摘要
背景：本研究旨在开发和验证基于索赔的算法，用于识别2019年冠状病毒病（COVID-19）住院患者和疾病严重程度。
方法：我们使用的索赔数据包括2020年1月1日至2021年12月31日期间在国家全球医学中心医院的所有患者。使用诊断代码（国际疾病分类，10第个修订代码：U07.1、B34.2）和相关的医疗程序代码。使用新冠肺炎住院登记和电子健康记录确定真实病例。每隔6个月计算每个算法的敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）。
结果：在75711名患者中，住院患者的真实病例数为1192例，中度或更高状态患者为622例，重度状态患者为55例。住院诊断编码算法的敏感性为90.4%～94.9%，PPVs的敏感性为9.3%～19.4%。在由诊断代码和程序代码组成的算法中，在以下时间段内观察到了高灵敏度和PPV：住院（2021年1月至6月）的93.9%和97.1%，中度或更高状态的90.4%和87.5%，以及严重状态的92.3%和85.7%（2020年7月至12月），分别是。几乎所有算法都具有约99%的特异性和NPV。
结论：在整个研究期间，新冠肺炎住院诊断代码算法的有效性较低。由诊断代码和程序代码组成的新型冠状病毒肺炎（COVID-19）住院、中度或更高状态和重度状态的算法在某些时期显示出较高的有效性。
