Manual Therapy usage spanning 4 years from 2019-2023 and the number of Chuna Manual Therapy claims were approximately 18.61 million. Findings: The number of Chuna Manual Therapy claims and patients, health expenditure of Chuna Manual Therapy have been increasing spanning 4 years among over 65 aged. In the case of female patients, the number of Chuna Manual Therapy claims was more than male patients and health spending related to Chuna Manual Therapy was also higher than male patients. Most patients visited Korean medicine clinics due to musculoskeletal diseases, and most claims were from rural regions. Practical Implication: Since Chuna Manual Therapy was covered by National Health Insurance in 2019, Utilization of Chuna Manual Therapy has been increased overall. In particular, Chuna Manual Therapy is mostly implemented in the elderly, Korean medicine clinics, and local areas, thus policy managers will need to consider this.
본 연구에서는 Chat GPT와 SQL을 활용하여 보건의료정보 관리 능력을 향상시킬 수 있는 실습모델을 연구하였다. SQL 활용을 위해서 학습자가 Chat GPT를 사용하여 데이터베이스에 쉽게 접근하고 데이터 추출을 위한 SQL 작성을 요청하였다. 청구 데이터베이스에서 분석한 내용은 보험청구금액의 합계, 진료항목별 보험 청구금액, 특정 금액에 해당하는 청구내역, 특정 처방환자의 기타 진단명, 특정 진단명의 검사내역, 항목별 합계금액을 산출하였다. Chat GPT에서 각 주제별로 작성된 SQL 문장으로 실행한 결과분석내용이 동일한 것을 확인하였다. 본 연구에서 진행한 바와 같이 ChatGPT를 사용하는 것은 단순히 업무를 단순화하거나 자동화하는 것이 아니라, 데이터베이스 관리 및 분석 작업에서의 정확성과 효율성을 높이는 보건의료데이터 관리의 역량을 향상시키는데 기여할 수 있을것이라고 사료된다.
Purpose: This study was conducted to identify the prenatal heath care utilization and expenditure among pregnant women. Method: This was a 5-month follow-up study using a stratified sampling and the data were drawn from the "nationwide claim database of Korean National Health Insurance Corporation". Result: This study found that pregnant women were first diagnosed with pregnancy when they were 7.1 weeks pregnant, received 12.7 times of prenatal examinations and 10.6 times of ultrasonogram. It was revealed that 67.5% of the subjects continued to receive prenatal care at the same medical institutions from the diagnosis of pregnancy to the delivery. The study also showed that the total expenditure of prenatal care per pregnant woman was 700,000 Korean Won (KRW) on average and the insurance coverage rate stood at only 20%. Pregnant women living in metropolitan area spent more on prenatal healthcare expenditure than those who living in medium-sized city or rural area. Conclusion: The results of this study implies that the government needs to provide pregnant women with continuous support by increasing health insurance coverage for prenatal care. Especially, it is considered to provide more support to the pregnant women residing in medically underserved areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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