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Details

Autor(en) / Beteiligte
Titel
Identifikation und Gruppierung von Schmerzpatienten anhand von Routinedaten einer Krankenkasse
Ist Teil von
  • Schmerz (Berlin, Germany), 2010-02, Vol.24 (1), p.12-22
Ort / Verlag
Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag
Erscheinungsjahr
2010
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
  • Zusammenfassung Die ICD-Klassifikation bietet keine zufriedenstellenden Möglichkeiten zur Identifikation von Schmerzpatienten. In der vorliegenden Arbeit wurde daher auf der Basis von Diagnose- und Verordnungsdaten des Jahres 2006 einer gesetzlichen Krankenkasse (DAK) ein alternatives Verfahren zur Identifikation und Gruppierung von Schmerzpatienten entwickelt, das auf 2 Annahmen basiert: 1. Versicherte (VS) ohne Verordnungen von Analgetika, aber mit Diagnosemustern, die charakteristisch sind für VS, die mit Opioiden behandelt werden, sind mit hoher Wahrscheinlichkeit ebenfalls Schmerzpatienten. 2. Jede Diagnosekombination lässt sich auf eine behandlungsleitende Diagnose aus einer Diagnosegruppe gemäß dem Patientenklassifikationssystem CCS (Clinical Classifications Software) zurückführen. Die Selektion dieser Diagnosegruppe (CCS) ermöglicht die Zuordnung eines VS zu ausschließlich einem Schmerztypen. Mithilfe dieser Methode konnten wir 65 Kombinationen von CCS-Diagnosegruppen – aggregiert zu 9 Schmerztypen – identifizieren, denen sich 77,1% der Patienten mit mindestens 2 Opioidverordnungen zuordnen ließen: Diese entfielen zu 26,3% auf arthrosebedingte Schmerzen, zu 18,0% auf Schmerzen bei Bandscheibenerkrankungen, zu 13,1% auf andere spezifische Rückenschmerzen, zu 6,7% auf neuropathische Schmerzen, zu 4,5% auf nichtspezifische Rückenschmerzen, zu 4,2% auf Kopfschmerzen, zu 2,4% auf Schmerzen nach traumatischen Frakturen, zu 1,3% auf Schmerzen bei multimorbiden, pflegebedürftigen Patienten und zu 0,6% auf krebsbedingte Schmerzen. Basierend auf unserem Verfahren, lassen sich Versicherte selektieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit an mittleren bis schweren Schmerzen leiden und deren Versorgungssituation mittels Routinedatenanalysen untersucht werden kann.
Sprache
Deutsch
Identifikatoren
ISSN: 0932-433X
eISSN: 1432-2129
DOI: 10.1007/s00482-009-0861-y
Titel-ID: cdi_crossref_primary_10_1007_s00482_009_0861_y

Weiterführende Literatur

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