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Forschungsprojekt VAC-MAC – VACcinierung von MS/Arthritis/Colitis-Patient:innen (Teil 1): Wie können Einflussfaktoren aus GKV-Routinedaten gefiltert werden und welche Daten sind relevant?
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Authors
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Heike van de Sand
- PMV forschungsgruppe an der Medizinischen Fakultät und Universitätsklinikum Köln (AÖR), Universität zu Köln, Köln, Germany
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Nina Timmesfeld
- Ruhr-Universität Bochum, Abteilung für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, Bochum, Germany
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Jale Basten
- Department of Medical Informatics, Biometry and Epidemiology , Ruhr University of Bochum, Bochum, Germany
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Robin Denz
- Ruhr-Universität Bochum, Medizinische Fakultät, Abteilung für medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, Bochum, Germany
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Marianne Charlotte Tokic
- Ruhr-Universität Bochum, Bochum, Germany
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Katharina Meiszl
- Ruhr-Universität Bochum, Bochum, Germany
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Stephanie Stock
- Universitätsklinikum Köln, Institut für Gesundheitsökonomie und Klinische Epidemiologie, Köln, Germany
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Dusan Simic
- Universität zu Köln, Institut für Gesundheitsökonomie und Klinische Epidemiologie an der Medizinischen Fakultät und Universitätsklinikum Köln (AÖR), Köln, Germany
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Arim Shukri
- Universität zu Köln, Institut für Gesundheitsökonomie und Klinische Epidemiologie an der Medizinischen Fakultät und Universitätsklinikum Köln (AÖR), Köln, Germany
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Kerstin Hellwig
- Department of Neurology, St. Josef-Hospital, Ruhr-University Bochum, Bochum, Germany
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Theresa Oganowski
- Department of Neurology, St. Josef-Hospital, Ruhr-University Bochum, Bochum, Germany
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Thomas Grüter
- Ruhr-Universität Bochum, Universitätsklinik für Neurologie, St. Josef Hospital, Bochum, Germany; Evangelisches Krankenhaus Lippstadt, Klinik für Neurologie und Schlaganfallzentrum, Lippstadt, Germany
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Uta Kiltz
- Ruhr-Universität Bochum, Rheumazentrum Ruhrgebiet, Herne, Germany
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Maria Zacharopoulou
- Ruhr-Universität Bochum, Rheumazentrum Ruhrgebiet, Herne, Germany
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Horst Vollmar
- Ruhr-Universität Bochum, Abteilung für Allgemeinmedizin (AM RUB), Medizinische Fakultät, Bochum, Germany
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Ina Otte
- Ruhr-Universität Bochum, Abteilung für Allgemeinmedizin (AM RUB), Medizinische Fakultät, Bochum, Germany
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Romy Lauer
- Ruhr-Universität Bochum, Abteilung für Allgemeinmedizin (AM RUB), Medizinische Fakultät, Bochum, Germany
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Anastasia Suslow
- Ruhr-Universität Bochum, Abteilung für Allgemeinmedizin (AM RUB), Medizinische Fakultät, Bochum, Germany
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Andreas Stallmach
- Universitätsklinikum Jena, Klinik für Innere Medizin IV (Gastroenterologie, Hepatologie und Infektiologie), Jena, Germany
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Anika Franz
- Universitätsklinikum Jena, Klinik für Innere Medizin IV (Gastroenterologie, Hepatologie und Infektiologie), Jena, Germany
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Ursula Marschall
- BARMER Institut für Gesundheitssystemforschung - bifg, BARMER, Wuppertal, Germany
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Joachim Saam
- BARMER Institut für Gesundheitssystemforschung - bifg, BARMER, Wuppertal, Germany
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Catharina Schumacher
- BARMER Institut für Gesundheitssystemforschung - bifg, BARMER, Wuppertal, Germany
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Ingo Meyer
- PMV forschungsgruppe an der Medizinischen Fakultät und Universitätsklinikum Köln (AÖR), Universität zu Köln, Köln, Germany
| Published: | September 6, 2024 |
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Hintergrund: Etwa 4 % der GKV-Versicherten in Deutschland leiden an einer Autoimmunerkrankung [1]. Im Projekt „VAC-MAC - Impf- und Infektraten bei Multipler Sklerose (MS), entzündlich-rheumatischen Erkrankungen (CIRD) oder chronisch entzündlichen Darmerkrankungen (CED)“ werden Betroffene (im Verlauf als „MAC-Patient:innen“ (MS/Arthritis/Colitis) bezeichnet) zu ihrem Impfverhalten untersucht. In dieser Gruppe sind Impfungen besonders wichtig, da sie ein erhöhtes Risiko für impfpräventable Infektionen aufweisen [2]. Dies schlägt sich auch in entsprechenden Impfempfehlungen nieder [2]. Es gibt bisher wenige Studien, die den Impfschutz von MAC-Patient:innen populationsbasiert untersuchen.
Zielsetzung: Im Zuge des Projektes sollte eine Analyse von Einflussfaktoren auf Impfungen bei MAC-Patient:innen durchgeführt werden (siehe Abstract VAC-MAC (Teil 2)). Es soll gezeigt werden, wie die Auswahl der Einflussfaktoren getroffen wurde, wie diese aus den GKV-Routinedaten extrahiert wurden, welche Herausforderungen während der Analyse auftraten und wie diesen begegnet wurde.
Methodik: Es wurde eine Analyse anhand von GKV-Routinedaten (BARMER) durchgeführt, bei der Daten von etwa 9 Mio. Versicherten von 2013 bis 2021 untersucht wurden. In einem explorativen Ansatz wurden den MAC-Patient:innen mögliche Faktoren zugeordnet, die das Impfverhalten beeinflussen können. Diese Variablen wurden im Vorhinein innerhalb des interdisziplinären Projektteams diskutiert. Zudem gab es pro Erkrankung einen Workshop mit Patient:innen und weiteren Mediziner:innen aus der Praxis um die Vollständigkeit der relevanten Einflussfaktoren sicherzustellen. Im ersten Schritt wurden quartalsweise die Variablen aus den GKV-Routinedaten zu den MAC-Patient:innen verknüpft.
Ergebnisse: Das Ergebnis war eine Tabelle pro MAC-Erkrankung mit quartalsweisen, patient:innenbezogenen Einflussfaktoren ab dem Zeitpunkt der erstmaligen Identifikation der MAC-Erkrankung. Diese Tabelle bildete die Grundlage für alle weiteren Analysen. Die Auswahl der patient:innenbezogenen Einflussfaktoren war vielseitig. Beispiele sind Alter, Geschlecht, Bundesland des Wohnortes, gesundheitsspezifische Faktoren wie Form der MAC-Erkrankung, Arzneimittel, verordnete Heil- und Hilfsmittel oder Komorbiditäten. Die Impfungen wurden anhand der Empfehlungen der Ständigen Impfkommission (STIKO) für erwachsene MAC-Patient:innen ausgewählt. Durch die Workshops hat sich gezeigt, dass bei der Auswahl von Einflussfaktoren auf das Impfen der Praxisblick durch Patient:innen und Mediziner:innen relevant ist. Dadurch konnten Einflussfaktoren mit Praxisbeispielen begründet werden und weitere hinzugenommen werden. Aus den Workshops wurde zudem deutlich, dass die behandelnden Ärzt:innen bzw. Praxis einen großen Einfluss auf die Impfbereitschaft der Patient:innen hat. Daher wurden auch für diese Seite Indikatoren wie die Anzahl der behandelten (MAC-)Patient:innen, Anzahl der (MAC-)Patient:innen über 60 Jahre oder auch die Impfquote des:der Ärzt:in bzw. der Praxis bei verschiedenen Patient:innengruppen gebildet.
Diskussion: Der gewählte methodische Ansatz stellte sich als arbeitsaufwendig heraus, da bei einigen gewählten Variablen Besonderheiten in den Routinedaten beachtet und mit eigenen Definitionen begegnet werden mussten. Für die Auswahl und Programmierung der ärzt:innen- und praxisbezogenen Indikatoren mussten plausible Definitionen geprüft werden. Die Auswahl der Impfungen musste für spätere Analysen gekürzt werden, da viele Impfungen zu lange Impfabstände haben, dass sie nicht in einem Zeitraum von 2013 bis 2021 abgebildet werden konnten. Der Einbezug hätte zu einer Unterschätzung des vollständigen Impfschutzes von MAC-Patient:innen geführt.
Fazit: Bei der Festlegung von Einflussfaktoren in einem explorativem Ansatz ist es notwendig Praxiseinblicke einzubeziehen um eine Vollständigkeit (unter Berücksichtigung der Einschränkungen von GKV-Routinedaten) garantieren zu können. Es muss ausreichend Zeit zur Festlegung der Definitionen eingeplant werden.
Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.
Literatur
- 1.
- Holstiege J, Klimke K, Akmatov MK, Kohring C, Dammertz L, Bätzing J. Bundesweite Verordnungstrends biologischer Arzneimittel bei häufigen Autoimmunerkrankungen, 2012 bis 2018. Berlin: Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung in Deutschland (Zi); 2021.
- 2.
- Wagner N, Assmus F, Arendt G, Baum E, Baumann U, Bogdan C, et al. Impfen bei Immundefizienz: Anwendungshinweise zu den von der Ständigen Impfkommission empfohlenen Impfungen. (IV) Impfen bei Autoimmunkrankheiten, bei anderen chronisch-entzündlichen Erkrankungen und unter immunmodulatorischer Therapie. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 2019;62(4):494–515.
