[发明专利]一种基于医保大数据测算疾病患病率的方法

摘要

本发明公布了一种基于医保大数据测算疾病患病率的方法，将特定时间内总人口中的所有患有某病的新旧病例数目作为计算患病率的分子，将特定时间内的总人口作为计算患病率的分母；通过汇总每月医保数据的多个关键参数，包括：每月参保个体总数、每月新增参保个体数、每月就诊记录总数、每月就诊记录诊断缺失总数；获得患病率计算的分子与分母信息，进而计算得到患病率。本发明方法以医保大数据为基础，简便快速有效，可以替代耗费人财物的现有流行病学人群调查，转变以面板数据为基础的患病率计算策略，优化数据存储、运算的执行效率，降低隐私泄露风险和数据共享门槛，促进医保大数据的转化应用。

主权项

1.一种基于医保大数据测算疾病患病率的方法，针对汇总格式数据高效地计数得到患病率计算对应的分子和分母，将特定时间内总人口中的所有患有某病的新旧病例数目作为计算患病率的分子，将特定时间内的总人口作为计算患病率的分母；通过汇总每月医保数据的多个关键参数；获得患病率计算的分子与分母信息，进而计算得到患病率；包括如下步骤：A1.确定数据库范围，包括数据的时间跨度、数据地域分布、门诊/住院数据；A2.进行数据库的基本清洗，定义患病率计算的目标疾病；A3.获取患病率计算的分母信息；具体包括三组：第一组是参保但从未报销的个体；第一组分母的人月总和表示如式1：其中，t表示第t个月份；Insurancet,n为第n个该组个体在第t个月份的参保状态；n代表第一组分母的人月总和；第二组是参保且有报销记录但未出现目标诊断的个体；根据诊断状态包括三种情况：第一种情况：未因病就诊无报销记录的人月直接纳入分母，对每月而言，未因病就诊无报销记录的当月人数记作m1,1；第二种情况：因病就诊且诊断完整的人月应纳入分母计算，对每月而言，因病就诊且诊断完整的当月人数记作m1,2；第三种情况：有就诊但诊断缺失的人月应考虑后续填补，将因病就诊但诊断缺失的当月人数记作m1,3；以每个月为例，第二组分母的人月总和表示如式2：其中，t表示第t个月份；Insurancet,m为第m个该组个体在第t个月份的参保状态；m代表第二组分母的人月总和；第三组是参保有报销记录且出现目标诊断的个体；根据诊断状态包括三种情况：第一种情况：未因病就诊无报销记录的人月直接纳入分母，即将未因病就诊无报销记录的当月人数记作k1,1；第二种情况：因病就诊且诊断完整的人月应纳入分母计算，即将因病就诊且诊断完整的当月人数记作k1,2；第三种情况：有就诊但诊断缺失的人月应考虑后续填补，即将因病就诊但诊断缺失的当月人数记作k1,3；以每个月为例，第三组分母的人月总和表示如式3：其中，t表示第t个月份；Insurancet,k为第k个该组个体在第t个月份的参保状态；k代表示第三组分母的人月总和；A4.获取患病率计算的分子信息；具体包括两组：第一组是直接观测到的患者，为每个月诊断为目标疾病的人数之和，即∑tCase_real，其中，t表示第t个月份；Case_real表示每个月诊断为目标疾病的人数；第二组是诊断缺失需填补测算的患者；包括：参保且有报销记录但未出现目标诊断的个体中当月有就诊但诊断缺失的人数m1,3和参保有报销记录且既往已经出现目标诊断的个体中当月有就诊但诊断缺失的人数k1,3；填补后的目标疾病人数包括两部分：第一部分是根据参保且有报销记录但未出现目标诊断的个体中当月有就诊但诊断缺失的人数所估算的目标患者总数第二部分是根据参保有报销记录且既往已经出现目标诊断的个体中当月有就诊但诊断缺失的人数所估算的目标患者总数其中，t表示第t个月份；Caseimpute_m表示每个月内，根据参保且有报销记录但未出现目标诊断的个体中当月有就诊但诊断缺失的人数所估算的目标患者数；Caseimpute_k表示每个月内，根据参保且有报销记录且既往已经出现目标诊断的个体中，当月有就诊但诊断缺失的人数所估算的目标患者数；A5.对患病率计算的分子对应的患者信息的基本特征进行核查并统一，使得每个个体对应唯一的身份识别ID，同时每个唯一的身份识别ID对应的基本特征信息一致；A6.对获得的患病率计算的分子信息与分母信息求商，计算得到患病率。