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Verknüpfung von Krankenkassendaten mit Befragungsdaten – Ergebnisse des Forschungsverbundes PROCLAIR
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Autoren
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Johanna Callhoff
- Deutsches Rheuma-Forschungszentrum, Epidemiologie, Berlin, Germany
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Katinka Albrecht
- Deutsches Rheuma-Forschungszentrum, Epidemiologie, Berlin, Germany
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Klaus-Peter Günther
- Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden, Technische Universität Dresden, UniversitätsCentrum für Orthopädie und Unfallchirurgie, Dresden, Germany
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Hildrun Haibel
- Charité- Universitätsmedizin Berlin, Rheumatologie und Klinische Immunologie, Berlin, Germany
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Falk Hoffmann
- Carl-von-Ossietzky Universität Oldenburg, Department für Versorgungsforschung, Oldenburg, Germany
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Jens Goronzy
- Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden, Technische Universität Dresden, UniversitätsCentrum für Orthopädie und Unfallchirurgie, Dresden, Germany
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Hannes Jacobs
- Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Department für Versorgungsforschung, Oldenburg, Germany
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Toni Lange
- Universitätsklinikum und Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, TU Dresden, Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung, Dresden, Germany
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Andres Luque Ramos
- Carl-von-Ossietzky Universität Oldenburg, Department für Versorgungsforschung, Oldenburg, Germany
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Denis Poddubnyy
- Charité – Universitätsmedizin Berlin, Rheumatologie und Klinische Immunologie, Berlin, Germany
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Anne Postler
- Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden, Technische Universität Dresden, UniversitätsCentrum für Orthopädie und Unfallchirurgie, Dresden, Germany
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Imke Redeker
- Charité – Universitätsmedizin Berlin, Rheumatologie und Klinische Immunologie, Berlin, Germany
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Jochen Schmitt
- Universitätsklinikum und Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, TU Dresden, Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung, Dresden, Germany
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Angela Zink
- Deutsches Rheuma-Forschungszentrum, Epidemiologie, Berlin, Germany
| Veröffentlicht: | 2. Oktober 2019 |
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Gliederung
Text
Hintergrund: Der Forschungsverbund PROCLAIR hatte die Zielsetzung, bevölkerungsbezogene Erkenntnisse zur Versorgung von Patienten mit rheumatoider Arthritis (RA), axialer Spondyloarthritis (axSpA) oder Hüft-, Knie- und Polyarthrose in Deutschland zu gewinnen.
Fragestellung: Zu den Fragestellungen des Verbundes gehörte es, ob sich Personengruppen identifizieren lassen, die einem besonderen Risiko für Unter- oder Fehlversorgung ausgesetzt sind. Außerdem sollten Erkenntnisse über die Validität von Abrechnungsdiagnosen zu diesen Erkrankungen als Basis für weitere Studien gewonnen werden.
Methode: Es wurden Querschnittsbefragungen bei Versicherten der BARMER Krankenversicherung durchgeführt, in deren Abrechnungsdaten sich die Diagnosen RA, axSpA oder Hüft-, Knie- oder Polyarthrose fanden. Die Fragebogenangaben wurden bei vorliegendem Einverständnis der Versicherten mit deren Abrechnungsdaten verknüpft.
Ergebnisse: Die Abrechnungsdiagnose RA wurde von 81% der Patienten bestätigt, die der axSpA von 85%. In allen drei Krankheitsbildern wurden Risikogruppen für Versorgungsdefizite identifiziert. Personen mit RA, die nicht fachärztlich versorgt werden, haben geringeren Zugang zu medikamentöser Therapie. Physikalische Therapie wird für alle drei Diagnosen auf niedrigem Niveau verordnet. Bei Patienten mit Gonarthrose hat die Inanspruchnahme von individuellen Gesundheitsleistungen einen relativ hohen Stellenwert. Ein Zusammenhang von depressiven Symptomen und Krankheitslast bei axSpA wurde aufgezeigt. Neben den versorgungsrelevanten Ergebnissen hat der PROCLAIR-Verbund auch methodenkritische Beiträge zur Qualität von Krankenkassendaten geleistet.
Diskussion: Die Verknüpfung von Abrechnungs- mit Befragungsdaten ermöglicht eine umfassende Beschreibung der Versorgung muskuloskelettaler Erkrankungen. Besonders relevante Einflussgrößen sind die Fachrichtung des Arztes, soziodemografische Parameter der Patienten oder Wohnregion. Insbesondere der Zugang zu Versorgung lässt sich in randomisierten klinischen Studien nicht untersuchen.
Praktische Implikationen: Die Ergebnisse des Projektes haben gezeigt, dass Befragungsdaten eine wertvolle Ergänzung zu Abrechnungsdaten darstellen. Es können beispielsweise Angaben zu Krankheitslast von Patienten gemacht werden, die in den Abrechnungsdaten nicht verfügbar sind. Die Patientenangaben zur Bestätigung der Abrechnungsdiagnosen helfen, künftige Analysen einzuschätzen, die nur auf Abrechnungsdaten basieren. Die Validität der Diagnosen in den Abrechnungsdaten muss mit Vorsicht interpretiert werden.
