Sind Prävalenzen in Survey- und Routinedaten vergleichbar? Herzinfarktprävalenzen in Krankenkassendaten der AOK Niedersachsen und in Daten der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1)

Abstract

Zusammenfassung Ziele der Studie In dieser Studie wurde ein Vergleich von Herzinfarktprävalenzen zwischen Krankenkassen- und Gesundheitsbefragungsdaten vorgenommen. Bisherige Vergleichsstudien haben die jeweilige Population verwendet, ohne mögliche Unterschiede in der soziodemografischen Struktur zu berücksichtigen. Der hier verfolgte Ansatz hatte zum Ziel, die soziodemografische Struktur über verfügbare Informationen in beiden Datensätzen anzugleichen und den Vergleich der Prävalenzen bei parallelisierten Stichproben vorzunehmen. Methodik Für die Analyse wurden die Daten der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1) und Abrechnungsdaten der AOK Niedersachsen (AOKN) verwendet. Um die soziodemografische Struktur der beiden Datensätze anzugleichen wurde eine nach Geschlecht, Alter und Berufsbildungsabschluss parallelisierte Stichprobe aus den AOKN-Daten gezogen. Im Rahmen einer Sensitivitätsanalyse wurden weitere Stichproben gezogen und eine Gesamtprävalenz daraus gebildet. Ergebnisse Es wurden Daten von 5779 DEGS1-Befragten und 22 534 AOKN-Versicherten für die Analyse verwendet. Nach der Parallelisierung der Versichertenstichprobe nach Geschlecht, Alter und Berufsbildungsabschluss ließen sich keine signifikanten Unterschiede in der Herzinfarktprävalenz zwischen Krankenkassendaten der AOKN und Daten aus dem Gesundheitssurvey DEGS1 feststellen. Bei Männern bestehen Tendenzen zu niedrigeren Herzinfarktprävalenzen in den AOKN-Daten. Mögliche Erklärung dafür ist entweder die vermutete Selektion von weniger morbiden Versicherten durch die Verwendung des Berufsbildungsabschlusses in den Daten der AOKN zur Parallelisierung oder aber mögliche Erinnerungsfehler der Befragten in DEGS1. Schlussfolgerung Für die Interpretation von Erkrankungsprävalenzen aus unterschiedlichen Datenquellen können Unterschiede in der soziodemografischen Struktur eine Rolle spielen. Dies kann mittels Parallelisierung der Stichproben ausgeglichen werden. Künftige vergleichende Analysen mit Routinedaten sollten verfügbare soziodemografische Informationen berücksichtigen. Eine Ausweitung des Ansatzes auf Krankheiten wie Diabetes und Stoffwechselstörungen ist in Planung.