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Wiener Medizinische Wochenschrift

, Volume 167, Issue 13–14, pp 320–332 | Cite as

Gesundheitsstörungen und Fälleverteilung in zwei allgemeinmedizinischen Praxen unter dem Aspekt unterschiedlichen Kodierens

  • Waltraud Fink
  • Otto Kasper
  • Gustav Kamenski
originalarbeit
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Zusammenfassung

In allgemeinmedizinischen Praxen wird der Großteil aller Gesundheitsstörungen behandelt. Daraus lässt sich allein quantitativ die Bedeutung der primärärztlichen Versorgung erkennen. Detaillierte, fünf Jahre umfassende Fälle-Erhebungen in zwei Landpraxen geben einen Einblick in den Praxisalltag. Bei dieser Jahresprävalenz-Zählung wurden im gesamten Erhebungszeitraum 24.541, bzw. 32.605 Beratungsergebnisse bei einer durchschnittlichen Praxispopulation von 1500, bzw. 1700 Personen registriert. Die Häufigkeiten der über 500 verschiedenen Gesundheitsstörungen zeigen eine typische Pareto-Verteilung. Die Fälleverteilung charakterisiert das Fach Allgemeinmedizin und bestimmt wesentlich das Vorgehen in der Praxis. Defizite in der gemeinsamen Fachsprache, und zwar hinsichtlich der Benennung von Gesundheitsstörungen, werden beim Vergleich der Praxen erkennbar. Eine Problematik, deren Auswirkung auf die ärztliche Versorgung, die Ausbildung und die Forschung weiter untersucht werden sollte.

Schlüsselwörter

Allgemeinmedizin Primärärztliche Versorgung Kodierung Morbidität Prävalenz 

Health disorders and their prevalence in two primary care practices from the perspective of different coding

Summary

Family practices provide medical care for the majority of health problems. This already highlights the importance of primary health care with respect to quantity. A detailed five-year survey of cases in two rural practices gives insight into everyday practice. During the whole period of this year’s prevalence survey, 24,541 or 32,605 episodes of care were recorded in a mean practice population of 1500 or 1700 persons, respectively. The frequency rates of more than 500 different health problems show a typical Pareto distribution. This distribution of the cases characterizes the subject of general practice/family medicine and essentially determines handling illness in practice. Lack of a common technical language, with regard to the classification of health disorders, becomes evident when comparing the practices. An issue whose impact on medical care, education and research should be further investigated.

Keywords

General practice/family practice Primary Health Care Clinical coding Morbidity Prevalence 

Notes

Danksagung

Dank an: Wolfgang Edinger für die Extraktion der Daten. Tobias und Gerhard Fink, Johannes Brand für die Hilfestellungen bei der Datenbearbeitung und -darstellung. Gerald Haidinger für die Beratung beim Verfassen des Manuskripts.

Einhaltung ethischer Richtlinien

Interessenkonflikt

W. Fink, O. Kasper und G. Kamenski geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Ethische Standards

Dieser Beitrag beinhaltet keine von den Autoren durchgeführten Studien an Menschen oder Tieren.

Supplementary material

10354_2017_567_MOESM1_ESM.doc (1 mb)
Tab. 2 additional file Alle Beratungsergebnisse einer Fünfjahresstatistik in den Allgemeinmedizin-Praxen Fink (F) und Kasper (K) im Zeitraum 2005–2009

Literatur

  1. 1.
    Wulf A. Der Sozialmediziner Ludwig Teleky (1872–1957) und die Entwicklung der Gewerbehygiene zur Arbeitsmedizin. Bd. 52. Frankfurt a. M.: Marbuse-Verlag Wissenschaft; 2001, S. 95–110.Google Scholar
  2. 2.
    Britt H, Angelis M, Harris E. The reliability and validity of doctor-recorded morbidity data in active data collection systems. Scand J Prim Health Care. 1998;16(1):50–5. doi: 10.1080/028134398750003412.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  3. 3.
    van den Dungen C, Hoeymans N, Gijsen R, van den Akker M, Boesten J, Brouwer H, et al. What factors explain the differences in morbidity estimations among general practice registration networks in the Netherlands? A first analysis. Eur J Gen Pract. 2008;14(S1):53–62. doi: 10.1080/13814780802436218.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  4. 4.
    Soler JK, Okkes I, Oskam S, van Boven K, Zivotic P, Jevtic M, Dobbs F, Lamberts H, Transition Project. An international comparative family medicine study of the Transition Project data from the Netherlands, Malta and Serbia. Is family medicine an international discipline? Comparing incidence and prevalence rates of reasons for encounter and diagnostic titles of episodes of care across populations. Fam Pract. 2011;29(3):283–98. doi: 10.1093/fampra/cmr098.CrossRefGoogle Scholar
  5. 5.
    Langkafel P. (Hrsg.) Big Data in Medical Science and Healthcare Management: Diagnosis, Therapy, Side Effects. Berlin: De Gruyter; 2016.Google Scholar
  6. 6.
    Hjerpe P, Merlo J, Ohlsson H, Bengtsson Boström K, Lindblad U. Validity of registration of ICD codes and prescriptions in a research database in Swedish primary care: a cross-sectional study in Skaraborg primary care database. BMC Med Inform Decis Mak. 2010;10:23. doi: 10.1186/1472-6947-10-23.CrossRefPubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  7. 7.
    Springate DA, Kontopantelis E, Ashcroft DM, et al. Clinical codes: an online clinical codes repository to improve the validity and reproducibility of research using electronic medical records. PLOS ONE. 2014;9:e99825. doi: 10.1371/journal.pone.0099825.CrossRefPubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  8. 8.
    Braun RN. Die gezielte Diagnostik in der Praxis. Grundlagen und Krankheitshäufigkeit. Stuttgart: Schattauer; 1957.Google Scholar
  9. 9.
    Crombie DL. The procrustean bed of medical nomenclature. Lancet. 1963;1:1205.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  10. 10.
    World Health Organization. International statistical classification of diseases and related health problems, 10th revision. Geneva: World Health Organization; 1992.Google Scholar
  11. 11.
    Martini CJM, Clayden AD, Turner ID. A comparison of three systems of classifying presenting problems in general practice. J R Coll Gen Pract. 1977;27(177):236–40.PubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  12. 12.
    WONCA International Classification Committee. (Hrsg.) Internationale Klassifizierung der medizinischen Primärversorgung ICPC-2. Ein Codierungssystem der Allgemeinmedizin. Wien New York: Springer; 2001. Übersetzung von: WONCA International Classification Committee (1998) International Classification of Primary Care – ICPC-2, Oxford: Oxford University Press.Google Scholar
  13. 13.
    Read JD, Benson TJR. Comprehensive coding. Br J Healthc Comput. 1986;3:22–5.Google Scholar
  14. 14.
    Meyer RL. Frühe Bemühungen um eine adäquate Klassifikation in der Praxis. Klassifikationssysteme und der Hausarzt: Teil 2. PrimaryCare. 2005;5(9):205.Google Scholar
  15. 15.
    Braun RN. Defined Categories of a Classification Sign.: Cod. Ser. n. 31723 Samml.: Han Wien, ÖNB und Korrespondenzen Han Autogr, ÖNB, Wien; 1955/56.Google Scholar
  16. 16.
    Braun RN. Lehrbuch der ärztlichen Allgemeinpraxis. München Berlin Wien: Urban& Schwarzenberg; 1970, S. 171–5.Google Scholar
  17. 17.
    Landolt-Theus P, Danninger H, Braun RN. Kasugraphie. Benennung der regelmäßig häufigen Fälle in der Allgemeinmedizin. Mainz: Kirchheim; 1992.Google Scholar
  18. 18.
    Braun RN. Braun Kasugraphie: (K)ein Fall wie der andere... Benennung und Klassifikation der regelmäßig häufigen Gesundheitsstörungen in der primärärztlichen Versorgung, 3. Aufl. Horn: Berger; 2010. neu hrsg. u. bearb. von Fink W, Kamenski G, Kleinbichler D.Google Scholar
  19. 19.
    Groupe IMAGE – ENSP, Rosowsky O, Andral J, Cittee J, de Couliboeuf J, Harari A. La CASUGRAPHIE Le concept de „cas“ selon R.N.Braun dans la gestion du risque en situation diagnostique „ouverte“ Adaptation à la CLASSIFICATION INTERNATIONALE des MALADIES. Contrat de recherche CRI – INSERM. 1999.Google Scholar
  20. 20.
    Ferru P. Le dictionnaire des Résultas de Consultation : à quoi ça sert ? Comment ça marche ? eDRMG n°4, septembre 2003, 2–19 2003. http://www.sfmg.org/data/generateur/generateur_fiche/768/fichier_theorie-professionnelled2491.pdf. Zugegriffen: 12. März 2017.Google Scholar
  21. 21.
    Braun RN, Haber P. Das Fälleverteilungsgesetz. Entdeckung, Fortschreibung und Konsequenzen – Praktisches Vorgehen bei Fällestatistiken – Korrelationsanalytische Signifikanzberechnungen. Allgemeinarzt. 1998;19:1848–60.Google Scholar
  22. 22.
    Fink W. Fällestatistiken und Lebenserwartung. Wien Med Wschr. 2001;151:240–4.PubMedGoogle Scholar
  23. 23.
    Buhlinger-Göpfarth N, Koehler M, Laux G, Szecsenyi J, Bozorgmehr K. Beratungsanlässe bei Asylsuchenden im Vergleich mit Routinedaten aus der primärärztlichen Versorgung. Z Allg Med. 2017;93(1). doi: 10.3238/zfa.2017.0024-0031.Google Scholar
  24. 24.
    Konitzer M, Fink W, Lipatov V, Kamenski G, Knigge T. Coping with complexity and uncertainty: insights from studying epidemiology in family medicine. In: Sturmberg JP (Hrsg.). The value of systems and complexity sciences for healthcare. Cham: Springer International Publishing; 2016. S. 51–67. ISBN 978-3319262192.CrossRefGoogle Scholar
  25. 25.
    Czypionka T, Berger M. Zum Nutzen von Diagnose-kodierungen für Österreich Health System Watch Ausgabe IV 2014. http://www.hauptverband.at/cdscontent/load?contentid=10008.615070&version=1424695944. Zugegriffen: 10. Febr 2017.Google Scholar
  26. 26.
    Braun RN, Fink W, Kamenski G. Lehrbuch der Allgemeinmedizin – Theorie, Fachsprache und Praxis. Horn: Berger; 2007.Google Scholar
  27. 27.
    Braun RN. Wissenschaftliches Arbeiten in der Allgemeinmedizin. Einführung in die eigenständige Forschungsmethode. Einführung in die eigenständige Forschungsmethode. Berlin Heidelberg New York: Springer; 1988, S. 26–97.Google Scholar
  28. 28.
    Braun RN, Fink W, Kamenski G. Angewandte Medizin – Wissenschaftliche Grundlagen. Wien: Facultas; 2004, S. 136–60.Google Scholar
  29. 29.
    Fleming DM, Cross KW, Barley MA. Recent changes in the prevalence of diseases presenting for health care. Br J Gen Pract. 2005;55(517):589–95.PubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  30. 30.
    Moth G, Olesen F, Vedsted P. Reasons for encounter and disease patterns in Danish primary care: changes over 16 years. Scand J Prim Health Care. 2012;30(2):70–5. doi: 10.3109/02813432.2012.679230.CrossRefPubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  31. 31.
    Laux G, Rosemann T, Körner T, Heiderhoff M, Schneider A, Kühlein T, Szecsenyi J. Detaillierte Erfassung von Inanspruchnahme, Morbidität, Erkrankungsverläufen und Ergebnissen durch episodenbezogene Dokumentation in der Hausarztpraxis innerhalb des Projekts CONTENT. Gesundheitswesen. 2007;69:284–91. doi: 10.1055/s-2007-976517.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  32. 32.
    Gataa R, Ajmi TN, Bougmiza I, Mtiraoui A. Morbidity patterns in general practice settings of the province of Sousse, Tunisia. Pan Afr Med J. 2009;3:11.PubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  33. 33.
    Duhot D, Kandel O, Boisnault P, Hebbrecht G, Arnould M. Das Observatoire de la Médecine Générale©. Ein Ärztenetz und eine Datenbank im Dienst der Allgemeinmedizin in Frankreich PrimaryCare. PrimaryCare. 2009;9(2):41–55.Google Scholar
  34. 34.
    Salvi S, et al. Symptoms and medical conditions in 204 912 patients visiting primary health-care practitioners in India: a 1-day point prevalence study (the POSEIDON study). Lancet Glob Health. 2015;3(12):e776–e784. doi: 10.1016/s2214-109x(15)00152-7.CrossRefPubMedGoogle Scholar
  35. 35.
    Braun RN. Feinstruktur einer Allgemeinpraxis. Diagnostische und statistische Ergebnisse. Stuttgart: Schattauer; 1961.Google Scholar
  36. 36.
    Prosenc F. Die diagnostischen Ergebnisse in einer ländlichen Allgemeinpraxis. Hippokrates. 1966;37:429–39.PubMedGoogle Scholar
  37. 37.
    Braun RN. Lehrbuch der Allgemeinmedizin – Theorie, Fachsprache und Praxis. Mainz: Kirchheim; 1986.Google Scholar
  38. 38.
    Landolt-Theus P. Fälleverteilung in der Allgemeinmedizin. Allgemeinarzt. 1992;14:254–68.Google Scholar
  39. 39.
    Danninger H. Fälleverteilung in der Allgemeinpraxis. 5 Einjahresstatistiken (1991–1996) einer österreichischen Allgemeinpraxis Teil III und Schluß. Allgemeinarzt. 1997;19:1800–10.Google Scholar
  40. 40.
    Fink W, Haidinger G. Die Häufigkeit von Gesundheitsstörungen in 10 Jahren Allgemeinpraxis. Z Allg Med. 2007;83:102–8.CrossRefGoogle Scholar
  41. 41.
    Kühlein T, Laux G, Gutscher A, Szecsenyi J. Kontinuierliche Morbiditätsregistrierung in der Hausarztpraxis – Vom Beratungsanlass zum Beratungsergebnis. Heidelberg: Urban und Vogel; 2008.Google Scholar
  42. 42.
    Crombie DL, Cross KW, Fleming DM. The problem of diagnostic variability in general practice. J Epidemiol Community Health. 1992;46:447–54.CrossRefPubMedPubMedCentralGoogle Scholar
  43. 43.
    Sonnleitner A. Über die Bedeutung der derzeit individuellen Benennung der Beratungsergebnisse für die statistische Berechnung von Häufigkeitswerten in der Allgemeinmedizin. Dissertation zur Erlangung des Doktorgrades der Medizin. Universität Wien 1986.Google Scholar
  44. 44.
    Temml C. Uncharakteristisches Fieber aus spezieller berufstheoretischer Sicht. Wien Med Wschr. 2001;151(11–12):261–5.PubMedGoogle Scholar
  45. 45.
    Frese T, Herrmann K, Bungert-Kahl P, Sandholzer H. Inter-rater reliability of the ICPC-2 in a German general practice setting. Swiss Med Wkly. 2012;142:w13621. doi: 10.4414/smw.2012.13621.PubMedGoogle Scholar
  46. 46.
    Wockenfuss R, Frese T, Herrmann K, Claussnitzer M, Sandholzer H. Three- and four-digit ICD-10 is not a reliable classification system in primary care. Scand J Prim Health Care. 2009;27:131–6.CrossRefPubMedPubMedCentralGoogle Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Wien 2017

Authors and Affiliations

  1. 1.Karl Landsteiner Institut für Systematik in der AllgemeinmedizinStraningÖsterreich
  2. 2.TexingÖsterreich
  3. 3.Karl Landsteiner Institut für Systematik in der AllgemeinmedizinAngernÖsterreich

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