Untersuchung der Prävalenz kardiologischer Risikofaktoren in der Allgemeinbevölkerung: Ein Vergleich ambulanter ärztlicher Abrechnungsdaten mit Daten einer populationsbasierten Studie

Abstract

Zusammenfassung Ziel der Studie Diese Studie untersucht die Validität ICD-kodierter Diagnosen für die kardiovaskulären Risikofaktoren arterielle Hypertonie, Diabetes mellitus, Dyslipidämie, Rauchen und Übergewicht aus kassenärztlichen Abrechnungsdaten in Bezug auf die Übereinstimmung mit klinischen Diagnosedaten einer populationsbasierten Kohortenstudie. Methodik Hierzu wurden Abrechnungsdaten der Kassenärztlichen Vereinigung Mecklenburg-Vorpommern (Zeitraum 2008–2012) mit Daten der Study of Health in Pomerania (SHIP) gelinkt. Die Übereinstimmung der Abrechnungsdiagnosen (I10.- (arterielle Hypertonie), E10.- bis E14.- (Diabetes mellitus), E78.- (Dyslipidämie), F17.- (Zigarettenrauchen) und E65.- bis E68.- (Übergewicht oder Adipositas)) mit den erhobenen klinischen Goldstandarddaten von 1941 SHIP-Teilnehmern (46 % männlich, durchschnittliches Alter 58±SD 13 Jahre) wurde ermittelt. Ergebnisse Von den untersuchten Abrechnungsdiagnosen lag für Diabetes mellitus (Sensitivität (Sens) 84%, Spezifität (Spez) 95%, Positiv Prädiktiver Wert (PPW) 80%) und arterielle Hypertonie (Sens 72%, Spez 93%, PPW 97%) eine höhere Übereinstimmung und für die Abrechnungsdiagnosen Zigarettenrauchen (Sens 18%, Spez 99%, PPW 89%), Übergewicht (Sens 22%, Spez 99%, PPW 99%) und Dyslipidämie (Sens 40%, Spez 60%, PPW 70%) eine geringe Übereinstimmung mit den klinischen Diagnosedaten vor. Bei vorliegendem Risikofaktor laut Goldstandard waren die Einnahme von Medikamenten, das Vorliegen weiterer dokumentierter kardiovaskulärer Risikofaktoren im Sinne von Komorbiditäten, Alter, Geschlecht und Erkrankungsschweregrad mit der Kodierung der Abrechnungsdiagnose assoziiert. Schlussfolgerung Die Kodierqualität kardiovaskulärer Risikofaktoren im ambulanten Bereich variiert stark. Insgesamt besteht eine Unterkodierung, wobei abrechnungsrelevante Diagnosen besser kodiert werden. Basierend auf den Ergebnissen ist bevölkerungsbezogen eine Quantifizierung des Fehlers bei Prävalenzschätzungen auf Basis von Abrechnungsdaten für die untersuchten kardiovaskulären Risikofaktoren möglich.