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Die Operationalisierung von Schwerverletzten via ICD-10-Codes – Teil des Projekts LeAf Trauma
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Autoren
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Sebastian Hempe
- Bundeswehrzentralkrankenhaus Koblenz, Klinik für Unfallchirurgie und Orthopädie, Wiederherstellungs- und Handchirurgie, Verbrennungsmedizin, Koblenz, Germany
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Dan Bieler
- Bundeswehrzentralkrankenhaus Koblenz, Klinik für Unfallchirurgie und Orthopädie, Wiederherstellungs- und Handchirurgie, Verbrennungsmedizin, Koblenz, Germany
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Veronika Gontscharuk
- Deutsches Diabetes-Zentrum (DDZ), Leibniz-Zentrum für Diabetes-Forschung, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Germany
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Carina Jaekel
- Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Universitätsklinikum, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Germany
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Joachim Windolf
- Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Universitätsklinikum, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Germany
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Erwin Kollig
- Bundeswehrzentralkrankenhaus Koblenz, Klinik für Unfallchirurgie und Orthopädie, Wiederherstellungs- und Handchirurgie, Verbrennungsmedizin, Koblenz, Germany
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Catharina Gäth
- Bundeswehrzentralkrankenhaus Koblenz, Klinik für Unfallchirurgie und Orthopädie, Wiederherstellungs- und Handchirurgie, Verbrennungsmedizin, Koblenz, Germany
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Christoph Beyersdorf
- Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Universitätsklinikum, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Germany
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Anne Neubert
- Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Universitätsklinikum, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Germany
| Veröffentlicht: | 23. Oktober 2023 |
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Gliederung
Text
Fragestellung: Das Ziel der Datenexploration war es Schwerverletzte mittels ICD10-Codes zu operationalisieren, um die Identifizierung dieser Patientengruppen in Daten einer gesetzlichen Krankenkasse zu ermöglichen. Hierdurch sollen retrospektive Analysen aus den Routinedaten hinsichtlich des Heilungsverlaufs/Outcomes nach Polytrauma ermöglicht werden.
Methodik: Zunächst wurden alle in das TraumaRegister DGU® eingegebenen Patienten der Jahre 2019–2021 aus dem Bundeswehrzentralkrankenhaus Koblenz (BwZKrhs) und der Jahre 2018–2021 aus dem Universitätsklinikum Düsseldorf (UKD) erfasst. Für diese Patienten wurden alle kodierten ICD10 S-Diagnosen aus den Datensätzen gemäß § 21 KHEntgG anonymisiert extrahiert. Die 4-stelligen ICD10-Codes wurden mit dem errechneten Injury Severity Score (ISS) der jeweiligen Patienten verknüpft und mittels statistischen Assoziationsmaßen (Phi & Cramer’s V), linearen Regressionen sowie Methoden des Machine Learning (beispielsweise Random Forrest) analysiert.
Ergebnisse und Schlussfolgerung: Die Datensätze umfassen im BwZKrhs 598 Patienten und im UKD 503. Im BwZKrhs wurden 259 S-Diagnosen insgesamt und 212 S-Diagnosen bei Patienten mit ISS ≥16 (N=283) kodiert. Im UKD waren es 265 S-Diagnosen insgesamt und 217 S-Diagnosen bei Patienten mit ISS ≥ 16 (N=330). Im UKD fanden sich in ca. 75% aller Patienten 3 oder mehr S-Diagnosen und im BwZKrhs 2 oder mehr. Es zeigte sich auch, dass sehr viele S-Diagnosen nur bei wenigen Patienten kodiert wurden, sodass die 10% häufigsten S-Diagnosen im Fokus standen.
In beiden Datensätzen konnten die folgenden, mit einem ISS ≥16 assoziierten, Diagnosen identifiziert werden: Verletzungen des Kopfes (S06.0/S06.1/S06.2/S06.5/S06.6), Gesichts (S02.1/S02.3), Thorax (S22.0/S22.4/S27.0/S27.3/S42.1) sowie des Beckens (S32.1/S32.5). Einige weitere S-Diagnosen zeigten sich nur in einem der Datensätze assoziiert mit einem ISS ≥16. Im BwZKrhs waren dies bspw. ICD10s für Verletzungen des Gesichts und der Wirbelsäule, im UKD hingegen solche für Verletzungen des Beckens.
In der Altersgruppe 18–55 Jahre (BwZKrhs: N=275; UKD: N=252) zeigten hingegen nur noch die Gesichts- (S02.1), Kopf- (S06.1), Thorax- (S22.4/S27.0/S27.3/S42.1) sowie Beckendiagnosen (S32.1/S32.5) in beiden Datensätzen Assoziationen mit ISS ≥16. Weiterhin waren Kopf- (BwZKrhs: S06.2/S06.4/S06.5/S06.6), Gesichts- (BwZKrhs: S02.0/S02.4/S02.6; UKD: S02.3) Abdomen- (BwZKrhs: S36.1; UKD: S36.0) sowie Becken-/Wirbelsäulen-ICD10s (BwZKrhs: 32.0; UKD: S32.3/S32.4) in je einem Datensatz mit ISS ≥16 assoziiert.
Basierend auf den Datensätzen lassen sich klinisch plausible S-Diagnosen identifizieren, die mit ISS ≥16 assoziiert sind. Da die meisten Diagnosen nur bei wenigen Patienten kodiert wurden, gibt es darunter möglicherweise weitere Diagnosen, die mit ISS ≥ 16 stark assoziiert sein können. In größeren Datensätzen lassen sich unter Umständen weitere Diagnosen als charakteristisch für Schwerverletzte identifizieren.
