Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS). Die 2. Revision

Swart, Erik; Ihle, Peter; Gothe, Holger

doi:10.1055/s-0032-1322109

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“…Stata Statistical Software: Release V.14). The use of claims data follows the Guideline for Good Practice of secondary data analysis 33. Essential parts are contracts with data owner and the regulations for data privacy.…”

Section: Methods and Designmentioning

confidence: 99%

Study protocol for a quasi-experimental claims-based study evaluating 10-year results of the population-based integrated healthcare model ‘Gesundes Kinzigtal’ (Healthy Kinzigtal): the INTEGRAL study

et al. 2019

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IntroductionPatients often experience interface problems when treated by different specialists and in different healthcare sectors. Integrated care concepts aim to reduce these problems. While most integrated healthcare models focus on individual diseases, the integrated care model ‘Gesundes Kinzigtal’ applies a population-based approach and addresses the full spectrum of morbidities for a population defined by area of residence—the Kinzigtal. A special feature of the model is the joint savings contract between the regional management company and the statutory health insurers. The INTEGRAL study aims at assessing the effectiveness of ‘Gesundes Kinzigtal’ under routine conditions in comparison to conventional care over a period of 10 years in order to understand the benefits but also the potential for (unintended) harms.Methods and analysis Database Claims data from statutory health insurance funds 2005–2015. The evaluation consists of a quasi-experimental study, with Kinzigtal as intervention region, at least 10 further regions with a similar population and healthcare infrastructure as primary controls and an additional random sample of insurees from the federal state of Baden-Württemberg as secondary controls. Model-specific and ‘non-specific’ indicators adopted from the literature and enriched by focus group interviews will be used to evaluate the model’s effectiveness and potential unintended consequences by analysing healthcare utilisation in general. Temporal trends per indicator in the intervention region will be compared with those in each control region. The overall variation in trends for the indicators across all regions provides information about the potential to modify an indicator due to local differences in the healthcare system.Ethics and disseminationEthic Commission of the Faculty of Medicine, Philipps-University Marburg (ek_mr_geraedts_131117). Results will be discussed in workshops, submitted for publication in peer-review journals and presented at conferences.Trial registration numberDRKS00012804.

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Section: Methods and Designmentioning

confidence: 99%

Study protocol for a quasi-experimental claims-based study evaluating 10-year results of the population-based integrated healthcare model ‘Gesundes Kinzigtal’ (Healthy Kinzigtal): the INTEGRAL study

et al. 2019

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“…"Für die Einstufung," so heißt es in der Guten Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS) [11] weiter, "ist es unerheblich, ob die weitergehen de Nutzung durch den Dateneigner selbst oder durch Dritte erfolgt. Demnach sind beispielsweise Routinedaten einer Krankenkasse nicht nur Sekundärdaten, wenn sie für wissenschaftliche Fragestel lungen genutzt werden, sondern z.…”

Section: S65unclassified

Was verstehen wir unter Sekundärdaten? – Ein Grundsatzbeitrag zur terminologischen Einordnung und Definition

2021

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ZusammenfassungDaten sind für die Versorgungsforschung Material und Produkt zugleich. Als „Substrat“ oder Ausgangsbasis von gesundheitsbezogenen Analysen haben sie in den vergangenen Dekaden immens an Bedeutung gewonnen. Für die Beurteilung von Leistungen des Gesundheitssystems, für dessen Steuerung und Entwicklung sind Daten ein essenzieller Rohstoff. Im wissenschaftlichen Alltag und in Forschungsarbeiten, die diesen Rohstoff nutzen, kommt der Bedeutungsgehalt des Begriffs „Daten“ – insbesondere „Sekundärdaten“ – oft zu kurz. Der vorliegende Beitrag möchte den Bedeutungskontext der beiden Begriffe vertiefend beleuchten und den Versuch unternehmen, den Begriff „Sekundärdaten“ terminologisch einzuordnen.

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“…aus einem Krankenhausinformationssystem, zugeführt werden [32]. Für die (wissenschaftliche) Verwendung von Sekundärdaten wurden Empfehlungen durch die Arbeitsgruppe Erhebung und Nutzung von Sekundärdaten (AGENS) formuliert [33]. In der Praxis ist die Abgrenzung von Registern zu anderen Typen einer beobachtenden, quantitativen Forschung wie Kohortenstudien oder Anwendungsbeobachtungen nicht immer eindeutig.…”

Section: Bezug Zu Anderen Formen Der Quantitativen Versorgungsforschungunclassified

“…Dazu werden vermehrt Verfahren des Data Mining eingesetzt, die den Datenbestand systematisch mit Verfahren der Mustererkennung explorieren. Zwar werden für Register prinzipiell Primärdaten erhoben, zur Ergänzung werden aber oft auch Daten aus anderen Quellen übernommen, die eigentlich für einen anderen Zweck gesammelt wurden (Sekundärdaten) und für deren Auswertung spezielle Empfehlungen in "Gute Praxis Sekundärdatenanalyse" vorliegen [33].…”

Section: Data Miningunclassified

“…Da Register auch als Datenquelle der Gesundheitsberichterstattung fungieren [122], ist die Orientierung gegenüber der Öffentlichkeit von besonderer Bedeutung. Dies schließt eine qualifizierte Risikokommunikation, wie sie beispielweise in den Leitlinien der Guten Epidemiologischen Praxis [98] und der Guten Praxis Sekundärdatenanalyse [33] empfohlen wird, mit ein. Registerbetreiber müssen bei Bedarf in der Lage sein, Verantwortung für eine kompetente Kommunikation mit der Fachund der Laien-Öffentlichkeit zu übernehmen.…”

Section: Wissenschaftskommunikationunclassified

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Memorandum Register für die Versorgungsforschung: Update 2019

Stausberg

Maier²,

Bestehorn

et al. 2020

Gesundheitswesen

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ZusammenfassungÜber Register können Fragestellungen zur Gesundheitsversorgung im Alltag untersucht werden. Sie sind daher eine wesentliche Methode der Versorgungsforschung. Das Deutsche Netzwerk Versorgungsforschung (DNVF) fördert die Qualität von Registern durch einen wissenschaftlichen Austausch, durch Fortbildungsangebote sowie durch Empfehlungen in Form eines Memorandums „Register für die Versorgungsforschung“. Die vorliegenden Empfehlungen stellen ein Update zur ersten Fassung des Memorandums von 2010 dar. Das Update beschreibt die Einsatzmöglichkeiten und Zielsetzungen von Registern in der Versorgungsforschung und stellt den aktuellen Stand zu allen Aspekten eines guten Designs und eines sachgerechten Betriebs von Registern dar. Das Memorandum kann Verantwortlichen für die Entwicklung eines Registers als Leitfaden zur Erreichung einer hohen Qualität dienen; potentiellen Nutzern von Daten und Ergebnissen aus Registern ermöglicht es, die Qualität eines Registers zu bewerten. Projektförderer und Gesundheitspolitik können sich bei der Rahmensetzung für Finanzierung und gesetzliche Anforderungen an den Qualitätskriterien orientieren. Neben einer Definition werden im Memorandum verschiedene für die Konzeption eines Registers relevante Bereiche vorgestellt. Dies umfasst die Phasen der Entwicklung eines Registers von der Planung über den Entwurf bis zur Umsetzung, die technische Organisation und den Betrieb eines Registers, die Auswertung von Registerdaten, die Berichterstattung über die Ergebnisse sowie den Datenschutz. Aus diesen Bereichen abgeleitete Kriterien zur Beurteilung der Qualität eines Registers werden beschrieben. Hierfür wird abschließend eine Checkliste präsentiert.

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Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS). Die 2. Revision

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Study protocol for a quasi-experimental claims-based study evaluating 10-year results of the population-based integrated healthcare model ‘Gesundes Kinzigtal’ (Healthy Kinzigtal): the INTEGRAL study

Study protocol for a quasi-experimental claims-based study evaluating 10-year results of the population-based integrated healthcare model ‘Gesundes Kinzigtal’ (Healthy Kinzigtal): the INTEGRAL study

Was verstehen wir unter Sekundärdaten? – Ein Grundsatzbeitrag zur terminologischen Einordnung und Definition

Memorandum Register für die Versorgungsforschung: Update 2019

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