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Routinedaten im Gesundheitswesen - Handbuch Sekundärdatenanalyse: Grundlagen, Methoden und Perspektiven
Enno Swart, Peter Ihle, Holger Gothe, David Matusiewicz
Verlag Hogrefe AG, 2014
ISBN 9783456954356 , 536 Seiten
2. Auflage
Format PDF, OL
Kopierschutz Wasserzeichen
Routinedaten im Gesundheitswesen
1
Inhalt
6
Vorwort der ersten Auflage Sekundärdatenanalyse: Aufgaben und Ziele
17
AGENS – eine schrecklich routinierte Familie
20
I. Versorgungsbereiche im Spiegel der Gesetzlichen Krankenversicherung
28
1. Stammdaten und Versichertenhistorien
29
1.1 Einleitung
29
1.2 Versichertengruppen
30
1.3 Versichertenbezogene Merkmale
31
1.4 Nutzung fu¨r wissenschaftliche Fragestellungen
35
1.5 Auswahl von Bezugspopulationen
36
2. Analysen zur Sterblichkeit
39
2.1 Hintergrund
39
2.2 Untersuchungsgegenstand: Sterberaten
40
2.3 Datengrundlage, methodisches Vorgehen und Selektion
40
2.4 Sterberaten der Deutschen Rentenversicherung und der Gesetzlichen Krankenversicherung versus Bevölkerungsdaten der Human Mortality Database
41
2.5 Ausblick
43
3. Ambulante ärztliche Versorgung
44
3.1 Hintergrund – Abgrenzung – gesetzliche Grundlagen
45
3.2 Datenerhebungswege –Datenhalter
48
3.3 Datenstruktur – Datenumfang – Kennwerte
49
3.4 Historische Verfu¨gbarkeit – wesentliche Veränderungen
57
3.5 Beispielauswertungen
58
3.6 Resu¨mee: Möglichkeiten und Grenzen
61
4. Dokumentation der Disease-Management-Programme
64
4.1 Hintergrund und Historie
65
4.2 Datenentstehung
66
4.3 Datenstruktur
68
4.4 Historische Verfu¨gbarkeit
71
4.5 Evaluation
72
4.6 Daten-Qualität der Dokumentationsdaten
72
4.7 Ausblick: Möglichkeiten und Grenzen
73
5. Arzneimittelverordnungen
75
5.1 Einfu¨hrung
75
5.2 Was sind Arzneimittel?
76
5.3 Wie kommen die Arzneimitteldaten zu den Krankenkassen?
77
5.4 Analysen mit Arzneimitteldaten
80
5.5 Kassenartenu¨bergreifende Arzneimitteldaten
83
5.6 Kassenspezifische Arzneimitteldaten
84
5.7 Fazit
86
6. Heilmittel
89
6.1 Hintergrund
89
6.2 Wie entstehen die Heilmitteldatenpools?
91
6.3 Heilmitteldatenpools, Kennwerte und Veröffentlichungen von Heilmitteldaten
93
6.4 Ausblick: Möglichkeiten und Grenzen
103
7. Zahnärztliche Versorgung
105
7.1 Hintergrund – Abgrenzung – gesetzliche Grundlagen
106
7.2 Datenerhebungswege – Datenhalter
107
7.3 Ablauf der elektronischen Datenu¨bermittlung
107
7.4 Formulare, die vor der elektronischen Datenu¨bermittlung eingesetzt wurden
109
7.5 Datenstruktur – Datenumfang
113
7.6 Kennwerte
113
7.7 Publikationen und bevölkerungsbezogene Studien in Deutschland – Referenzergebnisse
117
7.8 Resu¨mee: Möglichkeiten und Grenzen
119
8. Krankenhausbehandlung
122
8.1 Hintergrund – Abgrenzung – gesetzliche Grundlagen
123
8.2 Datenerhebungswege – Datenhalter
127
8.3 Datenstruktur – Datenumfang – Kennwerte
129
8.4 Auswertung und Kennwerte
136
8.5 Beispielauswertungen
142
8.6 Historische Verfu¨gbarkeit – wesentliche Veränderungen
144
8.7 Resu¨mee
145
9. Arbeitsunfähigkeit
147
9.1 Hintergrund und gesetzliche Rahmenbedingungen
147
9.2 Entstehung der Arbeitsunfähigkeitsdaten und Datenhaltung
148
9.3 Datenstruktur: Welche Daten stehen zur Verfu¨gung?
149
9.4 Arbeitsunfähigkeitsdaten in der Gesundheitsberichterstattung und Epidemiologie
150
9.5 Kennwerte
151
9.6 Möglichkeiten und Grenzen
159
9.7 Resu¨mee
160
II. Versorgungsbereiche im Spiegel anderer Sozialversicherungsträger
162
10. Pflegeleistungen nach Sozialgesetzbuch XI
163
10.1 Hintergrund
164
10.2 Datenentstehung in der Pflegekasse
167
10.3 Daten bei den Pflegekassen
168
10.4 Historische Verfu¨gbarkeit – wesentliche Veränderungen
170
10.5 Amtliche Statistiken zur Pflegeversicherung
171
10.6 Resu¨mee
172
10.7 Ausblick
174
11. Routinedaten zur Rehabilitation durch die Träger der Sozialversicherung
177
11.1 Hintergrund
177
11.2 Datenentstehung in der Rehabilitation
180
11.3 Datenstruktur, -aufbau und Datenumfang, Besonderheiten
182
11.4 Resu¨mee: Möglichkeiten und Grenzen
187
12. Rekonstruktion von Erwerbsverläufen
193
12.1 Einleitung
193
12.2 Sekundärdaten der Arbeitsverwaltung
194
12.3 Die Verwendung von erwerbsbiografischen Informationen aus den Sekundärdaten der Bundesagentur fu¨r Arbeit und des Instituts fu¨r Arbeitsmarkt- und Berufsforschung
197
12.4 Die Verknu¨pfung von administrativen Erwerbsbiografiedaten mit Primärdaten der lidA- (leben in der Arbeit)-Kohortenstudie zu Arbeit und Gesundheit
198
12.5 Die Sequenzmusteranalyse als Beispiel der Abbildung erwerbsbiografischer Verläufe
199
12.6 Zusammenfassung
201
13. Daten zu Erwerbsminderungsrenten
204
13.1 Hintergrund
204
13.2 Datenentstehung
205
13.3 Datenstruktur
205
13.4 Resu¨mee
211
III. Ergänzende Routinedaten mit Gesundheitsbezug
214
14. Gesundheitsbefragungen und Aggregatdaten
215
14.1 Einleitung
216
14.2 Gesundheitsmonitoring des Robert Koch-Instituts
216
14.3 Weitere gesundheitsrelevante Surveys
218
14.4 Bevölkerungsumfragen mit gesundheitsrelevanten Themen
219
14.5 Nutzung von Aggregatdaten
220
14.6 Resu¨mee
222
15. Möglichkeiten und Grenzen von Befragungsdaten und Daten gesetzlicher Krankenversicherungen
224
15.1 Einfu¨hrung
225
15.2 Befragungsdaten
225
15.3 Daten gesetzlicher Krankenversicherungen
228
15.4 Zusammenfassende Beurteilung
231
16. Registerdaten
235
16.1 Einfu¨hrung
235
16.2 Was ist ein Register?
235
16.3 Welche Register gibt es?
236
16.4 Epidemiologisches Krebsregister Niedersachsen (EKN) als Beispiel fu¨r ein Krankheitsregister
238
16.5 Berliner Herzinfarktregister als Beispiel fu¨r ein Qualitätsregister
240
16.6 Welche Vorzu¨ge haben Register?
242
16.7 Welche Grenzen und Probleme weisen Register auf?
242
16.8 Zusammenfassung und Ausblick
244
17. Daten der Privaten Krankenversicherung (PKV)
246
17.1 Das System der Privaten Krankenversicherung in Deutschland
246
17.2 Hintergru¨nde fu¨r die Datenlage in der PKV
247
17.3 Versorgungsdaten der PKV
248
17.4 Stellenwert der Nutzung von Versorgungsdaten der PKV
252
18. Leistungserbringerbezogene Merkmale
255
18.1 Hintergrund
255
18.2 Merkmale zur Abgrenzung von Leistungserbringern
256
18.3 Zuordnung von leistungserbringerbezogenen Merkmalen
259
19. Routinedaten im Ausland
261
19.1 Hintergrund
261
19.2 Arztbasierte Datensätze
262
19.3 Administrative Datensätze
264
19.4 Fazit
266
IV. Datenzugang und Datenvalidierung
270
20. Zugang zu Routinedaten
271
20.1 Einleitung
271
20.2 Forschungsdatenzentren der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder
272
20.3 Reha-Statistik der deutschen Rentenversicherung
276
20.4 Informationssystem Versorgungsdaten (Datentransparenz)
279
20.5 KV-Daten-Stichprobe des Zentralinstituts fu¨r die kassenärztliche Versorgung
280
20.6 Versorgungsdaten der Versicherten bei gesetzlichen Krankenversicherungen
284
21. Datenschutzrechtliche Aspekte bei der Nutzung von Routinedaten
292
21.1 Rechtlicher Hintergrund
292
21.2 Organisatorisches Vorgehen
295
21.3 Zwei Beispielstudien unter datenschutzrechtlichen Gesichtspunkten
301
21.4 Fazit
302
22. Datenhaltung und -analyse aus technischer Sicht
305
22.1 Einleitung
305
22.2 Datenhaltung
306
22.3 Datenverknu¨pfung
307
22.4 Datenzugang und Datenu¨bermittlung
307
22.5 Datenvolumen
309
22.6 Software
310
22.7 Fazit
314
23. Pru¨fung der Datenqualität und Validität von GKV-Routinedaten
315
23.1 Warum mu¨ssen Daten gepru¨ft werden?
316
23.2 Welche Möglichkeiten der Pru¨fung gibt es?
318
23.3 Anwendungsbeispiele zur Plausibilität
320
23.4 Anwendungsbeispiele zur internen Validierung
323
23.5 Anwendungsbeispiele zur externen Validierung
325
23.6 Pru¨fstrategien
327
23.7 Fazit zur Pru¨fung der Daten-Qualität
330
24. Klassifikationssysteme
332
24.1 Hintergrund
332
24.2 Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandten Gesundheitsprobleme (ICD-10)
333
24.3 Operationen- und Prozedurenschlu¨ssel (OPS)
335
24.4 Einheitlicher Bewertungsmaßstab (EBM)
336
24.5 Anatomisch-therapeutisch-chemisches System (ATC)
339
24.6 Pharmazentralnummer (PZN)
341
24.7 Die Neugestaltung des Tätigkeitsschlu¨ssels
343
24.8 Institutionskennzeichen (IK)
344
25. Datenlinkage
348
25.1 Allgemeine Anforderungen an das Datenlinkage
349
25.2 Ausgewählte Beispiele des Datenlinkages
351
V. Routinedaten als Informationsquelle fu¨r Morbiditätsschätzungen
358
26. Krankheitsereignis: Operationalisierung und Falldefinition
359
26.1 Hintergrund
360
26.2 Operationalisierung von Krankheiten in der Versorgungsforschung und Pharmakovigilanz: Stellenwert der Diagnosedaten
361
26.3 Szenarien der Diagnosegenerierung im ambulanten Sektor
362
26.4 Interne Diagnosevalidierung und Falldefinition
364
26.5 Externe Diagnosevalidierung/Plausibilisierung
366
26.6 Fazit
367
27. Bestimmung von Behandlungs- und Erkrankungsperioden in Routinedaten
370
27.1 Hintergrund und Datengrundlage
370
27.2 Behandlungs- versus Erkrankungszeitraum
371
27.3 Prävalenz- und Inzidenzbestimmung – praktische Umsetzung in den Daten
372
27.4 Persistenz der Erkrankung und Diagnosemuster in Routinedaten
375
27.5 Fazit
375
28. Die Population unter Risiko bei Prävalenz- und Inzidenzschätzungen – Nennerkonzepte
377
28.1 Hintergrund
378
28.2 Besonderheiten von Versichertenstammdaten fu¨r eine Nennerdefinition
379
28.3 Zeitliche Verfu¨gbarkeit von Leistungsdaten
382
28.4 Verfahren zur Selektion einer Population unter Risiko
382
28.5 Nennerkonzepte fu¨r Daten der Datentransparenzverordnung (§ 303a–e SGB V)
386
28.6 Fazit
387
29. Fallbeispiele fu¨r Prävalenz- und Inzidenzschätzungen
390
29.1 Einleitung
390
29.2 Neugeborenen-Inzidenz fu¨r Mukoviszidose – ein cleverer Spezialfall
392
29.3 Extrapolation der Lebenszeitprävalenz der Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung
394
29.4 Wie umgehen mit der Erkrankungsdunkelziffer bei Osteoporose?
397
29.5 Fazit
398
VI. Spezielle Methoden, Instrumente und Anwendungen
402
30. Matching-Verfahren
403
30.1 Hintergrund
403
30.2 Verfu¨gbarkeit von Matching-Variablen in Sekundärdaten
404
30.3 Matching-Verfahren
405
30.4 Herausforderungen und Probleme beim Matching
407
30.5 Fazit und Ausblick
411
31. Risikoadjustierung und Komorbiditäten
412
31.1 Hintergrund
412
31.2 Beru¨cksichtigungsfähige Variablen fu¨r eine Risikoadjustierung
413
31.3 Komorbiditätsbasierte Risikoindizes
416
31.4 Methodische Herausforderungen der Risikoadjustierung
417
31.5 Anwendungsfelder der Risikoadjustierung
418
31.6 Fazit
422
32. Bias und Confounding
425
32.1 Einfu¨hrung
425
32.2 Definition und Beispiele von Bias und Confounding
427
32.3 Maßnahmen zur Vermeidung/Adjustierung von Bias und Confounding
429
32.4 Zusammenfassung
433
33. Routinedaten fu¨r kleinräumige Analysen
436
33.1 Vorbemerkungen
436
33.2 Regionalisierte Daten der Gesetzlichen Krankenversicherung
437
33.3 Versorgungsatlas
438
33.4 Raumordnungsdaten des Bundesinstituts fu¨r Bau-, Stadt- und Raumforschung
439
33.5 Regionalisierte Daten der amtlichen Statistik
440
33.6 Mikrozensus
441
33.7 Survey-Daten des Robert Koch-Institus
442
33.8 Das Sozioökonomische Panel
442
33.9 Fazit
443
34. Erfahrungen aus Sozialmedizin und Gesundheitsökonomie
447
34.1 Hintergrund
447
34.2 Ausgewählte Problemfelder und Erfahrungen im Rahmen von Routinedatenanalysen
448
34.3 Fazit
459
35. Nutzung von Sekundärdaten in der gesetzlichen Qualitätssicherung
461
35.1 Einfu¨hrung
461
35.2 Sekundärdaten und Qualitätssicherung?
462
35.3 Gesetzliche Grundlagen
463
35.4 Entwicklung eines sekundärdatenbasierten Qualitätssicherungsverfahrens im Leistungsbereich Dekubitusprophylaxe
464
35.5 Nutzung von stationären Abrechungsdaten im Rahmen der Veröffentlichung der Ergebnisqualität fu¨r Perinatalzentren der Level 1 und Level 2 «Phase B»
468
35.6 Nutzung von Sekundärdaten zur Weiterentwicklung des Leistungsbereichs Cholezystektomie
469
35.7 Resu¨mee und Ausblick
471
36. Vorschlag fu¨r eine standardisierte Berichterstattung von Sekundärdatenanalysen
475
36.1 Vorbemerkungen
478
36.2 Zielsetzung und Vorgehen
479
36.3 Bewertung der STROBE-Kriterien und Empfehlungen fu¨r deren Ergänzung
479
36.4 Diskussion
481
Anhang
488
Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS): Leitlinien und Empfehlungen (3. Fassung 2012)
489
Abku¨rzungsverzeichnis
499
Glossar
505
Autorenverzeichnis
517
Adressen der Herausgeber
527
Sachregister
528