Routinedaten aus notaufnahmen: unterschiedliche dokumentationsanforderungen, abrechnungsmodalitäten und datenhalter bei identischem ort der leistungserbringung / Routine data from emergency departments: varying documentation standards, billing modalities and data custodians at an identical unit of care

[German abstract] Hintergrund Nicht nur im Kontext der Neuordnung der Notfallversorgung in Deutschland besteht derzeit ein hoher Bedarf an Daten aus Notaufnahmen. Für die Versorgungsforschung bieten sich Daten an, welche auf gesetzlicher Grundlage generiert werden. Unterschiedliche Kostenträger und Abrechnungsmodi stellen eigene Anforderungen an die Dokumentation dieser Routinedaten. Methodische Herausforderungen Aufgrund der sektoralen Trennung gibt es keinen Datensatz oder Datenhalter, der Auskunft über alle Notaufnahmebehandlungen geben kann. Aus administrativer Sicht gilt die gesamte Notaufnahmebehandlung als ambulant oder stationär, tatsächlich wird die Entscheidung darüber erst während der Versorgung getroffen. Für die stationäre Versorgung existiert ein administratives Notfallkennzeichen, allerdings kein direktes Merkmal für Notaufnahmebehandlungen. Bei Abrechnung ambulanter Fälle über die kassenärztlichen Vereinigungen ist mindestens eine Diagnose (ICD-10-Kode) zu erfassen, versehen mit einem Kennzeichen zur Diagnosesicherheit. Es können mehrere ICD-10-Kodes ohne Hierarchie angegeben werden. Bei stationär behandelten Patienten ist eine Aufnahmediagnose und nach Behandlungsende die Hauptdiagnose und ggf. Nebendiagose(n) an die zuständige Krankenkasse zu übermitteln. Die gesetzliche Unfallversicherung hat eigene Dokumentationsanforderungen. Lösungsansätze Je nach Forschungsfrage und Studiendesign sind unterschiedliche Vorgehensweisen erforderlich. Stammen die Daten unmittelbar aus Notaufnahmen bzw. Kliniken ist eine Information über den Kostenträger und den Abrechnungsmodus hilfreich. Bei Nutzung von Krankenkassendaten muss die Identifikation von stationär behandelten Patienten in einer Notaufnahme aktuell indirekt erfolgen. Dazu können unter anderem die Parameter Aufnahmegrund und definierte „eindeutige“ Notfall-Diagnosen herangezogen werden. Die fallpauschalenbezogene Krankenhausstatistik hat eigene Limitationen, enthält dafür aber die stationären Fälle aller Kostenträger. Diskussion Die divergierenden Anforderungen an die administrative Dokumentation verursachen einen hohen Aufwand in den Kliniken. Perspektivisch ist eine Vereinheitlichung der Leistungserfassung und Dokumentation von Notfallbehandlungen aller Kostenarten auch zur Generierung von validen, vergleichbaren und repräsentativen Daten für die Versorgungsforschung erstrebenswert. Die Einführung eines eigenen Fachabteilungsschlüssels würde zur Identifikation von Notaufnahmebehandlungen beitragen. [English abstract] Background Currently, there is a big need for data on emergency department (ED) utilization in Germany. One reason is the ongoing reorganisation of emergency care. Possible sources are routine data that are being collected based on legal regulations. Different payers and compensation systems have their own requirements for data collection. Methodological challenges Due to the sectoral separation of health care services, there is no dataset or data holder to provide information on all ED treatments in Germany. From an administrative point of view, emergency care in Germany is considered ambulatory outpatient or inpatient care from the time point of admission to the ED. In contrast, clinical decision about inpatient admission can sometimes only be made towards the end of emergency care. EDs themselves cannot be identified in claims data; only the medical discipline (e. g. surgery) is classified. In the case of outpatient treatment, reimbursed by the Association of Statutory Health Insurance Physicians, at least one coded diagnosis (ICD) has to be recorded, accompanied by an additional code for the likelihood of this diagnosis. In case of multiple ICDs, a primary diagnosis cannot be specified. In the case of in-hospital treatment, an admission diagnosis must be recorded. After completion of hospital treatment, the main diagnosis and possibly secondary diagnoses are transferred to the respective health insurance fund. The statutory occupational accident insurance has its own requirements. Solutions Depending on the research question and study design, different approaches are required. If data are queried directly in emergency departments or hospitals, additional information on the designated data holder and billing mode is crucial. When using health insurance data from inpatient care, the identification of emergency departments can be estimated on the basis of the reason for hospital admission and defined "unique" emergency ICDs. The case-related hospital statistics has its own limitations, but includes inpatients of all payers. Discussion Differing requirements for the administrative documentation cause a high workload in emergency departments. A standardised data collection system for all payers for inpatient and outpatient emergency care is recommended. This would contribute to the creation of valid and comparable datasets. The introduction of a particular identifier for EDs in claims data would enhance health services research

Gute Praxis Datenlinkage (GPD) : Good Practice Data Linkage

Das personenbezogene Verknüpfen verschiedener Datenquellen (Datenlinkage) für Forschungszwecke findet in den letzten Jahren in Deutschland zunehmend Anwendung. Jedoch fehlen hierfür konsentierte methodische Standards. Ziel dieses Beitrages ist es, solche Standards für Forschungsvorhaben zu definieren. Eine weitere Intention ist es, dem Lesenden eine Checkliste zur Bewertung geplanter Forschungsvorhaben und Artikel bereitzustellen. Zu diesem Zweck hat eine aus Mitgliedern verschiedener Fachgesellschaften zusammengesetzte Expertengruppe seit 2016 insgesamt 7 Leitlinien mit 27 konkreten Empfehlungen erstellt. Die Gute Praxis Datenlinkage beinhaltet die folgenden Leitlinien: (1) Forschungsziele, Fragestellung, Datenquellen und Ressourcen, (2) Dateninfrastruktur und Datenfluss, (3) Datenschutz, (4) Ethik, (5) Schlüsselvariablen und Linkageverfahren, (6) Datenprüfung/Qualitätssicherung sowie (7) Langfristige Datennutzung für noch festzulegende Fragestellungen. Jede Leitlinie wird ausführlich diskutiert. Zukünftige Aktualisierungen werden wissenschaftliche und datenschutzrechtliche Entwicklungen berücksichtigen

Good Practice Data Linkage (GPD): A Translation of the German Version dagger

The data linkage of different data sources for research purposes is being increasingly used in recent years. However, generally accepted methodological guidance is missing. The aim of this article is to provide methodological guidelines and recommendations for research projects that have been consented to across different German research societies. Another aim is to endow readers with a checklist for the critical appraisal of research proposals and articles. This Good Practice Data Linkage (GPD) was already published in German in 2019, but the aspects mentioned can easily be transferred to an international context, especially for other European Union (EU) member states. Therefore, it is now also published in English. Since 2016, an expert panel of members of different German scientific societies have worked together and developed seven guidelines with a total of 27 practical recommendations. These recommendations include (1) the research objectives, research questions, data sources, and resources; (2) the data infrastructure and data flow; (3) data protection; (4) ethics; (5) the key variables and linkage methods; (6) data validation/quality assurance; and (7) the long-term use of data for questions still to be determined. The authors provide a rationale for each recommendation. Future revisions will include new developments in science and updates of data privacy regulations

Gute Praxis Datenlinkage (GPD)

Das personenbezogene Verknüpfen verschiedener Datenquellen (Datenlinkage) für Forschungszwecke findet in den letzten Jahren in Deutschland zunehmend Anwendung. Jedoch fehlen hierfür konsentierte methodische Standards. Ziel dieses Beitrages ist es, solche Standards für Forschungsvorhaben zu definieren. Eine weitere Intention ist es, dem Lesenden eine Checkliste zur Bewertung geplanter Forschungsvorhaben und Artikel bereitzustellen. Zu diesem Zweck hat eine aus Mitgliedern verschiedener Fachgesellschaften zusammengesetzte Expertengruppe seit 2016 insgesamt 7 Leitlinien mit 27 konkreten Empfehlungen erstellt. Die Gute Praxis Datenlinkage beinhaltet die folgenden Leitlinien: (1) Forschungsziele, Fragestellung, Datenquellen und Ressourcen, (2) Dateninfrastruktur und Datenfluss, (3) Datenschutz, (4) Ethik, (5) Schlüsselvariablen und Linkageverfahren, (6) Datenprüfung/Qualitätssicherung sowie (7) Langfristige Datennutzung für noch festzulegende Fragestellungen. Jede Leitlinie wird ausführlich diskutiert. Zukünftige Aktualisierungen werden wissenschaftliche und datenschutzrechtliche Entwicklungen berücksichtigen.Individual data linkage of different data sources for research purposes is being increasingly used in Germany in recent years. However, generally accepted methodological guidance is missing. The aim of this article is to define such methodological standards for research projects. Another aim is to provide readers with a checklist for critical appraisal of research proposals and articles. Since 2016, an expert panel of members of different German scientific societies have worked together and developed 7 guidelines with a total of 27 practical recommendations. These recommendations include (1) research aims, questions, data sources and resources, (2) infrastructure and data flow, (3) data privacy, (4) ethics, (5) key variables and type of linkage, (6) data validation/quality assurance and (7) long-term use for future research questions. The authors provide a rationale for each recommendation. Future revisions will include any new developments in science and data privacy