Sind Prävalenzen in Survey- und Routinedaten vergleichbar? Herzinfarktprävalenzen in Krankenkassendaten der AOK Niedersachsen und in Daten der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1)

Zusammenfassung

Ziele der Studie In dieser Studie wurde ein Vergleich von Herzinfarktprävalenzen zwischen Krankenkassen- und Gesundheitsbefragungsdaten vorgenommen. Bisherige Vergleichsstudien haben die jeweilige Population verwendet, ohne mögliche Unterschiede in der soziodemografischen Struktur zu berücksichtigen. Der hier verfolgte Ansatz hatte zum Ziel, die soziodemografische Struktur über verfügbare Informationen in beiden Datensätzen anzugleichen und den Vergleich der Prävalenzen bei parallelisierten Stichproben vorzunehmen.

Methodik Für die Analyse wurden die Daten der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1) und Abrechnungsdaten der AOK Niedersachsen (AOKN) verwendet. Um die soziodemografische Struktur der beiden Datensätze anzugleichen wurde eine nach Geschlecht, Alter und Berufsbildungsabschluss parallelisierte Stichprobe aus den AOKN-Daten gezogen. Im Rahmen einer Sensitivitätsanalyse wurden weitere Stichproben gezogen und eine Gesamtprävalenz daraus gebildet.

Ergebnisse Es wurden Daten von 5779 DEGS1-Befragten und 22 534 AOKN-Versicherten für die Analyse verwendet. Nach der Parallelisierung der Versichertenstichprobe nach Geschlecht, Alter und Berufsbildungsabschluss ließen sich keine signifikanten Unterschiede in der Herzinfarktprävalenz zwischen Krankenkassendaten der AOKN und Daten aus dem Gesundheitssurvey DEGS1 feststellen. Bei Männern bestehen Tendenzen zu niedrigeren Herzinfarktprävalenzen in den AOKN-Daten. Mögliche Erklärung dafür ist entweder die vermutete Selektion von weniger morbiden Versicherten durch die Verwendung des Berufsbildungsabschlusses in den Daten der AOKN zur Parallelisierung oder aber mögliche Erinnerungsfehler der Befragten in DEGS1.

Schlussfolgerung Für die Interpretation von Erkrankungsprävalenzen aus unterschiedlichen Datenquellen können Unterschiede in der soziodemografischen Struktur eine Rolle spielen. Dies kann mittels Parallelisierung der Stichproben ausgeglichen werden. Künftige vergleichende Analysen mit Routinedaten sollten verfügbare soziodemografische Informationen berücksichtigen. Eine Ausweitung des Ansatzes auf Krankheiten wie Diabetes und Stoffwechselstörungen ist in Planung.

Abstract

Aims of the study This study compared prevalences of myocardial infarction between data drawn from health interviews and claims data from statutory health insurance. Previous comparative studies have drawn comparisons without having considered possible differences in the sociodemographic structure of the underlying study populations. The approach applied here aimed to match the sociodemographic structure via available information in both datasets and to compare prevalences in parallelized samples.

Methodology Data from the German Health Interview and Examination Study for Adults (DEGS1) and claims data from the AOK Lower Saxony (AOKN) were used. To match the sociodemographic structure of the two data sets, a parallelized sample was drawn from the AOKN data according to sex, age, and vocational training qualification. As part of a sensitivity analysis, additional samples were drawn and a mean overall prevalence was calculated from them.

Results Data from 5779 DEGS1 respondents and 22 534 AOKN insured persons were used for the analysis. After parallelization of the AOKN-sample by sex, age, and vocational training qualification, no significant differences in prevalence of myocardial infarction could be found between claims data from the AOKN and data from the DEGS1 Health Survey. In men, there were tendencies toward lower prevalence of myocardial infarction in the AOKN data. Possible explanations include the selection of less morbid insured persons by using the vocational education degree for parallelization or memory discrepancies in survey data.

Conclusion Differences in sociodemographic structure may play a role the interpretation of disease prevalence from difference data sources. This can be compensated for by parallelizing the samples. Future comparative analyses should take into account characteristics of the socioeconomic status. Similar analyses of other diseases such as stroke, diabetes, and metabolic disorders would be desirable.

Schlüsselwörter

Herzinfarkt - Krankenkassendaten - Surveydaten - DEGS1 - Prävalenz - Vergleichsstudie

Key words

myocardial infarction - health insurance claims data - survey data - GHIES - prevalence - comparative study

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