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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

Einführung eines regulären automatisieren Abgleichs des Krebsregisters Rheinland-Pfalz mit dem Einwohnermelderegister in Rheinland-Pfalz

Meeting Abstract

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  • Katharina Emrich - IMBEI, Universitätsmedizin Mainz, Mainz

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds542

DOI: 10.3205/11gmds542, URN: urn:nbn:de:0183-11gmds5423

Veröffentlicht: 20. September 2011

© 2011 Emrich.
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Gliederung

Text

Einleitung: In Rheinland-Pfalz stellt ein zentrales Einwohnermelderegister dem Krebsregister Verstorbene je Jahrgang zur Verfügung. Diese werden- wie in epidemiologischen Krebsregistern üblich- mittels eines Stochastic Record Linkage-Ansatzes auf Basis von Pseudonymen (Kontrollnummern) mit dem Datenbestand des Krebsregisters abgeglichen. Je nach Übereinstimmung des phonetischen Kodes bzw. direkter Übereinstimmung der Pseudonyme von Namen, einzelnen Namenskomponenten, des Geschlechts, des Geburtsdatums und des Wohnortes wird ein Matchgewicht erzeugt, welches eine wahrscheinlichkeitsbasierte Entscheidung zur Übereinstimmung von Personen ermöglicht.

Uneindeutige Matches treten im Umfang von ca. 10% bis 20% auf und werden im Routinebetrieb manuell geprüft: es werden Rückfragen bei der die Originaldaten vorhaltenden Stelle gestellt, um Unklarheiten zu bereinigen. Auch die Erkrankungsdaten werden zur Klärung der Personenmatches verwendet. Mit Hilfe dieser Rückfragen ist es möglich, sehr geringe Fehlerquoten zu erzielen. Ohne diese Rückfragemöglichkeit können mit dem Routineverfahren hohe Homonym- und Symonymfehlerraten von 10% und mehr auftreten. Diese manuelle Prüfung ist für Melderegisterdaten nicht möglich: eine Rückfrage beim Einwohnermeldeamt ist in Rheinland-Pfalz gesetzlich nicht vorgesehen und Erkrankungsdaten liegen nicht vor.

Hier wird ein verbesserter automatisierter Ansatz vorgestellt, mit dem der jährliche Abgleich von ca. 40.000 Verstorbenen mit dem Datenbestand von derzeit ca. 900.000 Meldungen des Krebsregisters ohne Rückfragen durchgeführt und gleichzeitig die Fehlerrate deutlich reduziert werden kann.

Material und Methoden: Das Record Linkage Verfahren ordnet n Meldungen des Krebsregisters (zu k Patienten) m Sterbemeldungen zu ((n:(k:)m-)-Zuordnung). Es ist allerdings notwendig, jedem Patienten exakt eine (optimal passende) Sterbemeldung zuzuordnen. Das n:(k:)m-Ergebnis des Rekord-Linkage wird daher in ein 1:1-Ergebnis überführt. Mit Hilfe gesonderter Filtermethoden wird gewährleistet, dass übereinstimmende Namenskomponenten sicher erkannt und adäquat berücksichtigt werden. Potentiell vor ihrem Tod verzogene Patienten und Namensänderungen werden identifiziert und stehen für weitere Abgleiche zur Verfügung.

Ergebnisse: Es wurden automatisierte Abgleiche der Krebsregisterdaten mit den Daten des Melderegisters für 1998 bis 2007 durchgeführt. Die Möglichkeit zur manuellen Prüfung uneindeutiger Matches bestand nicht. Medizinischen Informationen lagen nicht vor. Dennoch konnten die Fehlerraten im Vergleich zum herkömmlichen Rekord-Linkage-Verfahren deutlich reduziert werden. Das Mortalitätsfollow-Up konnte jährlich um bis zu 20% verbessert werden.

Diskussion und Schlussfolgerungen: Das beschriebene Verfahren stellt eine gute Möglichkeit dar, den Abgleich von Daten eines Melderegisters mit dem Bestand eines Krebsregisters rein automatisiert und mit niedrigen Fehlerraten durchzuführen.

In Rheinland-Pfalz ist zukünftig geplant, 400.000 Umzüge je Jahr mit dem Krebsregister abzugleichen, um erkennen zu können, ob Patienten zwischen ihrer Diagnose und ihrem Tod umgezogen oder verzogen sind. Auch hierfür kann das beschriebene Verfahren verwendet werden. Dies wird das Mortalitätsfollow-Up in Rheinland-Pfalz weiter optimieren.


Literatur

1.
Brenner H, Schmidtmann I. Effects of record linkage errors on disease registration. Meth Inf Med. 1998;37:69-–74.
2.
Fellegi IP, Sunter AB. A Theory for Record Linkage. JASA. 1969;64:1183-1210.