Deterministisches Record Linkage mit indirekten Identifikatoren: Daten des Berliner Herzinfarktregisters und der AOK Nordost zum Herzinfarkt

Maier, Berenike; Wagner, K.; Behrens, Steffen; Bruch, Leonhard; Busse, Reinhard; Schmidt, Dagmar; Schühlen, Helmut; Thieme, Roland; Theres, Heinz

doi:10.1055/s-0034-1395642

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“…To link 2 pseudonymous datasets, a deterministic record linkage method was used [4,12]. Five indirect identifiers were chosen as key variables: region, current number, gender, date of birth, and examination date [4].…”

Section: Study Populationmentioning

confidence: 99%

The Impact of Migration Background on the Health Outcomes of Preschool Children: Linking a Cross-Sectional Survey to the School Entrance Health Examination Database in Bavaria, Germany

et al. 2018

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Section: Study Populationmentioning

confidence: 99%

The Impact of Migration Background on the Health Outcomes of Preschool Children: Linking a Cross-Sectional Survey to the School Entrance Health Examination Database in Bavaria, Germany

et al. 2018

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“…Our aim in linkage was to provide a data set in which documentation for identical patients in both data sets could be compared, irrespective of the representativeness of the data and of the percentage of patients successfully linked. The record linkage process is described elsewhere [ 44 ]. We were able to successfully link 2557 patients, from which we had to subtract 252 patients.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Comparing routine administrative data with registry data for assessing quality of hospital care in patients with myocardial infarction using deterministic record linkage

Maier

Wagner

Behrens

et al. 2016

BMC Health Serv Res

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BackgroundAssessment of quality of care in patients with myocardial infarction (MI) should be based on data that effectively enable determination of quality. With the need to simplify measurement techniques, the question arises whether routine data can be used for this purpose. We therefore compared data from a German sickness fund (AOK) with data from the Berlin Myocardial Infarction Registry (BMIR).MethodsWe included patients hospitalised for treatment of MI in Berlin from 2009-2011. We matched 2305 patients from AOK and BMIR by using deterministic record linkage with indirect identifiers. For matched patients we compared the frequency in documentation between AOK and BMIR for quality assurance variables and calculated the kappa coefficient (KC) as a measure of agreement.ResultsThere was almost perfect agreement in documentation between AOK and BMIR data for matched patients for: catheter laboratory (KC: 0.874), ST elevation MI (KC: 0.826), diabetes (KC: 0.818), percutaneous coronary intervention (KC: 0.860) and hospital mortality (KC: 0.952). The remaining variables compared showed moderate or less than moderate agreement (KC < 0.6), and were grouped in Category II with less frequent documentation in AOK for risk factors and aspects of patients’ history; in Category III with more frequent documentation in AOK for comorbidities; and in Category IV for medication at and after hospital discharge.ConclusionsRoutine data are primarily collected and defined for reimbursement purposes. Quality assurance represents merely a secondary use. This explains why only a limited number of variables showed almost perfect agreement in documentation between AOK and BMIR. If routine data are to be used for quality assessment, they must be constantly monitored and further developed for this new application. Furthermore, routine data should be complemented with registry data by well-established methods of record linkage to realistically reflect the situation – also for those quality-associated variables not collected in routine data.

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“…Vorarbeiten zum indirekten Linkage wiesen Erfolgsquoten von über 80 % [9][10][11] bzw. über 97 % [12] auf.…”

Section: Diskussionunclassified

Methodik und Zuordnungserfolg eines Linkage von Daten klinischer Krebsregister mit Abrechnungsdaten gesetzlicher Krankenkassen

Bobeth¹,

Tol²,

Rößler³

et al. 2023

Gesundheitswesen

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Zusammenfassung Hintergrund Das vom Innovationsfonds geförderte Projekt „Wirksamkeit der Versorgung in onkologischen Zentren“ (WiZen) ist ein breit angelegtes Projekt zur Erforschung der Wirksamkeit von Zertifizierungen in der Onkologie. Im Rahmen des Projektes werden bundesweite Daten der AOKen und Daten Klinischer Krebsregister aus verschiedenen Bundesländern für die Jahre 2006–2017 verwendet. Zur Kombination der Stärken beider Datenquellen werden diese für acht verschiedene Krebsentitäten datenschutzkonform miteinander verknüpft. Methoden Das Datenlinkage erfolgte dabei anhand indirekter Identifikatoren und wurde mittels der Krankenversichertennummer als direktem Identifikator und Goldstandard validiert. Dies ermöglicht die Quantifizierung von Potenzial und Qualität verschiedener Linkage-Varianten. Als Kriterien zur Bewertung der Zuordnungen wurden Sensitivität und Spezifität sowie Treffergenauigkeit und Treffergüte genutzt. Die durch das Linkage resultierenden Verteilungen relevanter Variablen wurden anhand der ursprünglichen Verteilungen in den Einzeldatensätzen validiert. Ergebnisse Je nach Kombination indirekter Identifikatoren ergab sich eine Bandbreite von 22.125 bis 3.092.401 Linkage-Treffern. Eine nahezu perfekte Verknüpfung der betrachteten Daten konnte durch die Kombination von Informationen zu Entitätsart, Geburtsdatum, Geschlecht und Postleitzahl der Personen erreicht werden. Insgesamt wurden mit den genannten Merkmalen 74.586 eineindeutige Verknüpfungen und für die verschiedenen Entitäten eine mediane Treffergüte von mehr als 98% erreicht. Die Alters- und Geschlechtsverteilungen der verschiedenen Datenquellen sowie die verknüpften Sterbedaten wiesen zudem eine hohe Übereinstimmung auf. Diskussion und Schlussfolgerung GKV- und Krebsregisterdaten lassen sich mit hoher interner und externer Validität auf Individualdatenebene verknüpfen. Die stabile Verknüpfung ermöglicht durch den simultanen Zugang zu Variablen beider Datensätze („das Beste aus beiden Welten“) gänzlich neue Analysemöglichkeiten: Für einzelne Personen stehen nun sowohl Informationen zum UICC-Stadium der Erkrankung aus den Registern als auch Komorbiditäten aus den GKV-Daten zur Verfügung. Durch die Verwendung gut verfügbarer Linkagevariablen und den hohen Verknüpfungserfolg ist das Verfahren vielversprechend für künftige Linkages in der Versorgungsforschung.

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Deterministisches Record Linkage mit indirekten Identifikatoren: Daten des Berliner Herzinfarktregisters und der AOK Nordost zum Herzinfarkt

Abstract: Deterministic record linkage with the following indirect indicators: age, sex, hospital admission date and time was possible in our study of patients with myocardial infarction in a circumscribed geographical region, which limited the number of cases and avoided mismatches.

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The Impact of Migration Background on the Health Outcomes of Preschool Children: Linking a Cross-Sectional Survey to the School Entrance Health Examination Database in Bavaria, Germany

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Comparing routine administrative data with registry data for assessing quality of hospital care in patients with myocardial infarction using deterministic record linkage

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