Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2904-1788

Im Jahr 2005 wurde erstmals eine Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS) vorgelegt. Nach erneuter Revision im Jahr 2025 wird nun die Version 4 vorgelegt. Die Überarbeitung der GPS wurde von der Arbeitsgruppe Erhebung und Nutzung von Sekundärdaten (AGENS) der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP) und der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi) und der Arbeitsgruppe Validierung und Linkage von Sekundärdaten des Deutschen Netzwerks Versorgungsforschung (DNVF) vorgenommen.Gegenüber der bisherigen Version sind neben inhaltlichen Schärfungen und Aktualisierungen auch Empfehlungen ergänzt worden. Dabei handelt es sich um die Empfehlungen Studienpopulation (Empfehlung 3.3), Auswertestrategie (3.6), Registrierung (3.8), Wechselseitiges Zusammenwirken von Datenanalyse, versorgungsbezogener Expertise und Patient:innenperspektive (5.3), data dictionary (6.8), Zwischenauswertungen (7.3), verteiltes Rechnen (7.4), Dokumentation der Analyseschritte (7.6), Nutzung von gepoolten Daten sowie Analysen von Daten verteilt auf unterschiedliche Orte (8.12), gesetzlicher Rahmen (9.1) und Wissenschaftskommunikation (11.4).Mit der GPS wird ein Standard für die Durchführung von Sekundärdatenanalysen nach wissenschaftlichen Grundsätzen formuliert. Sie ergänzt gezielt andere gute Praxen und Berichtsstandards auf dem Bereich der Epidemiologie und Versorgungsforschung (GEP, Gute Praxis Datenlinkage, Berichtsstandard STROSA). Die GPS versteht sich als Richtschnur bei der Planung, Durchführung und Analyse von Studien auf der Basis von Sekundärdaten, unter Beachtung der aktuellen gesetzlichen Rahmenbedingungen. Konkrete Studienbedingungen und Spezifika bestimmter Daten können es erforderlich machen, begründet von den Empfehlungen der GPS abzuweichen.Die GPS richtet sich an alle Forscher:innen, die sich unter Anwendung wissenschaftlicher Methoden Sekundärdaten, ihrer Analyse und Interpretation zuwenden. Die GPS fokussiert dabei auf gesundheitsbezogene ("health-related") Daten in Deutschland, also typischerweise versorgungsnahe Daten wie Routinedaten der gesetzlichen Kranken-, Pflege-, Renten- und Unfallversicherung (Sozialdaten), der ambulanten und stationären Versorgungseinrichtungen und Registerdaten.
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