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Validating inborn error of immunity prevalence and risk with nationally representative electronic health record data - 05/06/24

Doi : 10.1016/j.jaci.2024.01.011 
Nicholas L. Rider, DO a, , , Ahuva Truxton, MBA b, Tracy Ohrt, MS b, Irene Margolin-Katz, BS b, Mary Horan, BA b, Harold Shin, MS c, Roger Davila, BA d, Vanessa Tenembaum, BA d, Jessica Quinn, MPH d, Vicki Modell d, Fred Modell, MBA d, Jordan S. Orange, MD, PhD e, Almut Branner, PhD b, , Cynthia Senerchia, RN, MS b,
a Department of Health Systems and Implementation Science, Virginia Tech Carilion School of Medicine, Roanoke, Va 
b Optum Clinical Trial Solutions, Optum Life Sciences, Eden Prairie, Minn 
c Division of Clinical Informatics, Liberty University College of Osteopathic Medicine, Lynchburg, Va 
d Jeffrey Modell Foundation, New York, NY 
e Department of Pediatrics, Columbia University Vagelos College of Physicians and Surgeons, New York, NY 

Corresponding author: Nicholas L. Rider, DO, 1 Riverside Circle, 246, Roanoke, VA 24016.1 Riverside Circle246RoanokeVA24016

Abstract

Background

The 10 Warning Signs of Primary Immunodeficiency were created 30 years ago to advance recognition of inborn errors of immunity (IEI). However, no population-level assessment of their utility applied to electronic health record (EHR) data has been conducted.

Objective

We sought to quantify the value of having ≥2 warning signs (WS) toward diagnosing IEI using a highly representative real-world US cohort. A secondary goal was estimating the US prevalence of IEI.

Methods

In this cohort study, we accessed normalized and de-identified EHR data on 152 million US patients. An IEI cohort (n = 41,080), in which patients were defined by having at least 1 verifiable IEI diagnosis placed ≥2 times in their record, was compared with a matched set of controls (n = 250,262). WS were encoded along with relevant diagnoses, relative weights were calculated, and the proportion of IEI cases versus controls with ≥2 WS was compared.

Results

The proportion of IEI cases with ≥2 WS significantly differed from controls (0.33 vs 0.031; P < .0005, χ2 test). We also estimated a US IEI prevalence of 6 per 10,000 individuals (41,080/73,165,655; 0.056%). WS 9 (≥2 deep-seated infections), 7 (fungal infections), 5 (failure to thrive) and 4 (≥2 pneumonias in 1 year) were the most heavily weighted among the IEI cohort.

Conclusions

This nationally representative US-based cohort study demonstrates that presence of WS and associated clinical diagnoses can facilitate identification of patients with IEI from EHR data. In addition, we estimate that 6 in 10,000, or approximately 150,000 to 200,000 individuals are affected by IEI across the United States.

Il testo completo di questo articolo è disponibile in PDF.

Key words : Inborn error of immunity, primary immune disorder, diagnosis, epidemiology, diagnostic delay

Abbreviations used : AI, EHR, ICD-9, ICD-10, IEI, IUIS, JMF, PI, RR, VEO-IBD, WS


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