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Hintergrund und Stand (inter)nationaler Forschung: Versorgungsforschung für Personen mit entzündlich-rheumatischen Erkrankungen benötigt Daten aus unselektierten, repräsentativen Populationen. Daher sind Abrechnungsdaten der gesetzlichen Krankenkassen eine wertvolle Quelle, um Gesundheitsversorgung dieser Personen zu untersuchen. Während es zahlreiche Studien aus den USA und Kanada zur Identifikation von Personen mit rheumatoider Arthritis (RA) in Abrechnungsdaten gibt, wurde noch nie in einer Deutschen Population untersucht, wie man am besten RA-Patient*innen in Abrechnungsdaten identifiziert.

Fragestellung und Zielsetzung: Ziel dieser Studie war es, den besten Algorithmus zur Identifikation von RA-Patient*innen in Deutschen Abrechnungsdaten zu identifizieren.

Methode: Anhand von Längsschnittdaten der BARMER haben wir eine Zufallsstichprobe von Personen mit ICD-10-Code für RA (M05/M06) in ≥2 Quartalen im Jahr 2013 identifiziert. Die Stichprobe wurde nach Alter, Geschlecht und M05/M06 stratifiziert. Die Personen wurden gebeten, die RA-Diagnose zu bestätigen (Goldstandard), die bei Zustimmung mit den Abrechnungsdaten verknüpft wurde. Die Analysen wurden gewichtet, um die gesamte RA-Population der BARMER zu repräsentieren. Positive predictive values (PPVs) und diskriminierende Eigenschaften wurden für verschiedene Algorithmen berechnet: Nur ICD-10-Diagnose, zusätzliche Untersuchung von Entzündungsmarkern, Verschreibung RA-spezifischer Medikamente, rheumatologische Behandlung oder eine Kombination dieser Variablen.

Ergebnisse: Von 6.193 Personen mit der Diagnose RA antworteten 3.184 (51%) und 31% hatten die Diagnose M05. Insgesamt betrug der PPV 81% (95% Konfidenzintervall 79–83%) mit 94% (92–95%) und 76% (73–79%) für M05 und M06. Der PPV stieg (bei geringerer Fallzahl), wenn Entzündungsmarker (82% [80–84%]), rheumatologische Behandlung (85% [82–87%]) oder eine spezifische Medikation (89% [87–91%]) dokumentiert worden waren. Die spezifische Medikation hatte die besten diskriminierenden Eigenschaften (diagnostisches Odds Ratio 3,0) bei Personen mit der Diagnose RA. Im Jahr 2020 wurde die RA noch bei 86% der Personen mit bestätigter RA kodiert, gegenüber 61% bei denjenigen, die die RA nicht bestätigten.

Diskussion: Die ICD-10-Kodes M05 und (weniger optimal) M06 haben hohe PPVs und sind wertvoll für die Identifizierung von RA in deutschen Abrechnungsdaten. Abhängig von der jeweiligen Forschungsfrage sollten Forschende unterschiedliche Kriterien für die Identifizierung von RA in Abrechnungsdaten verwenden.

Reflexion („Was würde ich z.B. in Zukunft anders machen?“): Die Response war gut, könnte aber noch besser sein. Ich würde in Zukunft im Anschreiben noch besser (mit einer extra Infografik z.B.) erklären, wie wichtig eine gute Response ist. Ich würde eine weitere Teilnahme-Erinnerung mit einem alternativ auszufüllenden Kurzfragebogen verschicken, in dem nur die wichtigste Frage (RA-Diagnose ja oder nein) enthalten ist.

Förderung: Einzelförderung (BMG, DRV, BMBF, DFG, etc); [01EC1405] und [01EC1902A]