2019
DOI: 10.1007/s11943-019-00241-z
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Schätzung kleinräumiger Krankheitshäufigkeiten für die deutsche Bevölkerung anhand von Routinedaten am Beispiel von Typ-2-Diabetes

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“…2 ) in der vorliegenden Studie etwas höher. Algorithmen zur weiteren Zuordnung von Personen mit widersprüchlichen (E10.- und E11.-) oder unklaren Diagnosen (nur E14.-) wurden im Rahmen eines Projekts des IQWIG 12 sowie einer Analyse von AOK-Daten 11 und darauf aufbauend im Rahmen der „BURDEN 2020“-Studie 13 24 entwickelt. Die ersten beiden Studien fokussieren dabei auf die Abgrenzung des Typ-2-Diabetes.…”
Section: Diskussionunclassified
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“…2 ) in der vorliegenden Studie etwas höher. Algorithmen zur weiteren Zuordnung von Personen mit widersprüchlichen (E10.- und E11.-) oder unklaren Diagnosen (nur E14.-) wurden im Rahmen eines Projekts des IQWIG 12 sowie einer Analyse von AOK-Daten 11 und darauf aufbauend im Rahmen der „BURDEN 2020“-Studie 13 24 entwickelt. Die ersten beiden Studien fokussieren dabei auf die Abgrenzung des Typ-2-Diabetes.…”
Section: Diskussionunclassified
“…Der Typ-2-Diabetes ist deutlich häufiger und es wird geschätzt, dass über 90 % der Personen mit Diabetes einen Typ-2-Diabetes aufweisen [5]. Neben Befragungs-und Untersuchungssurveys gewinnt die Analyse von Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) zur Schätzung der Prävalenz des Diabetes an Bedeutung [8][9][10][11][12][13]. Obwohl die verschiedenen Diabetestypen mittels un-terschiedlicher ICD-Codes klassifiziert werden, erweist sich eine Unterscheidung von Typ-1-und Typ-2-Diabetes auf Basis von Routinedaten anhand der Diagnosen oft als schwierig [10].…”
Section: S119unclassified
“…Um auf Basis von Krankenkassenroutinedaten Aussagen zum Gesundheitszustand der GKV-Versicherten oder der gesamten Bevölkerung treffen zu können, wurde ein Verfahren entwickelt, das neben Alter und Geschlecht weitere Faktoren bei einer Hochrechnung berücksichtigt. Ein entsprechend kombiniertes alters-, geschlechts-und morbiditätsadjustierendes Hochrechnungsverfahren, das auch die strukturellen Unterschiede hinsichtlich der Erkrankungshäufigkeit ausgleicht, wurde für die Ermittlung von Krankheitshäufigkeiten, aber noch nicht für die Beantwortung von Versorgungsfragen weiterentwickelt (Breitkreuz et al 2019;Schröder und Brückner 2019). Ob dieses Hochrechnungsverfahren, mit dem beispielsweise die Ergebnisse des Gesundheitsatlas 1 oder des vom Innovationsfonds beim gemeinsamen Bundesausschuss geförderten Projekts BURDEN 2020 2 ermittelt wurden (Breitkreuz et al 2021, Rommel et al 2018, zukünftig auch in der Versorgungsforschung eingesetzt werden kann, bleibt abzuwarten.…”
Section: Datengrundlage Und Methodenunclassified
“…Aus diesen Gründen ist es notwendig, auf die gesamte Bevölkerung in den Regionen Deutschlands im jeweils betrachteten Zeitraum hochzurechnen. Bei den Krankheitshäufigkeiten erfolgte die regionalisierte Hochrechnung unter Anwendung eines statistischen Verfahrens, das auch für Morbiditätsunterschiede korrigiert [13]. Im Falle der Schweregradanteile lagen jedoch teils sehr kleine Fallzahlen vor.…”
Section: Hochrechnung Auf Die Gesamte Bevölkerungunclassified