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19. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung

Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e. V.

30.09. - 01.10.2020, digital

Klinisches Krebsregister Niedersachsen – Datenqualität, Herausforderungen und Lösungsansätze am Beispiel der Datenlage zum Prostatakarzinom

Meeting Abstract

  • Tonia Brand - Klinisches Krebsregister Niedersachsen, Hannover, Deutschland
  • Mike Klora - Klinisches Krebsregister Niedersachsen, Hannover, Deutschland
  • Katja Kleine-Budde - Klinisches Krebsregister Niedersachsen, Hannover, Deutschland
  • Susanne Steinmann - Klinisches Krebsregister Niedersachsen, Hannover, Deutschland
  • Tobias Hartz - Klinisches Krebsregister Niedersachsen, Hannover, Deutschland

19. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF). sine loco [digital], 30.09.-01.10.2020. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2020. Doc20dkvf062

doi: 10.3205/20dkvf062, urn:nbn:de:0183-20dkvf0628

Published: September 25, 2020

© 2020 Brand et al.
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Text

Hintergrund und Stand (inter)nationaler Forschung: Mit dem Krebsfrüherkennungs- und -registergesetz (KFRG) vom 9. April 2013 wurde die Einrichtung regionaler klinischer Krebsregister in den deutschen Bundesländern beschlossen. Entsprechend erfolgte mit dem Gesetz über das Klinische Krebsregister Niedersachsen (GKKN) zum 1. Dezember 2017 die Gründung des Klinischen Krebsregister Niedersachsen (KKN) und zum 1. Juli 2018 der Beginn der Meldepflicht. Ziel der Sammlung und Zusammenführung der Daten sowie der aggregierten Rückmeldung an die Leistungserbringer durch die klinischen Krebsregister ist die Verbesserung der onkologischen Versorgung.

Fragestellung und Zielsetzung: Grundlage für belastbare Aussagen zu onkologischen Behandlungsverläufen ist ein möglichst vollständiger und qualitativ hochwertiger Datensatz. Als Richtschnur für die Anforderungen an die Datenqualität dienen Kriterien des GKV-Spitzenverbands zur Förderung der klinischen Krebsregister. Dieser Beitrag soll den Stand der Datenqualität beim KKN sowie Herausforderungen und entsprechende Lösungsansätze an Hand konkreter Beispiele aufzeigen.

Methode oder Hypothese: Ein wesentlicher Aspekt der Datenqualität ist die Vollzähligkeit und Vollständigkeit der Meldungen der Leistungserbringer. Für Untersuchungen zu diesem Qualitätsaspekt werden allgemein alle dem KKN vorliegenden Daten und speziell diejenigen zum Prostatakarzinom (ICD-10 C61) zugrunde gelegt. Zu den Analysen zählen die Vollständigkeit der Meldungstypen, die Definition der Grundgesamtheit von Personen mit Prostatakarzinom und die Berechnung von Qualitätsindikatoren aus Leitlinien. Die Auswertungen beziehen sich auf Meldungen ab 01. Juli 2018 und wurden mit RStudio durchgeführt.

Ergebnisse: Zum Stand 7. April 2020 sind im KKN 2.267 aktive Melder registriert. Diese haben insgesamt 682.085 Meldungen an das KKN übermittelt, wovon sich 71.120 Meldungen auf das Prostatakarzinom beziehen. Zur Berechnung der Vollständigkeit einzelner Datenfelder verbleiben 21.212 Meldungen. Die Vollständigkeit liegt je nach Datenfeld zwischen 58% (Histologie) und 100% (z.B. OPS-Codes). Nach Bereinigung der Daten konnten 7.729 Prostatatumore identifiziert werden, für die weitergehende Analysen durchgeführt werden können.

Mit dem vorliegenden Datensatz können grundsätzlich 7 der 10 Qualitätsindikatoren aus der Leitlinie berechnet werden. Dabei müssen jedoch je Indikator spezifische Herausforderungen bedacht werden, die auf dem Kongress beispielhaft dargestellt werden.

Diskussion: Die Datenqualität wird sowohl durch KKN-interne als auch externe Einflüsse determiniert. Der Bearbeitungsstand der Meldungen, die Vollzähligkeit der registrierten Melder, die technischen Bedingungen sowie die Qualität der Meldungen haben Einfluss auf die Datengrundlage. Durch regionale Qualitätskonferenzen wird das Potenzial der Daten und deren Qualität an die Leistungserbringer zurückgespiegelt, was zur Verbesserung der Datenbasis entscheidend ist.

Praktische Implikationen: Es ist die gemeinsame Aufgabe von Leistungserbringer, IT-Dienstleistern und des KKN durch den regelmäßigen Austausch die Datenqualität und damit die Auswertungen weiter zu verbessern.