神经及心血管疾病自我报告数据与行政健康数据诊断一致性的性别差异分析

《Scientific Reports》：Sex-stratified assessment of the concordance between self-reported diagnoses and the administrative health databases across eight cardiovascular and neurological traits

　　摘要尽管基于性别的差异在健康相关研究中已有充分记录，但性别是否会影响自我报告数据与行政健康数据（AHD）诊断之间的一致性仍不清楚。神经系统和心血管疾病造成了沉重的疾病负担，并且在患病率、进展和治疗反应方面存在性别差异。我们评估了AHD与自我报告数据之间的一致性是否存在性别差异。自我报告数据来自加拿大魁北克省基于人群的队列研究CARTaGENE，并与健康保险记录进行了链接。我们使用Cohen's Kappa系数评估了八种神经系统或心血管疾病的自我报告数据与行政数据之间的一致性。此外，通过性别分层分析，我们评估了疾病患病率与已发表的多基因风险评分之间的相关性。在性别分层分析中，Kappa估计值在心肌梗死（男性0.67 [0.63–0.70] vs. 女性0.48 [0.39–0.57]）和卒中（男性0.53 [0.47–0.59] vs. 女性0.38 [0.29–0.46]）方面的95%置信区间不重叠，表明男性患者的一致性更高。我们将已发表的多基因风险评分与本队列进行比较的性别分层分析——无论是基于行政健康数据诊断还是自我报告问卷问题的回答——均提示心肌梗死、高血压、抑郁症和多发性硬化症的各评分十分位组中男女患病率存在差异。了解自我报告数据与健康行政数据之间按性别划分的一致性，有助于明确对于特定疾病和性别，来自不同数据来源的诊断是否可以可靠地进行比较或整合。