CareLit Fachartikel

Algorithmus zur Unterscheidung von Diabetes mellitus Typ 1 und Typ 2 bei der Analyse von Routinedaten

Reitzle, L.; Ihle, P.; Heidemann, C.; Paprott, R.; Köster, I.; Schmidt, C. · Das Gesundheitswesen · 2022 · Heft S 02 · S. S119 bis S126

Dokument
576759
CareLit-ID
Jahr
2022
Publikation
PDF
ja
Volltext
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Das Gesundheitswesen
Autor:innen
Reitzle, L.; Ihle, P.; Heidemann, C.; Paprott, R.; Köster, I.; Schmidt, C.
Ausgabe
Heft S 02 / 2022
Jahrgang 84
Seiten
S119 bis S126
Erschienen: 2022-06-02 13:00:00
ISSN
0941-3790
DOI
10.1055/a-1791-0918

Zusammenfassung

Hintergrund Diabetes mellitus ist eine Erkrankung von hoher Public-Health-Relevanz. Zur Schätzung der zeitlichen Entwicklung der Prävalenz kommen auch Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherung zum Einsatz. In diesen primär zu Abrechnungszwecken generierten Daten stellt die Definition von Erkrankungen eine besondere methodische Herausforderung dar. In der vorliegenden Studie wurde ein Algorithmus zur Unterscheidung von Typ-1- und Typ-2-Diabetes für die Analyse von Routinedaten entwickelt. Methodik Datengrundlage ist eine altersund geschlechtsstratifizierte Zufallsstichprobe der Versicherten der Barmer mit…

Schlagworte

Diabetes mellitus Klassifikation Routinedaten Typ-1-Diabetes Typ-2-Diabetes Algorithmus Prävalenz Gesundheitsmonitoring Type 1 Type 2 Algorithms Health Services Research Prevalence Das Gesundheitswesen