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16. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung

Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e. V.

4. - 6. Oktober 2017, Berlin

Record-Linkage im Projekt „Heimeintritt vermeiden“

Meeting Abstract

  • Dirk Peschke - Universität Bremen, Bremen, Germany
  • Christian Günster - Wissenschaftliches Institut der AOK (WIdO), Berlin, Germany
  • Karin Wolf-Ostermann - Universität Bremen, Bremen, Germany

16. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF). Berlin, 04.-06.10.2017. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2017. DocP205

doi: 10.3205/17dkvf195, urn:nbn:de:0183-17dkvf1959

Published: September 26, 2017

© 2017 Peschke et al.
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Text

Hintergrund: Pflegebedürftige, die ambulant versorgt werden und in der eigenen Häuslichkeit wohnen, sind als vulnerable Gruppe für Defizite in der GKV‐Versorgung anzusehen. Im Projekt „Heimeintritt vermeiden“ soll unter anderem herausgefunden werden, welche Qualitätsmerkmale der GKV‐Versorg wichtig dafür sind, dass Menschen mit Pflegebedarf möglichst lange in der eigenen Häuslichkeit wohnen können. Als weitere Prädiktoren sollen Gesundheitszustand, Ausschöpfung von Rehabilitationspotentialen und Wohnsituation berücksichtig werden. Hierzu sollen GKV-Routinedaten und MDK‐Gutachten zur Feststellung der Pflegebedürftigkeit zusammen geführt und retrospektiv über 10 Jahren analysiert werden.

Fragestellung: Wie hoch ist der Anteil an Versicherten, denen die Pflegebegutachtungsdaten eindeutig (mittels deterministischer Verfahren) zugeordnet werden können? Wie viele Zuordnungen können mittels probalistischer Linkage-Verfahren zusätzlich vorgenommen werden?

Methode: Die Datengrundlage sind Routinedaten von AOK-Versicherten, die im Jahr 2006 65 Jahre oder älter waren und ambulante Pflegeleistungen nach dem SGB XI bezogen (N=157.677) sowie MDK-Erstgutachten zur Feststellung der Pflegebedürftigkeit von diesen Versicherten. Die Zusammenführung der beiden Datensätze erfolgte bisher deterministisch anhand der Merkmale Geburtsdatum, Geschlecht, Pflegestufe, Institutionskennzeichen der Pflege- und Krankenkasse sowie dem Bundesland. In einem zweiten Arbeitsschritt sollen ergänzend probalistische Verfahren eingesetzt werden.

Ergebnisse: Die Pflegebegutachtungsdaten konnten 54.801 Versicherten eindeutig zugeordnet werden (deterministisches Verfahren). In den meisten Bundesländern lag die Zuordnungsrate zwischen 42% und 58%, damit zeigten sich deutliche regionale Unterschiede. Keine Zuordnungen konnten für Versicherte aus Bayern und Baden-Württemberg vorgenommen werden, da das Geburtsdatum in den Gutachten-Daten nicht vorhanden ist. Zu einem geringeren Anteil gelang die Zuordnung für die Region „Hamburg-Schleswig Holstein“, mit 22% und für die Region „Bremen-Niedersachsen“, mit 35%. Versicherte, denen eindeutig Pflegebegutachtungsdaten zugeordnet werden konnten, sind im Durchschnitt 0,7 Jahre jünger als jene ohne Zuordnung, haben einen höheren Pflegebedarf (Pflegestufe 3 = 6,1% vs. 5,3% und Pflegestufe 2 = 28,2% vs. 24,4%) und sind häufiger männlich (42,3% vs. 33,4%). Weiterführende Ergebnisse sind durch den Einbezug von probalistischen Linkage-Verfahren zu erwarten. Diese liegen zum Kongress vor.

Diskussion: Die bisherigen Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Generalisierbarkeit der Ergebnisse auf alle Bundesländer für das Projekt „Heimeintritt vermeiden“ sorgfältig zu überprüfen ist.

Praktische Implikationen: Die Verwendung einzelner Datenquellen in Forschungsprojekten geht oftmals mit datenspezifischen Limitationen einher. Durch die Nutzung und Verknüpfung unterschiedlicher Datenkörper können dieser Limitationen verringert oder aufgehoben werden. Krankenkassenabrechnungsdaten liefern sehr genaue und zuverlässige Informationen über die Inanspruchnahme von Gesundheitsleistungen, aber nicht über die funktionale Gesundheit der Versicherten oder ihre Wohnsituation. Durch die Verknüpfung der Abrechnungsdaten von AOK-Versicherten mit deren Pflegebegutachtungsdaten können diese Limitationen im Projekt „Heimeintritt vermeiden“ umgangen und so neue Erkenntnisse generiert werden.