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Aktive Zusammenführung von medizinischen Basisdaten für Versorgungsmanagement und Forschung
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Autoren
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Josef Schepers
- HCMB e.G., Berlin, Deutschland
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Iris Pigeot
- Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS, Bremen, Deutschland
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Wolfgang Ahrens
- Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie, Bremen, Deutschland
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Michael Hummel
- Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland
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Peter Ihle
- Universitätsklinikum zu Köln, Köln, Deutschland
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Ulrich Mansmann
- Universität München, München, Deutschland
| Veröffentlicht: | 8. August 2016 |
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Gliederung
Text
Im deutschen Gesundheitssystem existieren einige Datensammlungen bei Leistungserbringern, Leistungsträgern (GKV; PKV; GUV; GRV; GPV; kommunal), Behörden, Selbstverwaltungs- und Forschungseinrichtungen, die über ihre Versorgungs- und Administrationszwecke hinaus für Forschung und Versorgungsmanagement genutzt werden können. Gestalt und Vielfalt dieser Datenbestände, die historisch gewachsen sind, spiegeln die Fraktionierung und besondere Kultur der Gesundheitsversorgung und der sozialen Sicherung in Deutschland wider. Trotz der Empfehlungen u.a. des Sachverständigenrates Gesundheit sowie diverser Datentransparenzvorstöße existiert in Deutschland keine umfassende Datensammlung,
Ziel des Workshops ist es, Optimierungsbedarf zu benennen sowie Potential, Grenzen und Hürden einer aktiven Zusammenführung von medizinischen Basisdaten aus verschiedenen Bereichen zu reflektieren.
Die Referenten stellen real existierende Projekte vor und diskutieren, ob diese durch Nutzung von ergänzenden Basisdatensätzen aus zusätzlichen Bereichen hätten profitieren können oder in Zukunft profitieren könnten – aber auch mögliche Grenzen und neue Herausforderungen.
Die Vorträge sollen durch eine etwa einstündige Diskussion des Modells der integrierten Basisdaten und seiner Realisierungschancen abgerundet werden.
Literatur
- 1.
- Gräßel E, Donath C, Hollederer A, Drexler H, Kornhuber J, Zobel A, Kolominsky-Rabas P. Versorgungsforschung – evidenzbasiert: Ein Kurzüberblick und Implikationen. Gesundheitswesen. 2015; 77(03): 193-199. DOI: 10.1055/s-0034-1382042
- 2.
- Hollederer A, Braun GE, Dahlhoff G, Drexler H, Engel J, Gräßel E, Häusler E, Heide H, Heuschmann PU, Hörl G, Imhof H, Kaplan M, Kasperbauer R, Klemperer D, Kolominsky-Rabas P, Kuhn J, Lang M, Langejürgen R, Lankes A, Leidl R, Liebl B, Loss J, Ludewig K, Mansmann U, Melcop N, Nagels K, Nowak D, Pfundner H, Reuschenbach B, Schneider A, Schneider W, Schöffski O, Schreiber W, Voigtländer S, Wildner M, Zapf A, Zellner A. Memorandum „Weiterentwicklung der Gesundheitsversorgungsforschung in Bayern aus Sicht der Landesarbeitsgemeinschaft Gesundheitsversorgungsforschung: Status quo – Entwicklungspotenziale – Strategien“. Gesundheitswesen. 2015; 77(03): 180-185. DOI: 10.1055/s-0034-1389915
- 3.
- Ohlmeier C, Frick J, Prütz F, Lampert T, Ziese T, Mikolajczyk R, Garbe E. Nutzungsmöglichkeiten von Routinedaten der Gesetzlichen Krankenversicherung in der Gesundheitsberichterstattung des Bundes. Bundesgesundheitsblatt − Gesundheitsforschung − Gesundheitsschutz. 2014; 57(4):464-472.
- 4.
- Schepers J, Semler SC. Große Datenmengen für das Versorgungsmonitoring - Big Data? In: Müller-Mielitz S, Lux T, Hrsg. E-Health-Ökonomie. ISBN 978-3-658-10787-1. Verlag Springer Gabler; 2016.
- 5.
- SVR Gesundheit (Sachverständigenrat zur Begutachtung der Entwicklung im Gesundheitswesen). Gutachten 2007 – Kooperation und Verantwortung - Voraussetzungen einer zielorientierten Gesundheitsversorgung. NOMOS-Verlag; 2007.
- 6.
- SVR Gesundheit (Sachverständigenrat zur Begutachtung der Entwicklung im Gesundheitswesen). Gutachten 2014 – Bedarfsgerechte Versorgung – Perspektiven für ländliche Regionen und ausgewählte Leistungsbereiche. NOMOS-Verlag; 2014.
- 7.
- Swart E, Ihle P, Gothe H, Matusiewicz D, Hrsg. Routinedaten im Gesundheitswesen. Handbuch Sekundärdatenanalyse: Grundlagen, Methoden, Perspektiven. 2., vollst. überarb. u. erw. Aufl. Verlag Hans Huber; 2014.
- 8.
- Wegscheider K, Koch-Gromus U. Die Versorgungsforschung als möglicher Profiteur von Big Data. Bundesgesundheitsblatt − Gesundheitsforschung − Gesundheitsschutz. 2015; 58(8): 806-812.
