BURDEN OF MULTIPLE SCLEROSIS IN GERMANY - A MATCHED COHORT STUDY USING A LARGE CLAIMS DATABASE

Koenig C, Altevers J, Maas C, et al. BURDEN OF MULTIPLE SCLEROSIS IN GERMANY - A MATCHED COHORT STUDY USING A LARGE CLAIMS DATABASE. In: VALUE IN HEALTH. Vol 22. New york: Elsevier Science Inc; 2019: S745

STandardisierte BerichtsROutine für SekundärdatenAnalysen (STROSA) - ein konsentierter Berichtsstandard für Deutschland

Although secondary data analyses have been established in recent years in health research, explicit recommendations for standardized, transparent and complete reporting of secondary data analyses do not exist as yet. Therefore, between 2009 and 2014, a first proposal for a specific reporting standard for secondary data analysis was developed (STROSA 1). Parallel to this national process in Germany, an international reporting standard for routine data analysis was initiated in 2013 (RECORD). Nevertheless, because of the specific characteristics of the German health care system as well as specific data protection requirements, the need for a specific German reporting standard for secondary data analyses became evident. Therefore, STROSA was revised and tested by a task force of 15 experts from the working group Collection and Use of Secondary Data (AGENS) of the German Society for Social Medicine and Prevention (DGSMP) and the German Society for Epidemiology (DGEpi) as well as from the working group Validation and Linkage of Secondary Data of the German Network for Health Services Research (DNVF). The consensus STROSA-2 checklist includes 27 criteria, which should be met in the reporting of secondary data analysis from Germany. The criteria have been illustrated and clarified with specific explanations and examples of good practice. The STROSA reporting standard aims at stimulating a wider scientific discussion on the practicability and completeness of the checklist. After further discussions and possibly resulting modifications, STROSA shall be implemented as a reporting standard for secondary data analyses from Germany. This will guarantee standardized and complete information on secondary data analyses enabling assessment of their internal and external validity.Obgleich sich Sekundärdatenanalysen in den vergangenen Jahren zunehmend in der Gesundheitsforschung etabliert haben, existierten lange keine Empfehlungen für die standardisierte, transparente und vollständige Berichterstattung von Sekundärdatenanalysen. Daher wurde im Zeitraum 2009–2014 mit STROSA 1 zunächst ein Vorschlag für einen spezifischen Berichtsstandard für Sekundärdatenanalysen vorgelegt. Parallel zu STROSA wurde mit RECORD zwischen 2013 und 2015 ein internationaler Berichtsstandard für Routinedatenanalysen entwickelt, der jedoch nach Einschätzung der Autoren mit Hinblick auf das deutsche Gesundheitssystem zu allgemein ist und wichtige Informationen bzgl. spezifischer Datenschutzanforderungen nicht berücksichtigt. Daher wurde STROSA von einer 15-köpfigen Projektgruppe der Arbeitsgruppe Erhebung und Nutzung von Sekundärdaten (AGENS) der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP) und der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi) sowie der Arbeitsgruppe Validierung und Linkage von Sekundärdaten des Deutschen Netzwerks Versorgungsforschung (DNVF) parallel zu RECORD weiterentwickelt und getestet. Nunmehr wird ein innerhalb der Projektgruppe konsentierter, an die spezifischen deutschen Rahmenbedingungen angepasster Berichtsstandard für Sekundärdatenanalysen präsentiert. Die STROSA-2-Checkliste umfasst 27 Kriterien, die bei der Berichterstattung von Sekundärdatenanalysen aus Deutschland eingehalten werden sollten. Die Kriterien wurden mit konkreten Erläuterungen versehen und mit Beispielen guter Praxis angereichert. Das Akronym STROSA wurde geändert in STandardisierte BerichtsROutine für SekundärdatenAnalysen. Nach wissenschaftlicher Diskussion sowie vertiefter Prüfung der Praktikabilität und Vollständigkeit und ggf. weiterer Modifikation soll STROSA als Berichtsstandard für Sekundärdatenanalysen aus Deutschland implementiert werden, der strukturierte und möglichst vollständige Informationen über Sekundärdatenanalysen sicherstellt und damit eine Einschätzung ihrer internen und externen Validität ermöglicht