Bedeutung verschiedener Komponenten der elektronischen Patientenakte für die Identifizierung chronischer Krankheiten in einer Schweizer Primärversorgungsdatenbank: eine Querschnittsstudie

Meier R, Grischott T, Rachamin Y, Jäger L, Senn O, Rosemann T, Burgstaller JM, Markun S

Swiss Med Wkly 2023 Oct 2:153:40107

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Hintergrund:

Die FIRE («Family Medicine Research using Electronic Medical Records») Datenbank sammelt Routinedaten aus elektronischen Krankenaken von Patienten aus der Hausarztmedizin in der Schweiz. Chronische Krankheiten mussten für die Datenbank bislang durch manuelle Kodierung von Seiten der Hausärzte identifiziert werden. Informationen aus verschiedenen Komponenten der elektronischen Krankenakten (EMR-Ks) sind jedoch ebenfalls dazu geeignet, auf das Vorhandensein bestimmter chronischer Krankheiten zu schliessen. Ziel dieser Studie war es, die Prävalenz ausgewählter chronischer Erkrankungen anhand spezifischer Kriterien für die Identifikation basierung auf unterschiedlichen EMR-Ks zu schätzen und die Bedeutung verschiedener EMR-Ks für die Fallidentifikation zu untersuchen.

Methoden:

EMR-Ks zu schätzen und die Bedeutung verschiedener EMR-Ks für die Fallidentifikation zu untersuchen. METHODEN: Querschnittsstudie mit 120.608 Patienten von 128 Hausärzten in der FIRE Datenbank im Jahr 2019. Hinreichende Kriterien zu drei einzelnen EMR-Ks, nämlich Medikation, klinische oder Laborparameter und codierte Konsultationsgründe, wurden durch logische Disjunktion zu Definitionen von 49 chronischen Erkrankungen kombiniert; dann wurden Prävalenzschätzungen und Masse für die Bedeutung der einzelnen EMR-Ks für die Fallidentifikation berechnet.

Ergebnisse:

Insgesamt wurden 185.535 Fälle (d. h. Patienten mit einer bestimmten chronischen Erkrankung) ermittelt. Die Prävalenzschätzungen lagen bei 27,5 % (95 % CI: 27,3-27,8 %) für Bluthochdruck, 13,5 % (13,3-13,7 %) für Dyslipidämie und 6,6 % (6,4-6,7 %) für Diabetes mellitus. Von allen Fällen wurden 87,1 % (87,0-87,3 %) über die Medikation, 22,1 % (21,9-22,3 %) über klinische oder Laborparameter und 19,3 % (19,1-19,5 %) über die codierten Konsultationsgründe ermittelt. Die Mehrheit (65,4 %) der Fälle war allein über die Medikation identifizierbar. Von den beiden anderen EMR-Ks waren klinische oder Laborparameter am wichtigsten für die Identifizierung von Fällen von chronischer Nierenerkrankung, Anorexia/Bulimia nervosa und Adipositas, während die codierten Konsultationsgründe ausschlaggebend für die Identifizierung vieler Krankheiten mit niedriger Prävalenz sowie von Krebs, Herzerkrankungen und Arthrose waren.

Schlussfolgerung:

Die EMR-K Medikation war für die Identifizierung chronischer Krankheiten insgesamt am wichtigsten, aber die Identifizierung variierte stark nach Krankheit. Die Analyse der Bedeutung der verschiedenen EMR-Ks für die Schätzung der Prävalenz zeigte Stärken und Schwächen. Obwohl die Priorisierung der Spezifität gegenüber der Sensitivität bei den EMR-K-Kriterien zu einer Unterschätzung der meisten Prävalenzen geführt haben könnte, waren die geschlechts- und altersspezifischen Muster konsistent mit den veröffentlichten Zahlen für die Schweizer Hausarztmedizin.