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7. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung des Deutschen Netzwerks für Versorgungsforschung

16. - 18.10.2008, Köln

Strategien zur Validierung von Diagnosen in GKV-Routinedaten

Meeting Abstract

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  • Ingrid Schubert - Universität zu Köln, PMV Forschungsgruppe, Köln
  • Peter Ihle - Universität zu Köln, PMV Forschungsgruppe, Köln
  • Ingrid Köster - Universität zu Köln, PMV Forschungsgruppe, Köln

7. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung des Deutschen Netzwerks für Versorgungsforschung. Köln, 16.-18.10.2008. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2008. DocC6.98

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Published: October 6, 2008

© 2008 Schubert et al.
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Daten der Gesetzlichen Krankenversicherung haben in den letzten zehn Jahren - und insbesondere seit durch das GMG (2004) die ambulanten Diagnosen und Leistungen für die Krankenkassen personenbeziehbar wieder verfügbar sind, für die Versorgungsforschung an Bedeutung gewonnen. Für alle Daten gilt, dass sie zu Abrechnungszwecken erhoben wurden und deshalb im Rahmen einer sekundären Analyse die Vollständigkeit, Plausibilität und Validität der Angaben zu prüfen ist. Besonderes Interesse gilt hierbei den Diagnosen, die zunehmend für die Gesundheitsberichterstattung, Versorgungsepidemiologie, Kostenanalyse oder Outcomeforschung herangezogen werden.

Eine externe Validierung, z.B. durch Vergleiche mit den Aufzeichnungen des behandelnden Arztes oder durch eine unabhängige erneute medizinische Untersuchung, wird als Goldstandard bezeichnet, ist aber meist nicht möglich. Der Modifikator G (gesichert) reicht als Validierungskriterium nicht aus. Aus diesem Grund sind Verfahren der internen Validierung entwickelt worden. Davon zu unterscheiden sind Plausibilitätskontrollen für Fehlkodierungen (z. B. implausibles Geschlecht oder Altersgruppe für eine Erkrankung).

Auf der Basis der Daten der Versichertenstichprobe AOK Hessen/KV Hessen werden – in Sinne eines generischen Validierungskonzeptes - unterschiedliche Kriterien zur Einschätzung der Validität der Diagnosen für ausgewählte Erkrankungen vorgestellt, z.B. Diagnosewiederholung, Spezifizierung der Diagnose, Bestätigung durch verschiedenen Ärzte/Einrichtungen, spezifische Verordnungen und Leistungen, Versterben in zeitlicher Nähe zur Diagnose. Darauf aufbauend werden Algorithmen für die Definition epidemiologisch sicherer Fälle entwickelt und die Prävalenzschätzungen mit Ergebnissen anderer Datenquellen verglichen (z.B. Register, Survey, Ergebnisse aus anderen Routinedaten). Die Validierung und insbesondere die nachfolgende Definition der Zielerkrankung muss dabei die Zielsetzung der geplanten Untersuchung berücksichtigen.