包括阿尔茨海默病（AD）和相关痴呆症（RD）在内的痴呆症的发病率在全球范围内不断增加，预计未来30年内痴呆症患者的数量将增加两倍，到2050年将达到近1.53亿例。因此，老龄化研究人员主张进行更多的方法论研究，以评估痴呆症的风险因素，希望能减少与痴呆症有关的发病率和死亡率。

尽管年龄增长和家族史是痴呆症的重要预测因素，但社会人口和行为因素也起着一定的作用。目前，据估计至少有40%的痴呆症风险可归因于潜在的可改变因素，其中许多因素在早期和中期开始。这些早期和中期的暴露与痴呆症发病之间的时间差，以及流行病学研究的有限规模，使得常规收集的健康数据在更大的队列中成为进行风险因素研究的有希望的工具。

然而，在进行这样的研究之前，需要了解行政健康数据在人口队列中对痴呆症的准确把握程度。有近40项研究评估了行政数据库中痴呆症病例识别的准确性。这些研究大多集中在所有原因的痴呆症，并从单一的行政数据集中提取。

此外，由于不同的临床实践和电子健康记录（her）的变化，不同国家的行政数据库在痴呆症诊断的准确性上也有差异。

藉此，美国犹他大学的Karen C. Schliep等人，将门诊、住院、医疗保险记录和死亡证明中发现的AD、RD和全因性痴呆的临床诊断（测试方法）与参加美国CacheCounty记忆、健康和老化研究（CCSMHA）的相同个体的研究诊断（参考方法）进行比较。

主要目标是评估通过每个来源以及所有来源结合起来的AD、RD和所有原因的痴呆的准确性，假设来自不同数据来源的信息可以是互补的，并提供一个更准确的情况。

他们将门诊手术、住院病人、医疗保险行政记录和死亡证明中的阿尔茨海默病（AD）和全因性痴呆的个体内临床诊断与卡奇县记忆、健康和老龄化研究（CCSMHA）参与者的研究诊断进行比较（1995-2008，N = 5092）。

结合所有来源的临床健康数据，提高了识别全因性痴呆（71%）和AD（48%）的敏感性，同时保持相对较高的特异性（分别为81%和93%）。

医疗保险报销对病例识别的敏感性最高（分别为57%和40%）。

这个研究的重要意义在于发现了:行政健康数据可能提供了一种比研究评估更不准确的方法来识别患有痴呆症的个体，但通过结合健康数据来源，准确性会得到提高。评估所有原因的痴呆与特定原因的痴呆，如AD，将导致敏感性的提高，但以特异性为代价。

原文出处：
Schliep KC, Ju S, Foster NL, et al. How good are medical and death records for identifying dementia? Alzheimer’s & Dementia. Published online December 7, 2021:alz.12526. doi:10.1002/alz.12526