M2Q oder doch etwas Anderes? Der Einfluss verschiedener Aufgreifkriterien auf die Prävalenzschätzung chronischer Erkrankungen mit ambulanten GKV-Diagnosedaten

Abstract

Ziele: Zur Ermittlung der Prävalenz von chronischen Erkrankungen auf Basis von ambulanten Krankenkassendaten wird häufig auf eine wiederholte Nennung einer Diagnose im Laufe eines Jahres zurückgegriffen, meist in zwei oder mehr Quartalen (M2Q). Dabei bleibt bisher unklar, ob sich die Prävalenzschätzungen stark verändern, wenn anstatt zwei Nennungen in unterschiedlichen Quartalen nur eine Diagnosenennung oder wenn andere Festlegungen als Aufgreifkriterium angewendet werden. Ziel dieser Studie ist daher die Anwendung unterschiedlicher Aufgreifkriterien und die Analyse der Auswirkungen dieser Aufgreifkriterien auf die Prävalenzschätzungen auf Basis von ambulanten Diagnosedaten.

Methodik: Für acht ausgewählte chronische Erkrankungen wurde die administrative Prävalenz auf Basis der ambulanten ärztlichen Diagnosen im Jahr 2019 ermittelt. Dabei wurden fünf verschiedene Aufgreifkriterien verwendet: (1) einmalige Nennung, (2) zweimalige Nennung (auch im selben Quartal oder Behandlungsfall), (3) Nennung in mindestens zwei Behandlungsfällen (auch im selben Quartal), (4) Nennung in zwei Quartalen und (5) Nennung in zwei aufeinander folgenden Quartalen. Für die Analysen wurden die Daten der im Jahr 2019 durchgehend bei der AOK Niedersachsen versicherten Personen verwendet (n=2 168 173).

Ergebnisse: In Abhängigkeit von der Diagnose und der Altersgruppe zeigten sich teilweise größere Unterschiede zwischen den Prävalenzschätzungen bei den Kriterien der wiederholten Nennung einer Diagnose verglichen mit der einmaligen Nennung. Diese Unterschiede in den ermittelten Prävalenzen fielen insbesondere unter Männern und jüngeren Versicherten recht deutlich aus. Bei der Anwendung der zweimaligen Nennung (Kriterium 2) unterschieden sich die Ergebnisse nicht von der Prävalenz, die durch Nennung in mindestens zwei Behandlungsfällen (Kriterium 3) oder zwei Quartalen (Kriterium 4) ermittelt wurde. Die Anwendung des strengen Kriteriums von zwei aufeinander folgenden Quartalen (Kriterium 5) führte zur weiteren Verringerung der ermittelten Prävalenz.

Schlussfolgerung: Die Nutzung der Kriterien der wiederholten Nennung einer Diagnose, die sich zunehmend als Standard zur Diagnosevalidierung in Krankenkassendaten durchsetzt, führt zu einem teilweise deutlichen Absinken der Prävalenz. Auch die Definition der Studienpopulation (z. B. wiederholter Kontakt zu niedergelassenen Ärzt:innen in zwei aufeinander folgenden Quartalen als zwingende Bedingung) kann die Prävalenzschätzung stark beeinflussen.

Background: To determine the prevalence of chronic disease conditions based on outpatient health insurance data, we often rely on repeated occurrence of a diagnosis over the course of a year, usually in two or more quarters (M2Q). It remains unclear whether prevalence estimates change after adapting repeated occurrence of a diagnosis in different quarters of a year compared to a single occurrence or to some other case selection criteria. This study applies different case selection criteria and analyses their impact on the prevalence estimation based on outpatient diagnoses.

Methods: Administrative prevalence for 2019 was estimated for eight chronic conditions based on outpatient physician diagnoses. We applied five case selection criteria: (1) single occurrence, (2) repeated occurrence (including in the same quarter or treatment case), (3) repeated occurrence in at least two different treatment cases (including in the same quarter), (4) occurrence in two quarters and (5) occurrence in two consecutive quarters. Only information on persons with continuous insurance history within the statutory health insurance provider AOK Niedersachsen in 2019 was used (n=2,168,173).

Results: Prevalence estimates differed quite strongly depending on the diagnosis and on age group if a criterion with repeated occurrence of a diagnosis was applied compared to a single occurrence. These differences turned out to be higher among men and younger patients. The application of a repeated occurrence (criterion 2) did not show different results compared to the repeated occurrence in at least two treatment cases (criterion 3) or in two quarters (criterion 4). The application of the strict criterion of two consecutive quarters (criterion 5) resulted in further reduction of the prevalence estimates.

Conclusions: Repeated occurrence is increasingly becoming the standard for diagnosis validation in health insurance claims data. Applying such criteria results partly in a distinct reduction of prevalence estimates. The definition of the study population (e. g., repeated visits to a physician in two consecutive quarters as a mandatory condition) can also strongly influence the prevalence estimates.