gms | German Medical Science

50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie (dae)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie

12. bis 15.09.2005, Freiburg im Breisgau

Rückschlüsse von bekannter Medikation auf fehlende bzw. unbekannte chronische Diagnosen bei pflegebedürftigen Personen

Meeting Abstract

  • Andrea Ernert - Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie Charite Universitätsmedizin Berlin, Berlin
  • Ulrike Grittner - Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie Charite Universitätsmedizin Berlin, Berlin
  • A. Römheld - Institut für Med. Soziologie / Charité, Berlin
  • P. Schlattmann - Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie Charite Universitätsmedizin Berlin, Berlin
  • M. Viehweger - Institut für Med. Soziologie / Charité, Berlin
  • A. Kuhlmey - Institut für Med. Soziologie / Charité, Berlin
  • C. Carl - Institut für Med. Soziologie / Charité, Berlin
  • P. Martus - Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie Charite Universitätsmedizin Berlin, Berlin

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. 50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Freiburg im Breisgau, 12.-15.09.2005. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2005. Doc05gmds326

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2005/05gmds362.shtml

Veröffentlicht: 8. September 2005

© 2005 Ernert et al.
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Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung

Um Aussagen über das Auftreten und die Häufigkeiten von chronischen Krankheiten in großen Bevölkerungsgruppen machen zu können, sind Analysen von Krankenkassendaten sinnvoll [1].

Allerdings werden von Krankenkassen häufig nur einzelne Diagnosen bei Krankenhausaufenthalten aufgeführt und somit nicht alle auftretenden chronischen Krankheiten dokumentarisch erfasst. Gleichzeitig können Angaben zu verordneten Medikamenten Hinweise auf weitere Haupt- und Nebendiagnosen liefern. Bei der Ableitung solcher zusätzlichen Diagnosen spielen sowohl inhaltliche als auch wahrscheinlichkeitstheoretische Überlegungen über den Zusammenhang zwischen Medikation und Diagnosen eine Rolle.

Material und Methoden

Im Rahmen des Versorgungsforschungsprojektes „Evaluation der Effektivität und Effizienz eines integrierten Versorgungssystems für ältere pflege- und hilfsbedürftige Menschen am Beispiel der Pflege- und Wohnberatung Ahlen“ stehen Datensätze der AOK zur Verfügung, die bezogen auf die Jahre 2001 bis 2003 die routinemäßig erfassten Daten sämtlicher pflegebedürftiger Personen aus den Städten Ahlen und Menden enthalten. Der Datensatz umfasst Informationen von insgesamt 1351 Personen (695 aus Ahlen und 656 aus Menden).

1057 Personen waren im genannten Zeitraum mindestens einmal im Krankenhaus, von ihnen liegen insgesamt 3782 Diagnosen vor. Am häufigsten treten Diagnosen auf, die Krankheiten des Herz-Kreislauf-Systems, Neubildungen sowie Krankheiten des Atmungs- und Verdauungssystems betreffen. Arzneimittelverschreibungen sind von insgesamt 1201 Personen bekannt. Neben Medikamenten, die auf das Nervensystem wirken, werden Medikamente für das alimentäre System und den Stoffwechsel, das kardiovaskuläre System, das Muskel- und Skelettsystem sowie den Respirationstrakt besonders häufig verordnet.

Durch die inhaltliche Zuordnung von Medikamenten und Medikamentengruppen zu verschiedenen Krankheitsgruppen können zusätzliche Diagnosen generiert und über den Vergleich mit Informationen zur Medikation bei bekannten Diagnosen validiert werden. Für eine eingeschränkte Medikamenten- und Krankheitsgruppe soll dabei ein EM-Algorithmus [2] eingesetzt werden. Grundlage für den EM-Algorithmus ist in dem Fall eine mehrdimensionale Kontingenztabelle [3] mit verschiedenen Medikamenten- und Diagnoseverteilungsmustern und potentiell fehlenden Werten für eine erste bzw. für weitere Diagnosen. Für die verschiedenen Variablen der Medikamentengruppen gibt es dabei je zwei Ausprägungen: entweder wurde der entsprechende Medikamententyp verordnet oder nicht. Bei den Diagnosen werden nur vorhandene Diagnosen als gegebene Werte in die Analyse einbezogen. Über den EM-Algorithmus lässt sich dann die Wahrscheinlichkeit für das Vorhandensein bzw. nicht Vorhandensein weiterer Diagnosen aus den gegebenen Verteilungsmustern für Medikamente und Diagnosen bestimmen.

Ergebnisse

Bezieht man sich nur auf die vorliegenden Krankenhausentlassungsdiagnosen, so fällt auf, dass verschiedene Krankheiten eindeutig seltener erfasst werden als sie erwartungsgemäß auftreten müssten, da diese Krankheiten nur gelegentlich zu einem Krankenhausaufenthalt führen. So sind zum Beispiel nur 4,4% der 60-79jährigen und 3,7% der über 79jährigen wegen Bluthochdruck stationär behandelt worden. Erwartungsgemäß müssten aber die Häufigkeiten für Bluthochdruck für 60-79jährige bei etwa 33% und für über 79jährige bei etwa 35% liegen [4]. Vorläufige Analysen, die aus der Medikation generierte Diagnosen mit einbeziehen, zeigen für die vorliegenden Daten Häufigkeiten von etwa 51% der 60-79jährigen und etwa 40% der über 79jährigen mit Bluthochdruckdiagnosen. Die Überrepräsentation dieser Diagnosen gegenüber Werten, die sich auf die Allgemeinbevölkerung beziehen, wird vor dem Hintergrund, dass es sich hier ausschließlich um pflegebedürftige Personen handelt, plausibel.

Ähnliche Resultate finden sich z.B. bei der Diagnose der Herzinsuffizienz. Bezogen auf die vorliegenden Entlassungsdiagnosen leiden 10% der 60-79jährigen und 14 % der über 79jährigen an einer Herzinsuffizienz. Erwarten würde man etwa 15% bzw. 37%. Nach Einbeziehung von aus der Medikation generierten Diagnosen ergeben sich vorläufige Werte von etwa 30-40%.

Diskussion

Die Frage nach der Verteilung bestimmter chronischer Krankheiten in einer vorliegenden Stichprobe ist ein häufig auftretendes Problem, das sich aufgrund der Datenlage bezüglich der dokumentierten Diagnosen nicht immer befriedigend lösen lässt. Bei der Einbeziehung von Informationen über die Medikation zur Generierung weiterer Diagnosen ist allerdings ein vorsichtiges Vorgehen notwendig, das sowohl das zum Teil breite Einsatzspektrum verschiedener Medikamente als auch die gerade bei älteren Personen häufig auftretende Multimorbidität und die Interaktionen verschiedener Krankheiten berücksichtigt. Mit einem Ansatz, der derartige inhaltliche und zusätzlich statistische Überlegungen über die Verteilung von Krankheiten und Diagnosen einbezieht, versuchen wir der Sensibilität dieses Problems gerecht zu werden.


Literatur

1.
Ferber I, Köster I, Schubert I Arzneimittelverordnungen und Diagnosen bei über 60jährigen Personen am Beispiel der Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Verlaufsbeobachtungen unter Verwendung von Krankenkassendaten. In: Z Gerontol Geriat 28, 1995. Steinkopf Verlag: 401-407
2.
McLachlan G J, Krishnan T The Em Algorithm and Extensions. New York: John Wiley; 1997
3.
Fuchs, C Maximum likelihood estimation and model selection in contingency tables withmissing data. In: Journal of the American Statistical Association, 77, 1982. 270-278
4.
Robert Koch - Institut in Zusammenarbeit mit dem Statistischen Bundesamt, Gesundheitsberichterstattung des Bundes, Heft 10, 2004