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DOI: 10.1055/s-0032-1314826
Methodische Ermessensspielräume bei der Sekundärdatenanalyse von GKV-Daten und ihre Auswirkungen – explorative Darstellung am Beispiel einer Kostenstudie zu Demenz
Discretionary Decisions in Claims Data Analyses and their Effects – An Explorative Comparison using the Example of a Cost of Illness Study on DementiaPublikationsverlauf
Publikationsdatum:
29. August 2012 (online)
![](https://www.thieme-connect.de/media/gesu/20120809/lookinside/thumbnails/10.1055-s-0032-1314826-1.jpg)
Zusammenfassung
Kassendatenbasierte Studien liefern wichtige Einblicke in die Gesundheitsversorgung innerhalb des Systems der gesetzlichen Krankenversicherung. Bislang wird kaum thematisiert, dass dabei Ermessensspielräume bei der Aufbereitung der Leistungsdaten bestehen. Am Beispiel eines Samples mit 9 147 AOK-versicherten Demenzpatienten vergleicht dieser Artikel verschiedene Definitionsansätze für Leistungsinanspruchnahme und die damit verbundenen Versorgungskosten. Letztendlich führen die verschiedenen Ansätze nicht zwangsläufig zu unterschiedlichen Nutzungsvolumina bzw. unterschiedlichen Kosten pro Kopf. Das Ausmaß der Varianz hängt vielmehr maßgeblich von der relativen Häufigkeit mehrfach interpretierbarer Leistungen in der Studienpopulation ab. Ausgehend von diesen Erkenntnissen lassen sich Empfehlungen für künftige Auswertungsstandards ableiten.
Abstract
Claims data-based studies provide insight into the delivery of health care services within the statutory health insurance (SHI) system. So far discretionary decisions concerning the definition of service utilization are seldom discussed. Using claims data of 9 147 dementia patients insured with AOK Bavaria SHI fund as an example, this paper compares different definitions of service utilisation and the corresponding costs of care. In total, the different approaches do not always result in different figures. Indeed the observed variation depends on the relative frequency of equivocally interpretable services within the study sample. Based on these results it is possible to provide recommendations for future standards for claims data analyses.
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Literatur
- 1 Hoffmann F. Review on use of German health insurance medication claims data for epidemiological research. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2009 18. 349-356 DOI: 10.1002/pds.1721
- 2 Eisele M, van den Bussche H, Koller D et al. Utilization patterns of ambulatory medical care before and after the diagnosis of dementia in Germany – results of a case-control study. Dement Geriatr Cogn Disord 2010; 29: 475-483 DOI: 000310350 [pii] 10.1159/000310350.
- 3 von Lengerke T, Hagenmeyer EG, Gothe H et al. Excess health care costs of obesity in adults with diabetes mellitus: a claims data analysis. Exp Clin Endocrinol Diabetes 2010; 118: 496-504 DOI: 10.1055/s-0030-1253400.
- 4 AGENS . Good practice of secondary data analysis, first revision. Gesundheitswesen 2008; 70: 54-60 DOI: 10.1055/s-2007-1022529.
- 5 Schubert I, Küpper-Nybelen J, Ihle P et al. Utilization patterns of dementia patients in the light of statutory health insurance data. Z Arztl Fortbild Qualitatssich 2007; 101: 7-13
- 6 Bundesrepublik Deutschland, Sozialgesetzbuch: 40., völlig neu bearbeitete Aufl., Stand Jan 2011, 2011
- 7 GKV Spitzenverbände, Kassenärztliche Bundesvereinigung. Bundesmantelvertrag Ärzte, 2007
- 8 GKV Spitzenverbände, Deutscher Apothekerverband. Vereinbarung über die Übermittlung von Daten im Rahmen der Arzneimittelabrechnung gem § 300 SGB V, Technische Anlage 1. 2004
- 9 GKV Spitzenverbände, Deutsche Krankenhausgesellschaft. Vereinbarung zum Fallpauschalensystem für Krankenhäuser für das Jahr 2006, 2005
- 10 Robert Koch Institut . Statistisches Bundesamt. Ausgaben und Finanzierung des Gesundheitswesen. Berlin: 2009
- 11 Bundesamt S. Statistisches Jahrbuch 2010. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt; 2010
- 12 Robert Koch Institut Statistisches Bundesamt. Gesundheitsberichterstattung des Bundes Heft 45; Ausgaben und Finanzierung des Gesundheitswesens 2009
- 13 Spindler J, Schelhase T. Krankenhauslandschaft im Umbruch. Wirtschaft und Statistik 2009; 7: 641-660