Exploring the Impact of Missing Death Data on Identification of Congenital Malformations in Insurance Claims Data
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
BACKGROUND: Accurate algorithms are needed to support real-world studies of medication safety in pregnancy. Kharbanda et al. developed and validated algorithms for congenital malformations that incorporate death data and diagnosis codes from the ICD-9-CM and ICD-10-CM coding eras. OBJECTIVES: To modify an EHR-based malformation algorithm for use with claims data and quantify the impact of missing death by calculating prevalence and sensitivity. METHODS: Using the MarketScan Commercial Database (2007-2022), we established a linked cohort of birthing parents and their liveborn infants, and a claims subcohort restricted to years with inpatient death information. We established a cohort of liveborn infants in Kaiser Permanente Washington (KPWA) integrated EHR/claims data (2007-2022) that included comprehensive death information. We applied the validated algorithm to identify 22 malformations in MarketScan and 7 in KPWA (those with a prevalence ≥ 10 per 10,000 live births in MarketScan). In MarketScan, we calculated malformation prevalence with and without death information. We assessed the contribution of death on malformation identification by calculating sensitivity (with death as the gold standard). RESULTS: Among 2,203,328 infants in the MarketScan cohort, malformation prevalence was 201.3 per 10,000 live births. In the MarketScan subcohort (n = 1,287,384), prevalence was 198.2 and 199.1 per 10,000 live births without and with death information, respectively. Among the most prevalent malformations, estimated sensitivity ranged from 95.8% for severe cardiac defects to 100.0% for intestinal atresia or stenosis, pyloric stenosis and limb deficiency (claims/EHR cohort) and from 98.6% for severe cardiac defects to 100.0% for intestinal atresia or stenosis and pyloric stenosis (claims subcohort). Limitations include the use of an imperfect gold standard and a lack of chart review. CONCLUSIONS: We adapted a validated malformation algorithm for use with claims data. Omitting death information did not meaningfully impact sensitivity, suggesting this algorithm can be applied to data sources lacking death information.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Exploring the Impact of Missing Death Data on Identification of Congenital Malformations in Insurance Claims Data
- Date Crossref
- 09/04/2026
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Washington University in St. Louis pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Kaiser Permanente Washington Health Research Institute pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Washington pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Vanderbilt University Medical Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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HealthPartners pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Rhode Island Spine Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Division of Infectious Diseases Washington University School of Medicine St. Louis Missouri USA Department of Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute for Informatics Washington University School of Medicine St. Louis Missouri USA pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Epiphany Consulting pays non établi dans la noticeInstitution
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Genomic Medicine Washington University School of Medicine St. Louis Missouri USA Department of Pediatrics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Division of Public Health Sciences Washington University School of Medicine St. Louis Missouri USA Department of Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Washington University in St. Louis, Kaiser Permanente Washington Health Research Institute et University of Washington, avec 8 autres affiliations.
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