Zusammenfassung
Ziel der Studie Prävalenzschätzungen für Depression zeigen in Primär- vs. Sekundärdaten divergente Ergebnisse. Ursachen liegen u. a. in der Betrachtung verschiedener Indikatoren zu abweichenden Zeitpunkten. In der vorliegenden Arbeit werden Depressionshäufigkeiten in Survey- und Routinedaten für einen vergleichbaren Erhebungszeitraum und Altersbereich ermittelt. Unterschiede zwischen den Datenquellen und den Depressionsmaßen werden untersucht.
Methodik Drei Indikatoren werden für das Jahr 2010 gegenübergestellt: im Bevölkerungssurvey erhobene a) selbstberichtete ärztliche Diagnosen, b) Diagnosen in standardisiertem klinischen Interview sowie c) in Routinedaten einer gesetzlichen Krankenkasse administrativ erfasste Diagnosen. In Sensitivitätsanalysen werden privat versicherte Surveyteilnehmende sowie Versicherte mit Pflegebedarf aus den Routinedaten ausgeschlossen. Die Definition der administrativen Depressionsdiagnose wird variiert je nach Kodierhäufigkeit und Diagnosespezifität.
Ergebnisse Die höchste Prävalenzrate zeigt sich mit 9,8% für administrativ erfasste Depressionen, die niedrigste mit 5,9% für die selbstberichtete Depressionsdiagnose im Survey. Die Prävalenz der im klinischen Interview erhobenen Depression beträgt 8,4%. Es zeigen sich jeweils spezifische alters- und geschlechtsabhängige Verteilungen. Bleiben unspezifische Depressionsdiagnosen (F3x.8, F3x.9) unberücksichtigt, sinkt die administrative Prävalenzrate deutlich ab.
Schlussfolgerung Je nach Definition der administrativen Depressionsdiagnose reduzieren sich Prävalenzunterschiede im Vergleich zur selbstberichteten Diagnose. Differenzen zu Prävalenzen basierend auf klinischem Interview bleiben hingegen bestehen und weisen auf die Erfassung unterschiedlicher Personengruppen hin.
Abstract
Aim There are differences in the prevalence estimates of depressive disorders based on primary and secondary data. The reasons for this are, for instance, the use of divergent indicators and varying observation periods. This study examines the prevalence of depressive disorders using survey and routine data for a comparable survey period and age range. Effects of differences between data sources and indicators are estimated.
Methods For 2010, 3 indicators are compared: in a population survey collected a) self-reported medical diagnosis of depression, b) diagnosis of depressive disorders identified by clinical interviews and c) administrative depression diagnoses collected from routine data of a statutory health insurance. In sensitivity analyses, privately insured participants of the population survey were excluded, and insured persons with care needs were excluded from routine data. The definition of administrative depression diagnosis was varied depending on the frequency of coded diagnoses and the specificity of the diagnoses.
Results The highest prevalence (9.8%) was found for depression diagnoses from administrative data, the lowest prevalence (5.9%) in self-reported medical diagnoses of depression in the population survey. The prevalence of depression identified by clinical interviews was 8.4%. Differing age and gender-related courses of illness were found. The administrative prevalence dropped significantly if unspecific diagnoses (F3x.8, F3x.9) were excluded.
Discussion Depending on the definition of depression diagnoses used in administrative data, there was a reduction in differences of prevalence compared to the self-reported medical diagnoses. Differences in prevalence based on a diagnosis of a depressive disorder identified in a clinical interview remained stable, which indicates different groups of persons.
Schlüsselwörter
Depression - Primärdaten - Gesundheitssurvey - Sekundärdaten - Routinedaten - Prävalenz
Key words
depression - primary data - survey - secondary data - routine data - prevalence
