Erfahrungen mit der Datenverknüpfung von Primär- und Sekundärdaten in einer Interventionsstudie

Swart, Enno; Thomas, Dierk; March, Stefanie; Salomon, Tassila; Knesebeck, Olaf von dem

doi:10.1055/s-0031-1280754

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“…Die gesetzlichen und methodischen Grundlagen dieser Datenverknüpfung sowie das konkrete Vorgehen sind dabei ein eigener Problembereich [16]. Hinzu kommt, dass bei der Festlegung eines Studiendesigns zur Evaluation eines Präventionsprogramms (und ceteris paribus anderer Fragestellungen) die Nutzbarkeit von Sekundärdaten vor dem Hintergrund der konkreten wissenschaftlichen Fragen explizit geprüft werden muss.…”

Section: Forschungsmethoden Und Evaluation Ausgangspunktunclassified

“…Differenzierungen nach Untergruppen der Teilnehmer oder anhand spezifischer Indikatoren, die eine engere inhaltliche Verknüpfung zur Intervention aufweisen, besitzen bei Fallzahlen <10 keine statistische Aussagekraft. Diese unter den Erwartungen gebliebenen Fallzahlen sind v. a. Ausdruck der technischen, organisatorischen und rechtlichen Schwierigkeiten bei der Erhebung und Zusammenführung von Primär-und Sekundärdaten [16].…”

Section: Aok-versicherte Kinzigtal Darunter Agil-teilnehmerunclassified

“…Rechtliche und organisatorisch-technische Empfehlungen für die individuelle Datenverknüpfung sind einer separaten Publikation zu entnehmen [16]. Im Kontext dieses Beitrags ist relevant, dass erstens ein einheitlicher Pseudonymisierungsalgorithmus genutzt werden sollte, um berichtsjahrübergreifend eine längs-schnittliche Verfolgung von Versichertenverläufen zu gewährleisten, und zweitens sollten Zuordnungstabellen bzgl.…”

Section: Ausblickunclassified

“…AGil-und andere Studien [1,5,16] liefern wichtige Erfahrungen mit der praktischen Umsetzung der Datenverknüpfung von Primär-und Sekundärdaten. Diese lassen erkennen, dass die Zusammenführung rechtlich zulässig und technisch möglich ist.…”

Section: Ausblickunclassified

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Die Eignung von Sekundärdaten zur Evaluation eines Interventionsprojekts

et al. 2011

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Erfahrungen aus der AGil-Studie Forschungsmethoden und Evaluation AusgangspunktDie Nutzung von Sekundärdaten gesetzlicher Krankenversicherungen im Rahmen der Evaluationsforschung wird seit längerem als Option diskutiert, um Limitationen von Primärstudien bzgl. objektiver und "harter" Endpunkte zu überwin-den. GKV-Prozessdaten zeichnen sich dabei durch zahlreiche Vorteile aus: sie sind populationsbasiert, relativ kostengünstig und zeitnah zu erschließen, weitgehend frei von Verzerrungen und umfassen hohe Fallzahlen und dadurch eine hohe statistische Präzision, ebenso wie sie für ein langes Follow-up genutzt werden können [13]. Aus Routinedaten können bei Beachtung der in den letzten Jahren entwickelten methodischen Standards [15] spezifische Outcomeindikatoren bzgl. Morbidität und Inanspruchnahme abgeleitet werden [10,18]. Gerade diese Ergebnisindikatoren können in vielen Interventionsstudien nicht über Primärdaten abgebildet werden, so auch in der weiter unten beschriebenen AGil-Studie.Die Nutzung von Sekundärdaten -ergänzend zu den Primärerhebungen -und ihre gezielte Verknüpfung stellen sich damit als Chance für die Evaluationsforschung dar. Die gesetzlichen und methodischen Grundlagen dieser Datenverknüpfung sowie das konkrete Vorgehen sind dabei ein eigener Problembereich [16]. Hinzu kommt, dass bei der Festlegung eines Studiendesigns zur Evaluation eines Präventionsprogramms (und ceteris paribus anderer Fragestellungen) die Nutzbarkeit von Sekundärdaten vor dem Hintergrund der konkreten wissenschaftlichen Fragen explizit geprüft werden muss. Schließlich muss bei der Auswertung der Sekundärdaten entsprechend dem a priori festgelegten Analyseplan die Validität der Ergebnisse ausdrücklich einer Bewertung unterzogen werden.In diesem Beitrag sollen die Erfahrungen mit der Nutzung von GKV-Routinedaten in der AGil-Studie geschildert und daraus Empfehlungen für vergleichbare Studien abgeleitet werden. Es wird untersucht, inwieweit die oben beschriebenen Eigenschaften der Routinedaten, wie sie sich aus reinen Sekundärdatenanalysen ergeben, auch bei einer Verknüpfung mit Primärdaten zur Geltung kommen. Die AGil-Studie hat in der kombinierten Nutzung von Primär-und Sekundärdaten Neuland betreten. Die positiven wie negativen Erfahrungen sollen daher dazu beitragen, diesen Evaluationsansatz weiter zu entwickeln. Einzelergebnisse der Studie werden nur insoweit präsentiert, wie sie grundsätzliche methodische Aspekte der Sekundärdatennutzung berühren, die inhaltlichen Ergebnisse werden separat publiziert [7].

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Section: Forschungsmethoden Und Evaluation Ausgangspunktunclassified

Section: Aok-versicherte Kinzigtal Darunter Agil-teilnehmerunclassified

Section: Ausblickunclassified

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Die Eignung von Sekundärdaten zur Evaluation eines Interventionsprojekts

et al. 2011

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“…Die Potenziale und Grenzen der Sekundärdatennutzung, die oft mit methodischen Einschränkungen einhergeht, werden in der Literatur umfassend diskutiert [1][2][3][4]. Als nationale Richtlinie für die Planung, Durchführung und Analyse von Sekundärdatenstudien hat sich die "Gute Praxis Sekundärdatenanalyse" (GPS) etabliert [1,5].…”

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Probleme bei der Verwendung von Qualitätsberichtsdaten für die Versorgungsforschung

2015

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Since 2005, German hospitals are required by law to publish structured quality reports (QRs). Because of the detailed data basis, the QRs are being increasingly used for secondary data analyses in health services research. Up until now, methodological difficulties that can cause distorted results of the analyses have essentially been overlooked. The aim of this study is to systematically list the methodological problems associated with using QR and to suggest solution strategies. The QRs from 2006-2012 form the basis of the analyses and were aggregated in a database using an individualized data linkage procedure. Thereafter, a correlation analysis between a quality indicator and the staffing of hospitals was conducted, serving as an example for both cross-sectional as well as longitudinal studies. The resulting methodological problems are described qualitatively and quantitatively, and potential solutions are derived from the statistical literature. In each reporting year, 2-15% of the hospitals delivered no QR. In 2-16% of the QRs, it is not recognizable whether a report belongs to a hospital network or a single location. In addition, 6-66% of the location reports falsely contain data from the hospital network. 10% of the hospitals changed their institution code (IC), in 5% of the cases, the same "IC-location-number-combination" was used for different hospitals over the years. Therefore, 10-20% of the QRs cannot be linked with the IC as key variable. As a remedy for the linking of QR, the combination of the IC, the address and the number of beds represents a suitable solution. Using this solution, hospital network reports, location reports and missing reports can be identified and considered in an analysis. Secondary data analyses with quality reports provide a high potential for error due to the inconsistent data base and the problems of the data linkage procedure. These can distort calculated parameters and limit the validity of results. Only the unequivocal identification of the reporting hospitals guarantees meaningful results.

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The Problem of Repeated Surveys. How Comparable are their Results Regarding the Utilization of Medical Services?

Swart

Griehl

2013

Health Care Utilization in Germany

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Erfahrungen mit der Datenverknüpfung von Primär- und Sekundärdaten in einer Interventionsstudie

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Die Eignung von Sekundärdaten zur Evaluation eines Interventionsprojekts

Die Eignung von Sekundärdaten zur Evaluation eines Interventionsprojekts

Probleme bei der Verwendung von Qualitätsberichtsdaten für die Versorgungsforschung

The Problem of Repeated Surveys. How Comparable are their Results Regarding the Utilization of Medical Services?

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