Untersuchung der Prävalenz kardiologischer Risikofaktoren in der Allgemeinbevölkerung: Ein Vergleich ambulanter ärztlicher Abrechnungsdaten mit Daten einer populationsbasierten Studie

Zusammenfassung

Ziel der Studie Diese Studie untersucht die Validität ICD-kodierter Diagnosen für die kardiovaskulären Risikofaktoren arterielle Hypertonie, Diabetes mellitus, Dyslipidämie, Rauchen und Übergewicht aus kassenärztlichen Abrechnungsdaten in Bezug auf die Übereinstimmung mit klinischen Diagnosedaten einer populationsbasierten Kohortenstudie.

Methodik Hierzu wurden Abrechnungsdaten der Kassenärztlichen Vereinigung Mecklenburg-Vorpommern (Zeitraum 2008–2012) mit Daten der Study of Health in Pomerania (SHIP) gelinkt. Die Übereinstimmung der Abrechnungsdiagnosen (I10.- (arterielle Hypertonie), E10.- bis E14.- (Diabetes mellitus), E78.- (Dyslipidämie), F17.- (Zigarettenrauchen) und E65.- bis E68.- (Übergewicht oder Adipositas)) mit den erhobenen klinischen Goldstandarddaten von 1941 SHIP-Teilnehmern (46 % männlich, durchschnittliches Alter 58±SD 13 Jahre) wurde ermittelt.

Ergebnisse Von den untersuchten Abrechnungsdiagnosen lag für Diabetes mellitus (Sensitivität (Sens) 84%, Spezifität (Spez) 95%, Positiv Prädiktiver Wert (PPW) 80%) und arterielle Hypertonie (Sens 72%, Spez 93%, PPW 97%) eine höhere Übereinstimmung und für die Abrechnungsdiagnosen Zigarettenrauchen (Sens 18%, Spez 99%, PPW 89%), Übergewicht (Sens 22%, Spez 99%, PPW 99%) und Dyslipidämie (Sens 40%, Spez 60%, PPW 70%) eine geringe Übereinstimmung mit den klinischen Diagnosedaten vor. Bei vorliegendem Risikofaktor laut Goldstandard waren die Einnahme von Medikamenten, das Vorliegen weiterer dokumentierter kardiovaskulärer Risikofaktoren im Sinne von Komorbiditäten, Alter, Geschlecht und Erkrankungsschweregrad mit der Kodierung der Abrechnungsdiagnose assoziiert.

Schlussfolgerung Die Kodierqualität kardiovaskulärer Risikofaktoren im ambulanten Bereich variiert stark. Insgesamt besteht eine Unterkodierung, wobei abrechnungsrelevante Diagnosen besser kodiert werden. Basierend auf den Ergebnissen ist bevölkerungsbezogen eine Quantifizierung des Fehlers bei Prävalenzschätzungen auf Basis von Abrechnungsdaten für die untersuchten kardiovaskulären Risikofaktoren möglich.

Abstract

Objective The study assesses the validity of ICD-10 coded cardiovascular risk factors in claims data using gold-standard measurements from a population-based study for arterial hypertension, diabetes, dyslipidemia, smoking and obesity as a reference.

Methods Data of 1941 participants (46 % male, mean age 58±13 years) of the Study of Health in Pomerania (SHIP) were linked to electronic medical records from the regional association of statutory health insurance physicians from 2008 to 2012 used for billing purposes. Clinical data from SHIP was used as a gold standard to assess the agreement with claims data for ICD-10 codes I10.- (arterial hypertension), E10.- to E14.- (diabetes mellitus), E78.- (dyslipidemia), F17.- (smoking) and E65.- to E68.- (obesity).

Results A higher agreement between ICD-coded and clinical diagnosis was found for diabetes (sensitivity (sens) 84%, specificity (spec) 95%, positive predictive value (ppv) 80%) and hypertension (sens 72%, spec 93%, ppv 97%) and a low level of agreement for smoking (sens 18%, spec 99%, ppv 89%), obesity (sens 22%, spec 99%, ppv 99%) and dyslipidemia (sens 40%, spec 60%, ppv 70%). Depending on the investigated cardiovascular risk factor, medication, documented additional cardiovascular co-morbidities, age, sex and clinical severity were associated with the ICD-coded cardiovascular risk factor.

Conclusion The quality of ICD-coding in ambulatory care is highly variable for different cardiovascular risk factors and outcomes. Diagnoses were generally undercoded, but those relevant for billing were coded more frequently. Our results can be used to quantify errors in population-based estimates of prevalence based on claims data for the investigated cardiovascular risk factors.

Schlüsselwörter

Validierung - Abrechnungsdiagnose - Routinedaten - kardiovaskuläre Risikofaktoren - Primärdaten

Key words

validation - claims data - cardiovascular risk factors - primary data - routine data

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