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HEC 2016: Health — Exploring Complexity
2016 Joint Conference of GMDS, DGEpi, IEA-EEF, EFMI

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

28.08. - 02.09.2016, München

STandardisierte BerichtsROutine für SekundärdatenAnalysen (STROSA) – ein konsentierter Berichtsstandard für Deutschland, Version 2

Meeting Abstract

  • Enno Swart - Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Magdeburg, Deutschland
  • Eva Maria Bitzer
  • Holger Gothe - UMIT, Berlin, Österreich
  • Melanie Harling
  • Falk Hoffmann
  • Dirk Horenkamp-Sonntag - WINEG (Wissenschaftliches Institut der TK für Nutzen und Effizienz im Gesundheitswesen), Hamburg, Deutschland
  • Birga Maier - TU Berlin, Berlin, Deutschland
  • Stefanie March - Institut für Sozialmedizin und Gesundheitsökonomie, Med. Fakultät, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Magdeburg, Deutschland
  • Thomas Petzold
  • Rainer Röhrig - Carl von Ossietzky University, Oldenburg, Deutschland
  • Alexander Rommel - Robert Koch-Institut, Berlin, Deutschland
  • Tania Schink - Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIP, Bremen, Deutschland
  • Christoph Wagner - IQWiG, Köln, Deutschland
  • Stefanie Wobbe
  • Jochen Schmitt - TU Dresden, Medizinische Fakultät, Dresden, Deutschland

HEC 2016: Health – Exploring Complexity. Joint Conference of GMDS, DGEpi, IEA-EEF, EFMI. München, 28.08.-02.09.2016. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2016. DocAbstr. 412

doi: 10.3205/16gmds136, urn:nbn:de:0183-16gmds1361

Published: August 8, 2016

© 2016 Swart et al.
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Outline

Text

Hintergrund: Obgleich sich Sekundärdatenanalysen in den vergangenen Jah-ren zunehmend in der Gesundheitsforschung etabliert haben, existierten lange keine Empfehlungen für die standardisierte, transparente und vollständige Berichterstattung von Sekundärdatenanalysen. Mit STROSA wurde Ende 2014 ein erster Vorschlag für einen spezifischen Berichtsstandard für Sekundärdatenanalysen publiziert. Parallel zu STROSA wurde mit RECORD zwischen 2013 und 2015 ein internationaler Berichtsstandard für Routinedatenanalysen entwickelt, der jedoch mit Hinblick auf das deutsche Gesundheitssystem etwa in Bezug auf sozial- und datenschutzrechtliche Aspekte nicht hinreichend spezifisch ist.

Vorgehen: STROSA wurde 2015 von einer 15-köpfigen Projektgruppe von AGENS und der Arbeitsgruppe Validierung und Linkage von Sekundärdaten des Deutschen Netzwerks Versorgungsforschung (DNVF) weiterentwickelt und getestet. Die Arbeitsgruppe bestand aus Expertinnen und Experten mit langjähriger Erfahrung in der Erschließung und wissenschaftlichen Nutzung von Sekundärdaten. In drei Treffen wurde die initiale Kriterienliste diskutiert, um zwei nicht überschneidungsfreie Kriterien gekürzt und jeweils mit Erläuterungen versehen. Ergänzend wurde STROSA anhand von vier Sekundärdatenanalysen aus Deutschland hinsichtlich Verständlichkeit, Praktikabilität und Vollständigkeit geprüft und schließlich mit ersten Beispielen guter Publikationspraxis aus Sekundärdatenanalysen mit deutschen Daten versehen.

Ergebnis: Der innerhalb der Projektgruppe konsentierte, an die spezifischen deutschen Rahmenbedingungen angepasste Berichtsstandard für Sekundärdatenanalysen umfasst 27 Kriterien, die bei der Berichterstattung aus Deutschland kommuniziert werden sollten. Die Kriterien wurden mit konkreten Erläuterungen versehen und mit Beispielen guter Praxis angereichert. Das Akronym STROSA wurde geändert in STandardisierte BerichtsROutine für SekundärdatenAnalysen.

Ausblick: Dieser konsentierte Berichtsstandard wird Anfang 2016 in der Zeitschrift ‚Das Gesundheitswesen‘ publiziert. Die Vorstellung auf den wissenschaftlichen Tagungen des Jahres 2016 ist der Anstoß für eine sich anschließende breite wissenschaftliche Diskussion sowie vertiefte Prüfung der Praktikabilität und Vollständigkeit von STROSA. Nach einer ggf. weiteren Modifikation soll STROSA als Berichtsstandard für Sekundärdatenanalysen aus Deutschland implementiert werden, um Rezipienten vollständige und strukturierte Informationen über Sekundärdatenanalysen und damit eine Einschätzung ihrer internen und externen Validität zu ermöglichen.