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Sozial- und Präventivmedizin

, Volume 30, Issue 2, pp 68–71 | Cite as

Integrating health-related data from various sources: Combining surveys, records and routine data

  • Elisabeth Schach
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Summary

The paper discusses the necessity of combining data from various sources in order to enhance their usefulness for a variety of applications. As future data use can hardly be forseen in advance, major data sets in health services should fulfil several formal requirements in order to make them suitable for future linkage. These formal requirements are that there be references to defined populations, to specific persons, to defined time periods, to specific places or regions. It would be necessary for terms, definition and classification schemes to agree between data sets which are to be linked and be in wide use. Three facets of data linkage are discussed specifically namely linking data at one level of aggregation, linking different data components, and combining data sets from different sources at several levels of aggregation. Three examples are provided, describing linkages of data from various sources for epidemiological studies and a study in health services research. They show that at this point in descriptive epidemiological studies linkage on the basis of regions is of great importance. This implies that it would be desirable for large scale data collection activities in health services to provide for a uniform representation of the geographic areas. Such uniformity would greatly enhance the linkage potential of data sets and thus their usefulness for small area and regional analyses.

Keywords

Health Service Collection Activity Health Service Research Data Linkage Study Linkage 
These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

Verknüpfung von Datensätzen im Gesundheitswesen

Zusammenfassung

Es wird die Notwendigkeit diskutiert, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren, um deren Nutzen für unterschiedliche Anwendungen zu erhöhen. Da zukünftige Datennutzung für einen Datensatz nicht vorausgesehen werden kann, sollten wichtige Datensätze im Gesundheitswesen einigen formalen Kriterien genügen, um sie für zukünftige Verknüpfungen geeignet zu machen. Diese formalen Kriterien sind der Bezug zu einer definierten Population, Personenbezug (es kann sich um Patienten- und/oder Versorgerbezug handeln), Bezug zu einer definierten Zei tperiode und zu definierten Orten oder Regionen. Ausserdem müssen in zu verknüpfenden Datensätzen Termini und Definitionen, sowie Klassifikationsschemata übereinstimmen. Datenverknüpfung wird für drei Situationen diskutiert, nämlich die Verknüpfung von Daten auf einer Aggregationsstufe, Verknüpfung von Datenkomponenten und die Verknüpfung unterschiedlicher Datenkörper auf unterschiedlichen Aggregationsstufen. Es werden drei Beispielen beschrieben, die Datenverknüpfungen für epidemologische Studien und eine Studie im Gesundheitswesen zeigen. Aus diesen Beispielen geht hervor, dass der Verknüpfung von Daten auf der Basis von Regionen heute eine grosse Bedeutung zukommt. Daraus folgt, dass es wünschenswert wäre, in wichtigen Datenkörpern des Gesundheitswesens die Variable Region in einheitlicher Weise darzustellen. Dies würde deren Brauchbarkeit über den eigentlichen Zweck der Datenerhebung hinaus, insbesondere aber für Kleinräumige Analysen, erheblich erhöhen.

Fusion de diverses sources de données issues des service de santé

Résumé

Cet article analyse le potentiel de l'utilisation de diverses sources de données provenant du système de santé. Pour permettre une utilisation pour des buts divers, et à plusieurs reprises, sont developpés une série de critères auxquels doivent satisfaire les banques de données. Trois exemples montrant l'intérêt de la fusion de plusieurs sources dans des études épidémiologiques où la recherche sur les services de santé sont discutés.

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Copyright information

© Schweiz Gesellschaft für Sozial- und Präventivmedizin 1985

Authors and Affiliations

  • Elisabeth Schach
    • 1
  1. 1.University of DortmundDortmund 50F.R.G.

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