Beitrag von GKV-Routinedatenanalysen für die gesundheitsökonomische Versorgungsforschung im Vergleich zu klinischen Studien und Befragungen

Research output: Thesis › Doctoral thesis

Authors

  • Mike Klora

Research Organisations

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Details

Original languageGerman
QualificationDoctor rerum politicarum
Awarding Institution
Supervised by
  • Johann-Matthias Graf von der Schulenburg, Supervisor
Date of Award12 Sept 2018
Place of PublicationHannover
Publication statusPublished - 2018

Abstract

Routinedaten der Gesetzlichen Krankenversicherung bieten aufgrund ihres Stichproben- und Variablenumfangs sowie der zeitnahen Verfügbarkeit für Forschungszwecke eine wichtige Grundlage für gesundheitspolitische Entscheidungen. In diesem Kontext besteht Forschungsbedarf hinsichtlich der Nutzung sowie Qualität dieser Datenquelle im wissenschaftlichen Rahmen. Überdies wird im Rahmen dieser Dissertation die Eignung von Sekundärdatenanalysen für indikations- sowie versorgungsprogrammspezifische Fragestellungen hinterfragt und mit dem Potenzial von klinischen Erhebungen verglichen. Dies ermöglicht es abschließend zu beurteilen, wie sich die Vorteile beider Forschungszweige sinnvoll zusammenführen lassen. In zwei Publikationen zur Verwendung von GKV-Routinedaten konnten deren gestiegene Nutzung und Qualität nachgewiesen werden. In diesem Kontext wurde auch der Bedarf eines Ausbaus des vorhandenen vollumfassenden Datensatzes des Deutschen Instituts für Medizinische Dokumentation und Information (DIMDI) deutlich. Zudem konnte am Beispiel der Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) sowohl die Eignung der GKV-Routinedaten zur Kostenermittlung als auch für die Ermittlung von Risikofaktoren dargelegt werden. Jedoch bestehen Herausforderungen, da diese Datenquelle z.B. im Bereich der Heilmittel keine Indikationsgebiete codiert. In einer weiteren Publikation wurde am Beispiel der Evaluation der Verträge der hausarztzentrierten Versorgung ein Bedarf zur Vertragsadjustierung aufgezeigt. Zu beachten ist hierbei, dass GKV-Routinedaten ausschließlich einen begrenzten zeitlichen Untersuchungszeitraum ermöglichen. Die klinischen Erhebungen zu Alzheimer/Demenz zeigten hingegen den Mehrwert der klinischen Erhebungen in Bezug auf Krankheitsschwere und weitere nicht abrechnungsrelevante Parameter auf. Die vorliegende kumulative Dissertation legt für die zukünftige Forschung nahe, im Rahmen einer stärkeren Verknüpfung („Data-Linkage“) von GKV-Routinedaten mit klinischen Daten und weiteren Datenquellen wie den Daten der Gesetzlichen Rentenversicherung eine umfassende Möglichkeit der gesundheitsökonomischen Versorgungsforschung zu nutzen. Der Ausbau des vollumfassenden Datensatzes für alle GKV-Versicherten um weitere Variablen sowie eine zeitnahe Verfügbarkeit bergen weiteres Potenzial, um die Relevanz der GKV-Routinedatenanalysen für die Versorgungsforschung zu stärken.

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@phdthesis{7d0a401db597402cb0ac6568efd7909e,
title = "Beitrag von GKV-Routinedatenanalysen f{\"u}r die gesundheits{\"o}konomische Versorgungsforschung im Vergleich zu klinischen Studien und Befragungen",
abstract = "Routinedaten der Gesetzlichen Krankenversicherung bieten aufgrund ihres Stichproben- und Variablenumfangs sowie der zeitnahen Verf{\"u}gbarkeit f{\"u}r Forschungszwecke eine wichtige Grundlage f{\"u}r gesundheitspolitische Entscheidungen. In diesem Kontext besteht Forschungsbedarf hinsichtlich der Nutzung sowie Qualit{\"a}t dieser Datenquelle im wissenschaftlichen Rahmen. {\"U}berdies wird im Rahmen dieser Dissertation die Eignung von Sekund{\"a}rdatenanalysen f{\"u}r indikations- sowie versorgungsprogrammspezifische Fragestellungen hinterfragt und mit dem Potenzial von klinischen Erhebungen verglichen. Dies erm{\"o}glicht es abschlie{\ss}end zu beurteilen, wie sich die Vorteile beider Forschungszweige sinnvoll zusammenf{\"u}hren lassen. In zwei Publikationen zur Verwendung von GKV-Routinedaten konnten deren gestiegene Nutzung und Qualit{\"a}t nachgewiesen werden. In diesem Kontext wurde auch der Bedarf eines Ausbaus des vorhandenen vollumfassenden Datensatzes des Deutschen Instituts f{\"u}r Medizinische Dokumentation und Information (DIMDI) deutlich. Zudem konnte am Beispiel der Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivit{\"a}tsst{\"o}rung (ADHS) sowohl die Eignung der GKV-Routinedaten zur Kostenermittlung als auch f{\"u}r die Ermittlung von Risikofaktoren dargelegt werden. Jedoch bestehen Herausforderungen, da diese Datenquelle z.B. im Bereich der Heilmittel keine Indikationsgebiete codiert. In einer weiteren Publikation wurde am Beispiel der Evaluation der Vertr{\"a}ge der hausarztzentrierten Versorgung ein Bedarf zur Vertragsadjustierung aufgezeigt. Zu beachten ist hierbei, dass GKV-Routinedaten ausschlie{\ss}lich einen begrenzten zeitlichen Untersuchungszeitraum erm{\"o}glichen. Die klinischen Erhebungen zu Alzheimer/Demenz zeigten hingegen den Mehrwert der klinischen Erhebungen in Bezug auf Krankheitsschwere und weitere nicht abrechnungsrelevante Parameter auf. Die vorliegende kumulative Dissertation legt f{\"u}r die zuk{\"u}nftige Forschung nahe, im Rahmen einer st{\"a}rkeren Verkn{\"u}pfung („Data-Linkage“) von GKV-Routinedaten mit klinischen Daten und weiteren Datenquellen wie den Daten der Gesetzlichen Rentenversicherung eine umfassende M{\"o}glichkeit der gesundheits{\"o}konomischen Versorgungsforschung zu nutzen. Der Ausbau des vollumfassenden Datensatzes f{\"u}r alle GKV-Versicherten um weitere Variablen sowie eine zeitnahe Verf{\"u}gbarkeit bergen weiteres Potenzial, um die Relevanz der GKV-Routinedatenanalysen f{\"u}r die Versorgungsforschung zu st{\"a}rken.",
author = "Mike Klora",
note = "Dissertation",
year = "2018",
doi = "10.15488/4308",
language = "Deutsch",
school = "Gottfried Wilhelm Leibniz Universit{\"a}t Hannover",

}

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TY - BOOK

T1 - Beitrag von GKV-Routinedatenanalysen für die gesundheitsökonomische Versorgungsforschung im Vergleich zu klinischen Studien und Befragungen

AU - Klora, Mike

N1 - Dissertation

PY - 2018

Y1 - 2018

N2 - Routinedaten der Gesetzlichen Krankenversicherung bieten aufgrund ihres Stichproben- und Variablenumfangs sowie der zeitnahen Verfügbarkeit für Forschungszwecke eine wichtige Grundlage für gesundheitspolitische Entscheidungen. In diesem Kontext besteht Forschungsbedarf hinsichtlich der Nutzung sowie Qualität dieser Datenquelle im wissenschaftlichen Rahmen. Überdies wird im Rahmen dieser Dissertation die Eignung von Sekundärdatenanalysen für indikations- sowie versorgungsprogrammspezifische Fragestellungen hinterfragt und mit dem Potenzial von klinischen Erhebungen verglichen. Dies ermöglicht es abschließend zu beurteilen, wie sich die Vorteile beider Forschungszweige sinnvoll zusammenführen lassen. In zwei Publikationen zur Verwendung von GKV-Routinedaten konnten deren gestiegene Nutzung und Qualität nachgewiesen werden. In diesem Kontext wurde auch der Bedarf eines Ausbaus des vorhandenen vollumfassenden Datensatzes des Deutschen Instituts für Medizinische Dokumentation und Information (DIMDI) deutlich. Zudem konnte am Beispiel der Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) sowohl die Eignung der GKV-Routinedaten zur Kostenermittlung als auch für die Ermittlung von Risikofaktoren dargelegt werden. Jedoch bestehen Herausforderungen, da diese Datenquelle z.B. im Bereich der Heilmittel keine Indikationsgebiete codiert. In einer weiteren Publikation wurde am Beispiel der Evaluation der Verträge der hausarztzentrierten Versorgung ein Bedarf zur Vertragsadjustierung aufgezeigt. Zu beachten ist hierbei, dass GKV-Routinedaten ausschließlich einen begrenzten zeitlichen Untersuchungszeitraum ermöglichen. Die klinischen Erhebungen zu Alzheimer/Demenz zeigten hingegen den Mehrwert der klinischen Erhebungen in Bezug auf Krankheitsschwere und weitere nicht abrechnungsrelevante Parameter auf. Die vorliegende kumulative Dissertation legt für die zukünftige Forschung nahe, im Rahmen einer stärkeren Verknüpfung („Data-Linkage“) von GKV-Routinedaten mit klinischen Daten und weiteren Datenquellen wie den Daten der Gesetzlichen Rentenversicherung eine umfassende Möglichkeit der gesundheitsökonomischen Versorgungsforschung zu nutzen. Der Ausbau des vollumfassenden Datensatzes für alle GKV-Versicherten um weitere Variablen sowie eine zeitnahe Verfügbarkeit bergen weiteres Potenzial, um die Relevanz der GKV-Routinedatenanalysen für die Versorgungsforschung zu stärken.

AB - Routinedaten der Gesetzlichen Krankenversicherung bieten aufgrund ihres Stichproben- und Variablenumfangs sowie der zeitnahen Verfügbarkeit für Forschungszwecke eine wichtige Grundlage für gesundheitspolitische Entscheidungen. In diesem Kontext besteht Forschungsbedarf hinsichtlich der Nutzung sowie Qualität dieser Datenquelle im wissenschaftlichen Rahmen. Überdies wird im Rahmen dieser Dissertation die Eignung von Sekundärdatenanalysen für indikations- sowie versorgungsprogrammspezifische Fragestellungen hinterfragt und mit dem Potenzial von klinischen Erhebungen verglichen. Dies ermöglicht es abschließend zu beurteilen, wie sich die Vorteile beider Forschungszweige sinnvoll zusammenführen lassen. In zwei Publikationen zur Verwendung von GKV-Routinedaten konnten deren gestiegene Nutzung und Qualität nachgewiesen werden. In diesem Kontext wurde auch der Bedarf eines Ausbaus des vorhandenen vollumfassenden Datensatzes des Deutschen Instituts für Medizinische Dokumentation und Information (DIMDI) deutlich. Zudem konnte am Beispiel der Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) sowohl die Eignung der GKV-Routinedaten zur Kostenermittlung als auch für die Ermittlung von Risikofaktoren dargelegt werden. Jedoch bestehen Herausforderungen, da diese Datenquelle z.B. im Bereich der Heilmittel keine Indikationsgebiete codiert. In einer weiteren Publikation wurde am Beispiel der Evaluation der Verträge der hausarztzentrierten Versorgung ein Bedarf zur Vertragsadjustierung aufgezeigt. Zu beachten ist hierbei, dass GKV-Routinedaten ausschließlich einen begrenzten zeitlichen Untersuchungszeitraum ermöglichen. Die klinischen Erhebungen zu Alzheimer/Demenz zeigten hingegen den Mehrwert der klinischen Erhebungen in Bezug auf Krankheitsschwere und weitere nicht abrechnungsrelevante Parameter auf. Die vorliegende kumulative Dissertation legt für die zukünftige Forschung nahe, im Rahmen einer stärkeren Verknüpfung („Data-Linkage“) von GKV-Routinedaten mit klinischen Daten und weiteren Datenquellen wie den Daten der Gesetzlichen Rentenversicherung eine umfassende Möglichkeit der gesundheitsökonomischen Versorgungsforschung zu nutzen. Der Ausbau des vollumfassenden Datensatzes für alle GKV-Versicherten um weitere Variablen sowie eine zeitnahe Verfügbarkeit bergen weiteres Potenzial, um die Relevanz der GKV-Routinedatenanalysen für die Versorgungsforschung zu stärken.

U2 - 10.15488/4308

DO - 10.15488/4308

M3 - Dissertation

CY - Hannover

ER -