Der Artikel „Ambulante Diagnosen in der Grundversorgung: mehr Transparenz im Bereich der ambulanten Diagnosen“ untersucht erstmals für die Schweiz den Vergleich zwischen hausärztlich dokumentierten Diagnosen und aus Abrechnungsdaten abgeleiteten Morbiditätsindikatoren. Grundlage sind ICD-10-kodierte Diagnosen aus dem Ärztenetzwerk Praxis Gruppe Schweiz (PraxiS) sowie sogenannte Pharmaceutical Cost Groups (PCG), die aus Medikamentenverordnungen in den Abrechnungsdaten einer Krankenversicherung berechnet werden.
Der Vergleich zeigt sowohl deutliche Gemeinsamkeiten als auch Unterschiede. In beiden Datenquellen gehören hoher Cholesterinspiegel, Hypertonie, Diabetes und Depression zu den häufigsten Diagnosen, was die grundsätzliche Plausibilität beider Ansätze bestätigt. Unterschiede ergeben sich vor allem daraus, dass Abrechnungsdaten primär medikamentenbasierte Erkrankungen abbilden, während hausärztlich erfasste Diagnosen stärker die tatsächlichen Konsultationsanlässe in der Praxis widerspiegeln. Entsprechend treten in den Praxisdaten häufig akute Ereignisse wie Infektionen der oberen Atemwege sowie unspezifische Beschwerden auf. In den Abrechnungsdaten erscheinen dagegen häufiger Schilddrüsenerkrankungen, Asthma/COPD oder Glaukom, da diese typischerweise mit einer kontinuierlichen Medikamententherapie verbunden sind. Für 6 von 32 untersuchten Diagnosen zeigen sich statistisch signifikante Unterschiede zwischen den beiden Datenquellen.
Auch die Ranglisten der häufigsten Diagnosen unterscheiden sich: In den Praxisdaten führen Hypertonie, Rückenschmerzen und Allgemeinuntersuchungen die Liste der häufigsten Konsultationsgründe an. In den Abrechnungsdaten ist dagegen hohes Cholesterin die häufigste PCG-Diagnose, gefolgt von Depression sowie Diabetes Typ 2 mit Hypertonie.
Die Studie zeigt, dass beide Datenquellen unterschiedliche Aspekte der Versorgung abbilden und sich daher ergänzen. Während hausärztliche Diagnosedaten ein genaueres Bild des Versorgungsgeschehens und der Konsultationsgründe liefern, eignen sich Abrechnungsdaten besonders zur Analyse der Morbiditätsstruktur und der medikamentösen Versorgung von Versichertenkollektiven. Solche Analysen sind auch für die Weiterentwicklung integrierter Versorgungsmodelle von Bedeutung: Ein besseres Verständnis der tatsächlich behandelten Erkrankungen, der Konsultationsgründe und der Versorgungssituation ermöglicht es, Versorgungsbedarfe der Bevölkerung präziser zu erkennen und entsprechende Versorgungsstrukturen gezielter zu planen und weiterzuentwickeln.
