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2019-11-22Zeitschriftenartikel DOI: 10.25646/6918
ICD-Codierung von Todesursachen: Herausforderungen bei der Berechnung der Krankheitslast in Deutschland
Wengler, Annelene
Rommel, Alexander
Plaß, Dietrich
Gruhl, Heike
Leddin, Janko
Porst, Michael
Anton, Aline
von der Lippe, Elena
Im Projekt BURDEN 2020 – Die Krankheitslast in Deutschland und seinen Regionen – werden anhand der amtlichen Todesursachenstatistik die durch vorzeitige Sterblichkeit verlorenen Lebensjahre (Years of Life Lost, YLL) berechnet. Dafür müssen „ungültige ICD-Codes“ identifiziert und umverteilt werden. „Ungültig“ bedeutet, dass ein ICD-Code die Todesursache nur ungenügend wiedergibt, sodass er für die Berechnung der Krankheitslast nicht informativ ist. In diesem Artikel werden die ersten Schritte zur Berechnung der todesursachenspezifischen YLL dargestellt. Klassifizierungen ungültiger Codes werden verglichen. Es wird untersucht, wie viele Todesfälle mit ungültigen Codes in der Todesursachenstatistik in Deutschland absolut und relativ vorliegen und wie sich diese nach Alter, Geschlecht und Regionen verteilen. Auf Grundlage der Klassifikation der Weltgesundheitsorganisation (WHO) können für das Jahr 2015 in Deutschland bei den insgesamt 925.200 Todesfällen 15,6 % ungültige Codes identifiziert werden. Nach der Klassifikation der Global Burden of Disease-Studie (GBD-Studie) des Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) liegt der Anteil bei 26,6 %. Die ICD-bezogenen Verteilungsmuster unterscheiden sich bei WHO- und IHME-Klassifikation kaum. Große Unterschiede gibt es zwischen den Bundesländern: Der Anteil ungültiger Codes beträgt 16–35 % (nach IHME-Klassifikation). Die Todesursachenstatistik in Deutschland enthält einen erheblichen Anteil an Todesfällen mit ungültigen Codes. Die Unterschiede zwischen den Bundesländern können nur teilweise mit der unterschiedlichen Verarbeitung der Daten erklärt werden. Zukünftig ist aufgrund der weiteren Verbreitung und Verbesserung der elektronischen Datenerfassung eine höhere Qualität der Todesursachenstatistik zu erwarten.
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MD5: 217422fe70f4d33d5d20bb2152e324de
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10.25646/6918
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