Grundlagen und Methoden von GKV-Routinedatenstudien - Sarah Neubauer; Jan Zeidler; Ansgar Lange; J.-Matthias von der Schulenburg (Leibniz Universität Hannover, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, 2014)
Routinedatenstudien können den Akteuren des Gesundheitswesens nützliche Informationen liefern. Infolgedessen hat die Bedeutung und wissenschaftliche Nutzung von Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherung in den letzten Jahren stetig an Relevanz gewonnen. Bisher liegen nur sehr allgemeine Leitlinien in Bezug auf einzelne Prozessschritte einer GKV-Routinedatenstudie vor. Ziel dieses Diskussionspapier ist es daher, eine detaillierte Übersicht über relevante konzeptionelle und methodische Aspekte bei der Durchführung von GKV-Routinedatenstudien zu entwickeln, um qualitativ hochwertigere, transparentere und vergleichbarere Studien zu erhalten und den methodischen Austausch weiter zu fördern. Dabei werden die vielfältigen Publikationen auf dem Gebiet der GKV-Routinedaten systematisch aufgearbeitet sowie die Vor- und Nachteile unterschiedlicher methodischer Herangehensweisen diskutiert. – – Claims data studies are becoming an increasingly important source of information for healthcare stakeholders. The importance and scientific use of claims data of the statutory health funds has further increased. We saw a general lack of elaborated recommendations for best practices in this field and a need for a thorough overview of published methods used in each step of conducting a claims data study. This discussion paper examines and compares conceptual and methodological approaches used in claims data studies aiming to stimulate discussion on quality of the studies and to promote creation of standards and guidelines for consistent and transparent claims data studies and reports. Our results emphasize the importance guidelines in the field of claims data analyses and discussed the advantages and disadvantages of different methodological approaches.
Keywords: I13; 330; GKV-Routinedaten; Datenkategorien; Studiendesigns; Validierung; Datenaufbereitung; claims data; data categories; study design; validation; data processing; best practices