Dokument: Übereinstimmung von Angaben zu Komorbiditäten des Diabetes mellitus in drei Datenquellen. Inwieweit stimmen Patientenselbstangaben mit deren Praxisdokumentation und Krankenkassendaten überein.

Titel:	Übereinstimmung von Angaben zu Komorbiditäten des Diabetes mellitus in drei Datenquellen. Inwieweit stimmen Patientenselbstangaben mit deren Praxisdokumentation und Krankenkassendaten überein.
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=54647
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20201106-110957-3
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Deutsch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Hoffmann, Jonas [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 2,03 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 02.11.2020 / geändert 02.11.2020
Beitragende:	Icks, Andrea [Gutachter] Prof. Dr. Loerbroks, Adrian [Gutachter]
Dewey Dezimal-Klassifikation:	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit
Beschreibungen:	In Primärdatenerhebungen erfasste oder in Sekundärdatenquellen dokumentierte Diagnosen dienen zum Beispiel der Schätzung von Krankheitshäufigkeiten, der Analyse von Kosten und Qualität der medizinischen Versorgung oder der Adjustierung in gesundheitsökonomischen Analysen. Methodische Arbeiten zur Validierung der verwendeten Daten sind rar. So wurde in Deutschland bisher die Übereinstimmung von Angaben zu Diagnosen aus Primärdatener-hebungen mit Sekundärdatenquellen nur unzureichend geprüft. Ziel dieser Studie war es, die Selbstangaben von 464 Studienteilnehmern mit Diabetes mellitus zu ihren 14 mit dem Diabe-tes assoziierten Komorbiditäten in einem personenbezogenen Datenabgleich mit den Angaben aus der Dokumentation der diabetologisch betreuenden Praxis einerseits und Krankenkassendaten andererseits auf Übereinstimmung zu überprüfen. Für den auf einen zwölf Monate begrenzten retrospektiven Abgleich wurde ein Algorithmus erstellt, der die im Fragebogen enthaltenen Komorbiditäten in ihre diagnostisch relevanten und in den Sekundärdaten enthaltenen ICD-Codes übersetzte. Als Maße für die Übereinstimmung wurden primär Total Agreement und Kappa-Werte, ferner Sensitivität, Spezifität, positiv prädiktiver Wert, negativ prädiktiver Wert und Overall Agreement berechnet. Für sechs Komorbiditäten, die mit einer hohen Prävalenz in den Datenquellen enthalten waren, wurden mittels multivariater Regressionsmodelle potentielle assoziierte Faktoren mit dem Grad der Übereinstimmung untersucht. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass der Grad der Übereinstimmung stark variierte. Er war insgesamt etwas höher zwischen den Selbstangaben und der Praxisdokumentation als zwischen den Selbstangaben und den Krankenkassendaten. Der Grad der Übereinstimmung war ferner höher, wenn Komorbiditäten eines Organgebietes zu größeren, übergeordneten Kategorien zusammengefasst wurden. In den multivariaten Regressionsanalysen waren Alter unter 65 Jahre, ein höherer Bildungsstatus und das Vorliegen von weniger als fünf chronischen Erkrankungen mit einem höheren Total Agreement bei vier Komorbiditäten (Hypertonie, pAVK, Angina Pectoris und Nierenerkrankungen) assoziiert. Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine Selbstangabe auch durch die Sekundärdaten bestätigt wird, war für fast alle Komorbiditäten höher, wenn ein stärkerer Grad der Beeinträchtigung durch diese Komorbidität angegeben wurde. Insgesamt können weder die Selbstangaben noch eine der beiden Sekundärdatenquellen als vollständige und fehlerfreie Informationsquelle für die Erhebung diabetischer Komorbidität angesehen werden. Diagnoses collected in primary data surveys or documented in secondary data sources can be used to estimate disease incidence, to analyze the cost and quality of medical care, or to adjust for health economic analysis. Methodological work on the validation of the data used is rare. In Germany the agreement of diagnoses from primary data surveys with secondary data sources so far has been insufficiently examined. The aim of this study was to check the self-reported data of 464 study participants with diabetes mellitus on their 14 comorbidities associated with the diabetes in a personal data comparison with the data from the practice documentation of the patient’s diabetologist on the one hand and health insurance data on the other. For the twelve-month limited retrospective comparison, an algorithm was developed that translated the comorbidities included in the questionnaire into their diagnostically relevant ICD codes contained in the secondary data. The measures of agreement were primarily total agreement and Kappa-values, further sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and overall agreement. For six comorbidities, which were found to be of high prevalence in the data sources, multivariate regression models were used to investigate potential associated factors with degree of agreement. The results of the study show, that the degree of agreement varies widely. Overall, the agreement was slightly higher between self-reports and the practice documentation than between self-reports and the health insurance data. The degree of agreement was also higher, when comorbidities of an organ region were grouped into larger, higher-level categories. In the multivariate regression analyzes, age under 65, higher educational status and the presence of fewer than five chronic diseases were associated with a higher total agreement in four comorbidities (hypertension, PAD, angina pectoris and renal disease). The likelihood of self-reporting also being confirmed by the secondary data was higher for almost all comorbidities when a higher degree of impairment was indicated by this comorbidity. Overall, neither self-reported information nor any of the two secondary data sources can be considered as a complete and accurate source of information for the assessment of diabetic comorbidity. Methodological standards should be established for this purpose.
Lizenz:	Urheberrechtsschutz
Fachbereich / Einrichtung:	Medizinische Fakultät
Dokument erstellt am:	06.11.2020
Dateien geändert am:	06.11.2020
Promotionsantrag am:	18.03.2020
Datum der Promotion:	22.10.2020