Identifizierung chronischer und multimorbider Erkrankungen
The FIRE project ─ Improving the quality of morbidity indicators in electronic health records in Swiss primary care
Busato A, Bhend H, Chmiel C, Tandjung R, Senn O, Zoller M, Rosemann T
Swiss Med Wkly 2012; 142:w13611
Hintergrund:
FIRE ist ein Abbild für medizinische Routinedaten die in einer Hausarztpraxis erfasst werden können. Es gibt zwei Methoden wie man aus Routinedaten von Hausärzten, chronisch und multimorbide Erkrankungen erfassen kann:
-
durch Medikamente
-
durch die ICPC-2-Codierung.
Wir haben in FIRE untersucht inwieweit die beiden Methoden deckungsgleiche Ergebnisse liefern.
Methoden:
In dieser Studie wurden Daten von 60 Hausärzten analysiert, die zwischen Oktober 2008 und Juni 2011 am FIRE-Projekt teilgenommen haben. Dies entsprach den Daten von 509‘594 Konsultationen von 98‘152 Patienten. Chronische und multimorbide Erkrankungen wurden durch ICPC-2-Codierungen bzw. durch eineindeutige Medikamentenverschreibungen identifiziert. Wir verglichen, inwieweit ICPC-2 und Medikamentenverschreibungen deckungsgleich chronische und multimorbide Erkrankungen anzeigten.
Ergebnisse:
Die Resultate zeigten eine hohe Übereinstimmung zwischen beiden Identifikationsmöglichkeiten für chronische und multimorbide Erkrankungen und beide Indikatoren scheinen eine verlässliche Grundlage für das Erkennen dieser Krankheiten in einer Praxis zu sein. Die mittlere Anzahl der chronischen und multimorbiden Erkrankungen pro Patient variierte zwischen den verschiedenen Praxen sehr stark, unabhängig davon, welche chronischen und multimorbiden Erkrankungen im Einzelnen vorlagen und unabhängig davon, mit welcher Methode (ICPC vs. Medikation) diese identifiziert wurden. Es zeigte sich, dass die Schwankungen von der Vollständigkeit der Dokumentation abhingen.
Schlussfolgerung:
Die Studie beschreibt die gegenwärtige Möglichkeit aufgrund von medizinischen Routinedaten die Prävalenz und Verteilung von chronischen und multimorbiden Erkrankungen zu beschreiben. Die zwei zur Verfügung stehenden Methoden zur Identifizierung dieser Krankheiten erbringen vergleichbare Ergebnisse. Die Qualität der Datensätze könnte durch mehr vollständige elektronische Dokumentationen in Zukunft verbessert werden. Hier sind innovative Softwaresysteme für die elektronische Dokumentation gefragt, die benutzenden Ärzte bei der vollständigen Datenerfassung unterstützen.