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Auswertung von Krankenversicherungsdaten zur Evidenzgewinnung: Wie erhalten wir ein möglichst realistisches Abbild der Versorgungsrealität? Praktische Beispiele mit Schweizer Krankenversicherungsdaten
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Authors
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Carola A. Huber
- Helsana Versicherungen AG, Abteilung Gesundheitswissenschaften, Schweiz; Universitätsspital Zürich, Institut für Hausarztmedizin, Zürich, Schweiz
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Caroline Bähler-Baumgartner
- Helsana Versicherungen AG, Abteilung Gesundheitswissenschaften, Schweiz
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Beat Brüngger
- Helsana Versicherungen AG, Abteilung Gesundheitswissenschaften, Schweiz; Universität Zürich, Institut für Epidemiologie, Biostatistik und Prävention, Zürich, Schweiz
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Sereina Graber
- Helsana Versicherungen AG, Abteilung Gesundheitswissenschaften, Schweiz
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Markus Näpflin
- Helsana Versicherungen AG, Abteilung Gesundheitswissenschaften, Schweiz
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Andri Signorell
- Helsana Versicherungen AG, Abteilung Gesundheitswissenschaften, Schweiz
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Eva Blozik
- Helsana Versicherungen AG, Abteilung Gesundheitswissenschaften, Schweiz; Universitätsspital Zürich, Institut für Hausarztmedizin, Zürich, Schweiz
| Published: | February 12, 2020 |
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Beschreibung: Routinedaten der Krankenversicherungen stellen für die angewandte Forschung eine äusserst wertvolle Datenbasis dar. Abrechnungsdaten enthalten als einzige Quelle im Gesundheitssystem sämtliche Informationen zum Leistungsbezug eines einzelnen Patienten, unabhängig davon, in welchem Sektor der Patient versorgt wurde, und dies auch über längere Zeitintervalle. Naturgemäss beinhalten Krankenversicherungsdaten abrechnungsrelevante Informationen und keine klinischen Daten.
Auch wenn Krankenversicherungsdaten zu Verrechnungszwecken gesammelt und bearbeitet werden und deshalb schlicht „vorliegen“, ist der Aufwand, sie im Rahmen der Versorgungsforschung zu nutzen, nicht unerheblich. Zudem steigt der Aufwand mit dem Grad der Komplexität der gewünschten Untersuchungen steil an. Die Nutzung von Abrechnungsdaten für wissenschaftliche Analysen im Kontext der evidenzbasierten Medizin erfordern besondere Kenntnisse und Fähigkeiten in der Datenaufbereitung, der Analyse, aber auch der Konzeption der Studien und Interpretation der Resultate. Dieser Workshop beleuchtet die spezifischen Herausforderungen und ihren Umgang damit. Exemplarisch wird anhand von Impulsreferaten dargestellt, wie sich aus Tarifziffern Versorgungsaspekte operationalisieren und darstellen lassen, wie sich mit Medikamentenabrechnungen ein versorgungsnahes Bild gewinnen lässt und es werden Selektionseffekte näher beleuchtet.
Geplante Methoden: Einführung, drei 15-minütige Impulsreferate gefolgt von 10-minütiger Frage- bzw. Diskussionsrunde, Fazit.
Interessenkonflikte: Helsana Gesundheitswissenschaften erhielt projektbezogene Fördermittel von Novartis, MSD, Vifor, Amgen und Celgene.
Literatur
- 1.
- Bähler C, Signorell A, Reich O. Health Care Utilisation and Transitions between Health Care Settings in the Last 6 Months of Life in Switzerland. PLoS One. 2016 Sep 6;11(9):e0160932. DOI: 10.1371/journal.pone.0160932
- 2.
- Huber CA, Reich O, Früh M, Rosemann T. Effects of Integrated Care on Disease-Related Hospitalisation and Healthcare Costs in Patients with Diabetes, Cardiovascular Diseases and Respiratory Illnesses: A Propensity-Matched Cohort Study in Switzerland. Int J Integr Care. 2016 Apr 8;16(1):11. DOI: 10.5334/ijic.2455
- 3.
- Huber CA, Brändle M, Rapold R, Reich O, Rosemann T. A set of four simple performance measures reflecting adherence to guidelines predicts hospitalization: a claims-based cohort study of patients with diabetes. Patient Prefer Adherence. 2016 Mar 1;10:223-31. DOI: 10.2147/PPA.S99895 . eCollection 2016
