Zusammenfassung
Ziel der Studie Das Konzept der Krankheitslast erlaubt eine umfassende
Analyse des Gesundheitszustands einer Bevölkerung. Als Kennzahlen werden
verlorene Lebensjahre aufgrund von Mortalität (years of life lost, YLL)
und Morbidität (years lived with disability, YLD) berechnet und im
Summenindikator DALY (disability adjusted life years) zusammengefasst. Diese
Indikatoren liefern eine Planungsgrundlage für Bereiche wie
Prävention, Versorgung oder Bedarfsplanung. In dem vom Innovationsfonds
geförderten Projekt BURDEN 2020 wird erstmals für Deutschland
eine regionalisierte Krankheitslastberechnung in Anlehnung an die internationale
„Global Burden of Disease“-Studie durchgeführt.
Methodik Zur Berechnung der YLD werden Informationen zur
Häufigkeit von Krankheiten und deren Schweregradverteilungen
benötigt. Dabei sind Krankenkassenroutinedaten eine wichtige
Datengrundlage. In Expertentreffen wurden Falldefinitionen für 18
ausgewählte Krankheiten sowie Schweregrade bei 11 der Krankheiten
entwickelt. Auf dieser Basis wurden Krankheitshäufigkeiten vom WIdO
unter Nutzung der Routinedaten der AOK-Versicherten ermittelt. Ein spezifisches
Prävalenzkonzept berücksichtigt die Dynamik der offenen Kohorte
der Versicherten. Die Hochrechnung der Ergebnisse ausgehend von der AOK auf die
Gesamtbevölkerung erfolgte bei den Schweregraden bundesweit nach Alter
und Geschlecht und bei den Krankheitshäufigkeiten zusätzlich
morbiditätsadjustiert und regionalisiert.
Ergebnisse Systematisch wurden für 18 Erkrankungen aus sieben
Krankheitsgruppen (kardiovaskuläre Krankheiten, Diabetes, Krebs,
psychische Störungen, Demenz, COPD und untere Atemwegsinfekte) die
Krankheitshäufigkeiten (Prävalenzen oder Raten) bis auf Ebene
der Bundesländer und Raumordnungsregionen ermittelt.
Schweregradverteilungen liegen bundesweit nach Alter und Geschlecht vor. Die
Ergebnisse und Methodendokumentation sind verfügbar unter
www.krankheitslage-deutschland.de.
Schlussfolgerung Krankenkassenroutinedaten stellen eine wichtige
Datengrundlage im Projekt BURDEN 2020 dar, weil auf Basis der großen
Fallzahlen regionale Kennzahlen und teilweise Schweregrade ermittelt werden
können. Eine umfassende Publikation der Ergebnisse schafft Transparenz
und soll die Nachnutzung in Folgeprojekten ermöglichen. Perspektivisch
scheint es sinnvoll, die Krankheitslastberechnung auf weitere Krankheiten
auszuweiten. Zudem wird der Bedarf nach datenschutzkonformer Verknüpfung
von Krankenkassenroutinedaten mit weiteren Gesundheitsdatenbeständen
steigen.
Abstract
Objective The concept of disease burden enables a comprehensive analysis
of the health status of a population. Key indicators are years of life lost due
to mortality (YLL) and morbidity (years lived with disability, YLD), summarised
in the DALY indicator (disability adjusted life years). These indicators are
suitable for planning prevention, health care or provision of health services.
With the project BURDEN 2020, funded by the German Federal Joint
Committee’s Innovation Fund, a national and regionalised calculation of
burden of disease for Germany is being carried out for the first time, based on
the methodology of the international “Global Burden of Disease”
study.
Methods Calculation of YLD requires data on the frequency and severity of
diseases, with routine health insurance data constituting an important data
source. Case definitions for 18 selected diseases and severity levels for 11 of
these diseases were developed in expert meetings. Based on these case
definitions, the AOK Research Institute (WIdO) calculated disease frequencies
from health utilisation data of patients insured with the AOK. A specific
concept for prevalence calculation takes into account the dynamics of an open
cohort of insurees. For severity levels, the results of the AOK insurees were
extrapolated to the total population in Germany according to age and gender
groups. For disease frequencies, the results were additionally adjusted for
morbidity and estimated on regional levels.
Results Disease frequencies measured by prevalences or rates are available
for 18 diseases from seven categories (cardiovascular diseases, diabetes,
cancer, mental disorders, dementia, COPD and lower respiratory tract infections)
at the regional levels of the 16 federal states and 96 regional planning areas.
Severity distributions are provided on the national level stratified by age
groups and gender. The results and documentation of methods are available at
www.krankheitslage-deutschland.de (in German language).
Conclusion Routine health insurance data are an important data source in
the BURDEN 2020 project because regional figures and, in some cases, severity
levels can be determined on the basis of a large number of cases. A
comprehensive publication of results creates transparency and allows
reutilisation of methods in further projects. Future research should extend
burden of disease calculations to other diseases. In addition, there is an
increasing demand for health data linkage.
Schlüsselwörter
Krankheitslast - öffentliches Gesundheitswesen - Routinedaten - gesetzliche Krankenversicherung - Prävalenz - Deutschland
Key words
burden of disease - public health - routine data - statutory health insurance - prevalence - Germany