Wiener Medizinische Wochenschrift

, Volume 164, Issue 15, pp 313–319

Analyse Diabetes mellitus Typ 2-induzierter Spätfolgen auf Basis von Routinedaten der Sozialversicherung in Österreich und Implikationen zur Evaluierung des DMP Diabetes mellitus

Authors

    • Medizinische Universität GrazInstitut für Sozialmedizin und Epidemiologie
  • Wolfgang Freidl
    • Medizinische Universität GrazInstitut für Sozialmedizin und Epidemiologie
  • Willibald J. Stronegger
    • Medizinische Universität GrazInstitut für Sozialmedizin und Epidemiologie
  • Nathalie T. Burkert
    • Medizinische Universität GrazInstitut für Sozialmedizin und Epidemiologie
  • Johanna Muckenhuber
    • Medizinische Universität GrazInstitut für Sozialmedizin und Epidemiologie
  • Éva Rásky
    • Medizinische Universität GrazInstitut für Sozialmedizin und Epidemiologie
originalarbeit

DOI: 10.1007/s10354-014-0291-z

Cite this article as:
Großschädl, F., Freidl, W., Stronegger, W. et al. Wien Med Wochenschr (2014) 164: 313. doi:10.1007/s10354-014-0291-z
  • 121 Views

Zusammenfassung

Die vorliegende Studie analysiert Routinedaten medizinischer Leistungen bezogen auf die Verteilung spezifischer Diabetes mellitus Typ 2-induzierter Spätfolgen. Zur Datenanalyse wurden pseudonymisierte Abrechnungsdaten für die Jahre 2006/2007 aller österreichischen Sozialversicherungsträger aus dem ambulanten Bereich und die Leistungs- und Diagnosedaten aus dem stationären Bereich herangezogen. Typ 2 Diabetiker wurden über rezeptierte Medikation ermittelt. Die spezifischen Spätfolgen wurden als Endpunkte definiert und die entsprechenden Diagnosen und Leistungen aus der Datenbank extrahiert. Die Untersuchungspopulation inkludierte 7.945.774 Versicherte. Mit Ausnahme der Nierentransplantation war der Prozentanteil der Spätfolgen bei Diabetikern deutlich höher als in der Allgemeinbevölkerung. Das Risiko einer Spätfolge war unter Diabetikern für eine Amputation am höchsten. Die Ergebnisse dieser Studie können als grobe Ausgangswerte für die Evaluierung des DMP Diabetes mellitus dienen. Routinedaten dieser Datenbank eignen sich im Hinblick auf die untersuchten Fragestellungen bedingt für die Versorgungsberichterstattung. Es sollte zukünftig geklärt werden, inwieweit die Validität der Routinedaten verbessert werden kann, damit reliable Aussagen gemacht werden können.

Schlüsselwörter

RoutinedatenDiabetes mellitus Typ 2Diabetes-induzierte ErkrankungenDisease Management ProgrammÖsterreich

Analysis of type 2 diabetes-induced late effects based on administrative data of social insurance in Austria and implications for the evaluation of the DMP diabetes mellitus

Summary

The present study analyses administrative data of medical services related to the distribution of diabetes mellitus type 2-induced late effects. Pseudonymous statutory health insurance data of all Austrian social security institutions for the years 2006/2007 in outpatient and inpatient (performance and diagnostic data) setting were used. Type 2 diabetics have been identified by prescribed medication. The specific late effects were defined as endpoints and the respective diagnoses and health performances were extracted. The study population included 7,945,774 insured. The percentage of the defined late effects was significantly higher in diabetics than in persons from the general population, with exception for kidney transplantation. The risk of a late effect was greatest among diabetics for an amputation. The results of this study can be used as a baseline for the evaluation of DMP diabetes. The administrative data used are limited for answering the defined research questions. Anyway, the data quality must be improved and unified in Austria.

Keywords

Administrative dataDiabetes mellitus type 2Diabetes-induced diseasesDisease Management ProgramAustria

Einleitung

Routinedaten der Sozialversicherungsträger werden häufig für die Versorgungsforschung herangezogen, um das Leistungsgeschehen im Gesundheitssystem darzustellen [15]. Wenn diese gut aufbereitet werden, ist es möglich anhand derer Analyse, Transparenz hinsichtlich Trends und Kosten in der Versorgungsforschung zu schaffen und Basiswissen für die Versorgungsplanung zu liefern [6]. In Österreich liegen Ergebnisse der Versorgungsforschung erst in wenigen Bereichen vor. Hier könnte die Aufbereitung relevanter Fragestellungen zur Weiterentwicklung dieses Forschungszweiges führen und damit auch zu einer Qualitätsverbesserung in der Gesundheitsversorgung. Daher werden in der vorliegenden Studie Versorgungsdaten der österreichischen Sozialversicherungsträger im Hinblick auf Spätfolgen zu Diabetes mellitus Typ 2 analysiert.

In den Industrienationen wird die Diabetesprävalenz auf 3 % geschätzt [7]. Weltweit leiden 346 Mio. Menschen an Diabetes mellitus, etwa 90 % sind Typ 2 Diabetiker [7, 8]. Für Österreich gibt es verschiedene Angaben zur Prävalenz dieser Stoffwechselerkrankung. Unterschiedliche Autoren gehen von 300.000 [9] bis 390.000 [10] Typ 2 Diabetikern aus. Diabetes mellitus zählt weltweit zu den Hauptursachen im Hinblick auf verfrühte Todesfälle [11], und es ist anzunehmen, dass innerhalb der nächsten zehn Jahre die Diabetes-assoziierten Todesfälle um mehr als 50 % ansteigen werden. Problematisch sind vor allem die Spätfolgen des Diabetes mellitus. Sie stellen eine hohe gesundheitliche Beeinträchtigung für Betroffene dar und ihre Behandlungen gehen mit hohen Kosten einher. Folglich stellt Diabetes mellitus eine erhebliche Belastung für Gesundheitssysteme dar [8, 12].

Es ist erstrebenswert, die Prävalenz und Inzidenz von Diabetes mellitus über gesundheitspolitische Maßnahmen weltweit zu senken. Für Europa wurde hierzu die St. Vincent Deklaration verabschiedet. Sie gibt Empfehlungen zu Prävention und Selbstmanagement von Diabetes mellitus. Einzelne Länder wurden aufgefordert, Pläne zur Verhütung, Erkennung und Behandlung zu erarbeiten, vor allem im Hinblick auf die Spätfolgen Erblindung, Nierenversagen, Gangrän und Amputation, koronare Herzkrankheit und Insult [13]. Zur Verbesserung der Versorgung von Typ 2 Diabetikern wurde in Österreich das Disease Management Programm (DMP) „Therapie Aktiv – Diabetes im Griff“ im Jahr 2007 eingeführt, mit dem Ziel, eine strukturierte Versorgung von Patienten mit Diabetes mellitus Typ 2 über den gesamten Krankheitsverlauf zu sichern und ein längeres Leben in guter Gesundheit zu ermöglichen, sowie die Allokation von Ressourcen im Gesundheitswesen zu optimieren. Durch die Früherkennung und adäquate Behandlung eines Diabetes Typ 2 sollen Spätfolgen vermieden bzw. hinausgezögert werden [14, 15].

Ziel dieser Studie ist die Analyse Diabetes-induzierter Spätfolgen (angelehnt an die St. Vincent Deklaration: Dialyse, Nierentransplantation, Amputation unter Gliedmaßen, Insult, Myokardinfarkt), anhand von Routinedaten medizinischer Leistungen in Österreich und inwieweit die Ergebnisse als Ausgangssituation für die Evaluierung des DMP Diabetes mellitus verwertbar sind.

Methodik

Datenquelle

Als Datenquelle dient die GAP-DRG (Grundlagenforschung für ambulante patientenbezogene Diagnosis related Groups), eine Datenbank des Hauptverbandes der österreichischen Sozialversicherungsträger, in welcher pseudonymisierte Abrechnungsdaten aller Sozialversicherungsträger und Daten über stationäre Aufenthalte in verknüpfter Form für die Jahre 2006 und 2007 vorhanden sind. Diese Datenbank wurde bereits für andere Studien herangezogen. Präzise Informationen zur GAP-DRG wurden von der Medizinischen Universität Wien in Kooperation mit der Universität Wien publiziert [16].

In der Datenbank sind Daten zur Demografie und Abrechnungsdaten für Krankenversicherte in Österreich enthalten. Zur Darstellung Diabetes-induzierter Spätfolgen wurden ausgewählte medizinische Einzelleistungen (MELs) und Hauptdiagnosegruppen (HDGs) des LKF (leistungsorientierte Krankenanstaltenfinanzierung) Modells 2012 extrahiert. Die Kodes im LKF Modell 2012 sind zu jenen aus den Jahren 2006/2007 unverändert.

Definition der Diabetiker Typ 2

Diabetes mellitus Typ 2 erkrankte Personen wurden über spezifisch rezeptierte und in einer Apotheke eingelöste Medikamente ermittelt. Nicht enthalten sind Rezepte, die nicht eingelöst wurden. Der Anteil der Diabetiker Typ 2 enthält alle Personen, welche in den Jahren 2006/2007 in der GAP-DRG Datenbank erfasst wurden und die Rezepte für folgende Verschreibungen eingelöst haben:

  • mindestens einmal Insulin (ATC A10A), unter Berücksichtigung von Personen, die im Jahr 2006 mindestens 50 Jahre alt waren,

  • mindestens ein orales Antidiabetikum (ATC A10B), unabhängig vom Alter.

Die Vergleichsgruppe, die Allgemeinbevölkerung, enthält alle Personen, welche die angeführten Merkmale nicht aufweist. Das heißt, dass Personen, die jünger als 50 Jahre alt waren und Insulin verschrieben bekamen, auch in der Vergleichsgruppe sind. Dies betraf 0,2 % der Personen. Die GAP-DRG enthält auch Daten von „temporär Versicherten“, wie beispielsweise Saisonarbeitern. Die Studienpopulation umfasst alle Personen, die im Untersuchungszeitraum medizinische Leistungen, unabhängig vom Ausmaß, beansprucht haben.

Datenanalyse

Die Auswertungen zu den Spätfolgen erfolgten zunächst deskriptiv. Prozentuelle Anteile zu den Spätfolgen wurden stratifiziert nach Geschlecht analysiert. Altersstandardisierte Werte wurden in Anlehnung an die europäische Standardbevölkerung [17] jeweils für die gesamte Population und getrennt für Frauen und Männer berechnet. Die in diesem Bericht verwendeten „Ereignisproportionen“ in Form von Ereignisfallzahlen pro Gruppengröße (prozentuelle Anteile) entsprechen nur näherungsweise korrekten epidemiologischen Maßzahlen und müssen unter diesem Vorbehalt interpretiert werden, insbesondere hinsichtlich der Ergebnisse allfälliger Gruppenvergleiche.

Das Risiko für die ausgewählten Spätfolgen bei Diabetikern im Vergleich zur Allgemeinbevölkerung wurde mittels logistischer Regressionen berechnet und die entsprechenden Odds Ratios wurden für Frauen und Männer dargestellt. Die Altersvariable wurde als Korrekturvariable in das Modell eingefügt. Der t-Test für unabhängige Stichproben wurden zur Berechnung der statistischen Signifikanz (p < 0,05) durchgeführt. Die Analyse der Daten erfolgte mit IBM SPSS Version 20.0 für Windows.

Ergebnisse

Charakteristika der Studienpopulation

Daten von insgesamt 7.945.774 Personen wurden in die Datenbank eingelesen. Davon konnten 4,4 % (n = 345.746) als Diabetiker Typ 2 identifiziert werden. Altersstandardisiert lag der Anteil der medikamentös behandelten Typ 2 Diabetiker bei 4,7 %. Das Durchschnittsalter der Diabetiker lag bei 68,0 (± 12,6) und jenes der Allgemeinbevölkerung bei 40,0 (± 22,7) Jahren.

Verteilung Diabetes-induzierter Spätfolgen

Der Anteil der Diabetes-induzierten Spätfolgen war bei den Diabetikern signifikant höher, mit Ausnahme der Nierentransplantationen, wo die prozentuellen Anteile bei den Diabetikern niedriger waren als bei der Allgemeinbevölkerung (p = 0,001). Vergleicht man die Spätfolgen, so war der Anteil an Myokardinfarkten am höchsten, gefolgt von Insult (vgl. Abb. 1).

https://static-content.springer.com/image/art%3A10.1007%2Fs10354-014-0291-z/MediaObjects/10354_2014_291_Fig1_HTML.gif
Abb. 1

Altersstandardisierter prozentueller Anteil Diabetes-induzierter Spätfolgen bei Personen mit Diabetes und Personen der Allgemeinbevölkerung

Bei Betrachtung der Ergebnisse stratifiziert nach Geschlecht geht hervor, dass Männer mit Diabetes mellitus signifikant öfter von Spätfolgen betroffen waren als Frauen mit Diabetes mellitus. Keine signifikanten geschlechtsspezifischen Unterschiede gab es in der Gruppe der Diabetiker mit Insult. Die wenigsten geschlechtsspezifischen Unterschiede gab es bei Nierentransplantationen. Die altersstandardisierten Werte ergaben, dass 0,06 % der Männer mit Diabetes und 0,05 % der Frauen mit Diabetes eine Nierentransplantation hatten. Der altersstandardisierte Anteil der Myokardinfarkte war bei Männern mit Diabetes beinahe doppelt so hoch als bei Frauen mit Diabetes. Unter der Allgemeinbevölkerung war der altersstandardisierte Anteil für die ausgewählten Spätfolgen bei Frauen signifikant höher als bei Männern, mit der Ausnahme von Myokardinfarkten (1,27 vs. 1,04 %). Bei Betrachtung der gesamten Studienpopulation war die altersstandardisierte Verteilung für die fünf Spätfolgen bei Männern signifikant höher als bei Frauen (vgl. Tab. 1).

Tab. 1

Altersstandardisierte Verteilung der Spätfolgen bei Personen mit Diabetes, Personen der Allgemeinbevölkerung und der Gesamtpopulation stratifiziert nach Geschlecht

 

Diabetiker

Allgemeinbevölkerung

Gesamte Studienpopulation

Männlich

Weiblich

p-Wert

Männlich

Weiblich

p-Wert

Männlich

Weiblich

p-Wert

%

N

%

N

 

%

N

%

N

 

%

N

%

N

 

Dialyse

1,02

2.907

0,76

2.915

0,043

0,34

10.091

0,50

10.365

0,000

0,39

12.998

0,28

13.280

0,000

Nierentransplantation

0,06

123

0,05

79

0,001

0,12

3.522

0,17

2.998

0,000

0,11

3.645

0,08

3.077

0,000

Amputation unterer Gliedmaßen

0,38

1.419

0,27

936

0,000

0,09

2.956

0,15

2.584

0,000

0,12

4.375

0,09

3.520

0,000

Insult

1,57

5.963

1,34

6.098

0,971

0,74

23.891

1,96

26.646

0,000

0,81

29.854

0,78

32.744

0,028

Myokardinfarkt

3,00

9.643

1,88

5.907

0,000

1,27

38.919

1,04

24.823

0,000

1,41

48.562

0,84

30.730

0,000

Tabelle 2 zeigt, dass es die höchsten Odds Ratios für die Amputation unterer Gliedmaßen gab. Bei Frauen mit Diabetes mellitus Typ 2 ist das Risiko einer Amputation unterer Gliedmaßen 8-mal höher als bei Frauen ohne Diabetes. Bei Männern mit Diabetes ist das Risiko 10-mal höher amputiert zu werden, im Vergleich zu jenen ohne Diabetes. Das Dialyserisiko ist für Diabetiker etwa 6-mal höher als für Personen in der Allgemeinbevölkerung, wobei für Frauen ein höheres Risiko besteht. Im Hinblick auf die Spätfolge Transplantation gab es für Diabetiker kein erhöhtes Risiko.

Tab. 2

Risikoerhöhung (OR) für Diabetes-assoziierte Spätfolgen bei Frauen und Männern mit Diabetes im Vergleich zu Frauen und Männern ohne Diabetes (Korrekturvariable: Alter)

Spätfolgen

Frauen

Männer

Diabetikerinnen gegenüber Nichtdiabetikerinnen

Diabetiker gegenüber Nichtdiabetiker

OR

95 % KI

p-Wert

OR

95 % KI

p-Wert

Dialyse

6,38

6,12–6,65

< 0,001

6,19

5,94–6,45

< 0,001

Nierentransplantation

0,59

0,47–0,74

< 0,001

0,74

0,62–0,89

< 0,001

Amputation unterer Gliedmaßen

8,13

7,55–8,77

< 0,001

10,24

9,61–10,91

< 0,001

Insult

5,27

5,12–5,42

< 0,001

5,44

5,29–5,60

< 0,001

Myokardinfarkt

5,47

5,32–5,63

< 0,001

5,50

5,38–5,63

< 0,001

OR Odds Ratio, 95 % CI 95 % Konfidenzintervall

Empfehlungen zum DMP Diabetes in Österreich

Ein weiteres Ziel war es zu klären, inwieweit die vorliegenden Ergebnisse zur Beschreibung der Ausgangssituation für das DMP Diabetes mellitus in Österreich zu verwerten und für spätere Evaluierungen des DMPs als Baseline zu nutzen sind. Die Ergebnisse dieser Untersuchung können als grobe Ausgangswerte für die untersuchten Spätfolgen verwendet werden. Diese könnten dann auch für die Beobachtung von langfristigen Veränderungen Verwendung finden. Allerdings ist für die Ergebnismessung von DMPs die Erhebung spezifischer Parameter wie Körpergewicht oder Cholesterinwert auf individueller Basis notwendig. Dies kann durch die Versicherungsdaten bisher nicht abgebildet werden.

Diskussion

In dieser Studie wurden 4,7 % der Österreicher als medikamentös behandelte Typ 2 Diabetiker eingestuft. Es wird angenommen, dass in Österreich etwa 8–9 % der Bevölkerung Diabetiker sind. Diese Schätzungen inkludieren ärztlich diagnostizierte und nichtdiagnostizierte Typ 1 und 2 Diabetiker. Der Anteil der ärztlich diagnostizierten Diabetiker wird in Österreich auf 6 % geschätzt. Nachdem in der vorliegenden Arbeit der Fokus auf Typ 2 Diabetiker gelegt wurde, kommen diese Schätzungen den Ergebnissen dieser Studie nahe [18]. In Deutschland leiden Schätzungen zufolge 5 % der Bevölkerung an Diabetes mellitus Typ 2 [19, 20]. Es wird davon ausgegangen, dass in Routinedaten medizinischer Leistungen Diabetes mellitus Typ 2 unterschätzt wird, weil als Behandlungsgrund oft Komplikationen oder Spätfolgen des Diabetes erfasst werden und nicht der Diabetes selbst [19]. Außerdem wurden in diesem Projekt ausschließlich medikamentös therapierte Patienten mit Diabetes mellitus untersucht. Betroffene Personen, die allein mit Lebensstilmaßnahmen therapiert werden oder bei denen die Erkrankung nicht diagnostiziert wurde, scheinen nicht auf. Daher wird vermutet, dass der Anteil der Typ 2 Diabetiker in Österreich etwas höher liegt.

Die Ergebnisse zeigten, dass im Hinblick auf die untersuchten Spätfolgen, Myokardinfarkte den höchsten Anteil ausmachten; mit deutlich höheren Werten bei Diabetikern. Da Herz-Kreislauferkrankungen in Österreich sehr verbreitet sind [21], war dieses Ergebnis nicht überraschend. Internationale Vergleiche zur Häufigkeit von Diabetes mellitus und den Spätfolgen sind insgesamt schwierig, da häufig unterschiedliche Studiendesigns und Definitionen zur Anwendung kommen [19]. Derzeit mangelt es an validen vergleichbaren Forschungsergebnissen, um die Situation in Österreich im internationalen Kontext einzuordnen. Es kann jedoch angenommen werden, dass aufgrund des freien Zugangs zum Gesundheitssystem und der strukturierten Versorgung, die Prävalenz Diabetes-induzierter Spätfolgen in Österreich niedriger ist als beispielsweise in den USA. Festzuhalten ist, dass in vielen Ländern und auch in Österreich eine Zunahme des Diabetes mellitus diskutiert wird [19, 21]. Zu eine der Hauptursachen zählt der kontinuierliche Anstieg in der Adipositasprävalenz [22].

Die Stratifizierung nach Geschlecht zeigte bei den Verteilungen zu Nierentransplantation und Insult keine großen Unterschiede. Bei Amputationen war der prozentuelle Anteil bei an Diabetes erkrankten Männern höher als bei Frauen mit Diabetes. Herzinfarkte traten insgesamt unter Männern deutlich häufiger auf als unter Frauen. Dieses Ergebnis steht im Widerspruch zu wissenschaftlichen Erkenntnissen [23]. Vorstellbar wäre, dass bei Frauen spezifische Parameter weniger häufig erhoben werden und damit eine Diagnosestellung seltener erfolgt. In den Daten wurde diese These geprüft, indem die Leistungen für myokardspezifische Endpunkte getrennt für Frauen und Männer analysiert wurden. Es zeigte sich tatsächlich, dass ausgewählte Leistungen zum Myokardinfarkt bei Männern mit Diabetes häufiger durchgeführt wurden als bei Frauen mit Diabetes. Inwieweit dies einer systematischen Unterversorgung von Frauen mit Diabetes entspricht, kann dennoch auf Basis dieser Ergebnisse nicht valide beantwortet werden.

Für Diabetiker war das Risiko gegenüber den Personen der Allgemeinbevölkerung, dass eine der untersuchten Spätfolgen auftritt, für die Amputation unterer Gliedmaßen am höchsten (Frauen: OR = 8, Männer: OR = 10). Zu diesem Ergebnis kam auch eine Studie in Deutschland, allerdings mit deutlich höherer Risikoerhöhung, nämlich von 22,2 [19, 24]. Durch die fachgerechte Behandlung von diabetischen Fußschäden konnte in einigen Ländern das Amputationsrisiko um bis zu 50 % gesenkt werden [25, 26]. Das Risiko eines Insultes oder eines Myokardinfarktes war für Diabetiker im Vergleich zu Personen in der Allgemeinbevölkerung 5-mal erhöht und das Risiko war für Männer und Frauen ähnlich hoch. Studien berichteten ähnliche Ergebnisse. Basierend auf Daten des bevölkerungsbezogenen Herzinfarktregisters Augsburg wurde für Männer mit Diabetes eine 4-fache und bei Frauen mit Diabetes eine 6-fache Risikoerhöhung geschätzt [27]. Kein erhöhtes Risiko für Diabetiker im Vergleich zu Personen aus der Allgemeinbevölkerung wurde in dieser Studie für eine Nierentransplantation festgestellt. Dieses Ergebnis geht nicht einher mit internationalen Ergebnissen [16, 19, 28, 29], in welchen ein höheres Risiko für Nierenschäden bei Diabetikern, verglichen mit Personen aus der Allgemeinbevölkerung, festgestellt wurde.

Im Rahmen dieser Studie wurde zusätzlich untersucht, inwieweit die Ergebnisse als Ausgangssituation für die Evaluierung des DMP Diabetes mellitus verwertbar sind. Bisherige Evaluierungen zum DMP zeigten, dass durch Implementierung des Programms die Qualität der ambulanten Versorgung verbessert, sowie Kosten durch weniger Spitalsaufenthalte gesenkt werden konnten. Es konnten jedoch keine statistisch signifikanten Unterschiede gefunden werden. Eine signifikante Verbesserung der Prozessqualität des DMP konnte durch eine clusterrandomisierte kontrollierte Studie festgestellt werden [3, 30]. Die Studienergebnisse zum Auftreten von Diabetes mellitus und den Spätfolgen können als Ausgangswerte für die Evaluierung des DMP dienen und Veränderungen in der Verteilung der entsprechenden Erkrankungen aufzeigen. Die Darstellung individueller Parameter, wie Cholesterinwert, wäre bei der Evaluierung des DMP auch bedeutend. Solche Parameter waren durch die GAP-DRG Datenbank nicht abzubilden. Für eine fundierte Evaluation müssten weitere Indikatoren noch definiert und entsprechend erhoben und dokumentiert werden [30]. Insgesamt sind in Österreich die Teilnahmeraten an DMPs seitens Ärzte und Patienten im internationalen Vergleich noch gering. In Ländern wie Deutschland [31, 32], den Niederlanden [33] und Frankreich [34] konnten sich DMPs zu Diabetes bereits gut etablieren. In Deutschland zum Beispiel bietet die AOK ein DMP für Diabetes mellitus Typ 2 Patienten an, welches in allen Bundesländern erfolgreich umgesetzt wird. In Bayern sind 81 % der betroffenen Patienten und 98 % der Ärzte im Programm [32] und die Ausfallsraten sind sehr gering [35]. Es zeigt sich, dass Versicherte in Deutschland, welche im DMP zu Diabetes mellitus Typ 2 eingeschrieben sind, von höheren Überlebenszeiten profitieren [36].

Vermutlich besteht seitens der Ärzte in Österreich eine höhere Skepsis gegenüber Leitlinien, was die Implementierung eines DMP erschwert. Wichtig wäre, dass hier ein Umdenken geschieht und Ärzte gut beraten werden, um die Teilnahme an DMPs zu erhöhen [37]. Eine flächendeckende und kompetente Versorgung ist anzustreben [19]. Durch eine gute Implementierung eines DMP ist es möglich Spätfolgen zu verhindern bzw. zu verzögern. Regelmäßige Evaluationen des DMP Diabetes mellitus sollen Aufschluss über die Auswirkungen auf die Versorgungsqualität geben.

Limitationen

Bei der Stichprobe handelt es sich um eine Subgruppe von Personen mit Diabetes mellitus, die medikamentös behandelt werden. Nicht medikamentös Behandelte wurden der Vergleichsgruppe, der Allgemeinbevölkerung, zugeordnet. Das Einschlusskriterium Alter über 50 Jahre und Insulintherapie bedeutet nicht, dass es sich jedenfalls um die Diagnose Diabetes Typ 2 handelt. Auch Personen mit Diabetes Typ 1 können bei längerer Diabetesdauer in diese Gruppe inkludiert worden sein. Weiters besteht auch die Möglichkeit, dass Personen jünger als 50 Jahren mit Insulintherapie Typ 2 DiabetikerInnen sein können. Die niedrige Anzahl dieser Personen wird die Auswertung dieser Studie jedoch nicht beeinflussen.

Komplikationen wie Retinopathie oder Neuropathie konnten im Rahmen dieser Studie nicht untersucht werden. Grund dafür ist, dass die Spätfolgen durch das Zusammenfügen mehrere HDGs und MELs identifiziert wurden, was eine Unschärfe in der Einordnung der Diagnose zur Folge hatte. Eine gewisse Unsicherheit besteht bei den Angaben zur Spätfolge Amputation unterer Gliedmaßen, weil hier wahrscheinlich auch traumatische Amputationen in die Analyse einflossen. Somit war die Identifikation einer Amputation aufgrund von Diabetes nicht möglich. Ursprünglich war auch geplant die Spätfolge Erblindung zu analysieren. Da die möglichen HDGs im Bereich Augenerkrankungen zu undifferenziert waren, konnte das Vorkommen diabetes-assoziierter Erblindung nicht valide abgebildet werden. Die Diabetesspätfolge Erblindung ist bevölkerungsbezogen für Österreich nicht darstellbar, da entsprechende Daten fehlen. In Deutschland können blinde Personen über das sogenannte Blindengeld identifiziert werden können [38]. In Österreich erhält ein Großteil der erblindeten Personen die Pflegestufe 4. In diese können aus anderen Gründen Pflegebedürftige ebenfalls eingestuft werden und somit ist eine Identifizierung blinder Diabetiker nicht möglich [39]. Hier wäre das Einrichten eines Registers sinnvoll, in dem festgelegte Behinderungen und Behinderungsgrade dokumentiert werden.

Bei der Ergebnisinterpretation muss berücksichtigt werden, dass jene Personen, die wegen eines Herzinfarkts oder Insults versterben, bevor sie in einem Krankenhaus behandelt werden können, in der GAP-DRG Datenbank nicht verzeichnet sind. Durch das Verlinken der GAP-DRG mit Sterbedaten könnte die Ergebnisvalidität erhöht und Informationen zu Diabetes-assoziierten Todesfällen verbessert werden.

Aufgrund der genannten Einschränkungen im Hinblick auf die verwendeten Daten, sind die Ergebnisse dieser Studie als Schätzungen zu betrachten.

Eine weitere Limitation ist, dass es begrifflich falsch ist Diabetes-Spätfolgen bei Personen ohne Diabetes zu beschreiben, da DiabetikerInnen angiopathische Komplikationen deutlich häufiger aufweisen als Personen der Allgemeinbevölkerung. Als Vergleichsgruppe wurden dennoch Personen ohne Diabetes gewählt, um die Validität der Sozialversicherungsdaten abbilden zu können.

Stärken

Die Abweichung der Studienpopulation von der tatsächlichen Bevölkerung in Österreich war niedrig und auch die Geschlechtsverteilung konnte durch die GAP-DRG sehr gut abgebildet werden [40]. Die österreichische Sozialversicherung beruht auf dem Solidaritätsprinzip, wo einer der Grundsätze die Pflichtversicherung darstellt. Somit ist ein gleicher Leistungszugang aller Versicherten gewährt, wodurch die Bevölkerung anhand der untersuchten Routinedaten gut dargestellt werden konnte. Dennoch ist festzuhalten, dass von Versicherten nicht automatisch auf die Bevölkerung eines Landes geschlossen werden kann. Ohne die genaue Kenntnis der Abweichung zwischen Bevölkerung und Studienpopulation kann es zu einer Überschätzung der Ergebnisse kommen, von der in der Regel auszugehen ist [41].

Für die Versorgungsforschung wird ein transdisziplinärer Zugang als essenziell angesehen [6, 42]. Dies kann aus den Erfahrungen in diesem Projekt bestätigt werden. Medizinische, epidemiologische, sozialwissenschaftliche und technische Expertise ergänzten sich in der Datenanalyse und der Ergebnisinterpretation.

Bei der Arbeit mit Routinedaten ist es wichtig, dass eine sorgfältige Überprüfung der Datenvalidität vorgenommen wird [6]. Die Validitätsprüfung der GAP-DRG erfolgte durch Abgleich mit dem österreichischen Gesundheitssurvey aus demselben Jahr (AT-HIS 2006/2007). Da die Arbeit mit Routinedaten international intensiv diskutiert wird, ist dieser Vorstoß bei der Analyse von Sekundärdaten für Österreich wichtig. Es erfolgen bereits kontinuierliche Entwicklungs- und Verbesserungsprozesse, um ein besseres Verständnis des Versorgungsgeschehens zu gewinnen.

Empfehlungen und Schlussfolgerungen

Für Forschungszwecke wäre die Einrichtung eines epidemiologischen Diabetesregisters, nach Vorbild des bereits bestehenden Dialyseregisters in Österreich, wünschenswert [38]. Dadurch könnte die tatsächliche Diabetes-prävalenz in Österreich dargestellt und entsprechende Spätfolgen erfasst werden. Zeitliche Trends und Nutzen von medizinischen Leistungen könnten dadurch gut abgebildet werden. Die hierfür notwendigen Ressourcen und Kosten sind die angeführten Gegenargumente, die einer Errichtung entgegenstehen. Eine Alternative zur Gewinnung valider Daten, wäre die regelmäßige Untersuchung einer repräsentativen Stichprobe. Zu diskutieren wäre auch, die Einführung einer spezifischen Kodierung in der Krankenhausstatistik und der noch zu etablierenden Ambulanzstatistik. Jedenfalls muss in Österreich darauf hingearbeitet werden, die Datenqualität in Bezug auf die einzelnen Variablen, Diagnosen und Leistungsabbildungen zu verbessern und zu vereinheitlichen, da in den österreichischen Bundesländern allfällige unterschiedliche Versorgungsstrategien zur Anwendung kommen.

Abschließend kann festgehalten werden, dass Routinedaten aus der verwendeten Datenbank großes Potenzial für epidemiologische Studien bieten, sich jedoch nur bedingt eignen, um die medizinische Versorgung von Diabetes Typ 2 Patienten in Österreich abzubilden. Im Vordergrund steht daher zunächst die Klärung der Frage inwieweit die Validität der Routinedaten verbessert werden kann, damit reliable Aussagen zum gesundheitlichen Outcome der Versicherten gemacht werden können. Insgesamt wäre es wünschenswert, dass eine Verknüpfung mit weiteren Datenbanken zukünftig ermöglicht wird, um das Spektrum an möglichen Studien auszuweiten.

Interessenskonflikt

Die Autoren geben bekannt, dass kein Interessenskonflikt besteht.

Copyright information

© Springer-Verlag Wien 2014