Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2935-7861

Routine healthcare data are becoming increasingly important for oncological health services research, as they enable population-based analyses based on routinely collected data. In particular, the combined use of different routine healthcare data sources, such as data from cancer registries in accordance with § 65c of the German Social Code, Book V, and claims data from statutory health insurance funds, offer significant potential for generating reliable evidence. The aim of this article is to describe practical experience related to data application, case selection, data preparation and analysis, and challenges and potential associated with the use of these routine healthcare data sources. To illustrate these insights, a research project funded by the Innovation Fund of the Joint Federal Committee is used as an example. As part of this intervention study evaluating a new model of care, an external routine healthcare data control arm was established based on cancer registry data and linked with claims data from statutory health insurance funds. Cancer registry data include valid information on diagnoses, tumor characteristics, treatment courses, and vital status and thus enable precise case selection; however, data completeness varies across regions. Claims data allow for the longitudinal and cross-sectoral analysis of treatment courses, but are limited in terms of clinical details, diagnostic accuracy, and therapy assignment. In particular, record linkage projects involving multiple routine healthcare data sources require time-consuming coordination and approval processes. Data preparation and analysis require detailed knowledge of the respective data structures and their limitations, as well as expertise in oncology and statistical methodology. The use of cancer registry and claims data linked at the person level enables comprehensive analyses of oncological long-term outcomes, care structures, and health economic aspects. At the same time, legal frameworks, data quality, and methodological complexity remain key challenges. With the introduction of the Health Data Utilization Act and the establishment of the Research Data Centre for Health, new opportunities are emerging for the use of routine healthcare data. The development of competencies among future users is a key prerequisite for generating valid and reliable research results.Versorgungsnahe Daten (VeDa) gewinnen für die onkologische Versorgungsforschung an Bedeutung, da diese populationsbezogene Analysen auf Basis routinemäßig erhobener Versorgungsdaten ermöglichen. Insbesondere die kombinierte Nutzung unterschiedlicher VeDa-Quellen wie Daten der Krebsregister nach § 65c SGB V und Abrechnungsdaten der gesetzlichen Krankenkassen bietet ein hohes Potenzial zur Generierung belastbarer Evidenz. Ziel dieses Beitrags ist es, praktische Erfahrungen mit der Datenbeantragung, Fallselektion, Datenaufbereitung und -analyse sowie die Herausforderungen und Potenziale der Nutzung dieser VeDa-Quellen darzustellen. Zur Veranschaulichung wird exemplarisch ein durch den Innovationsfonds des Gemeinsamen Bundesausschusses (G-BA) gefördertes Forschungsprojekt herangezogen. Im Rahmen dieser Interventionsstudie zur Evaluation einer neuen Versorgungsform wurde ein externer VeDa-Kontrollarm auf Basis von Krebsregisterdaten gebildet und durch Abrechnungsdaten gesetzlicher Krankenkassen ergänzt. Krebsregisterdaten umfassen valide Angaben zu Diagnose, Tumorcharakteristika, Therapieverläufen und zum Vitalstatus und ermöglichen somit eine präzise Fallselektion, weisen jedoch regionale Unterschiede hinsichtlich der Datenvollständigkeit auf. Abrechnungsdaten erlauben eine longitudinale und intersektorale Abbildung von Behandlungsverläufen, sind jedoch hinsichtlich klinischer Detailtiefe, Diagnosegenauigkeit und Therapiezuordnung limitiert. Insbesondere Record Linkage Projekte unter Einbezug mehrerer VeDa-Quellen erfordern zeitintensive Abstimmungs- und Genehmigungsprozesse. Die Datenaufbereitung und -analyse setzen detaillierte Kenntnisse der jeweiligen Datenstrukturen und deren Limitationen sowie onkologisch-fachliche und statistisch-methodische Expertise voraus. Die Nutzung von auf Personenebene verlinkten Krebsregister- und Abrechnungsdaten ermöglicht umfassende Analysen, insbesondere von onkologischen Langzeitoutcomes, Versorgungsstrukturen und gesundheitsökonomischen Fragestellungen. Gleichzeitig stellen rechtliche Rahmenbedingungen, Datenqualität und methodische Komplexität weiterhin zentrale Herausforderungen dar. Mit dem Inkrafttreten des Gesundheitsdatennutzungsgesetzes (GDNG) und dem Aufbau des Forschungsdatenzentrums (FDZ) Gesundheit eröffnen sich neue Perspektiven für die VeDa-Nutzung. Der gezielte Kompetenzerwerb der zukünftigen Nutzer:innen ist dabei eine zentrale Voraussetzung für die Generierung valider, belastbarer Forschungsergebnisse.
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Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany

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Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2780-8325

Linking project data and data from routine clinical practice with healthcare-related data is essential for German healthcare research in order to answer complex questions validly and efficiently. Currently, fragmented data sources, heterogeneous legal requirements, and a lack of infrastructure prevent the optimal use and linking of these data. The Network University Medicine (NUM) is therefore developing a dedicated data infrastructure to link primary study data and routine clinical data with external healthcare-related data (e. g., data from statutory and private health insurance companies, data from cancer registries of the federal states, and data from registration offices). The position paper describes the various data worlds, including examples from epidemiological and clinical research that illustrate the added value and challenges of data linkage. In particular, it presents the new structures of the data acceptance and processing center (DAAeD) in the NUM, which is intended to enable quality-assured, data protection-compliant receipt and linkage of data. Standardized application and approval procedures as well as innovative privacy-preserving record linkage procedures are central to this. International experience, including from Scandinavia and the UK, demonstrates the benefits of such infrastructures for research and healthcare. In conclusion, we advocate rapid political and institutional implementation of the recommendations described in order to make health research in Germany competitive in international comparison and to ensure sustainable, patient-centered health care.Die Verknüpfung von Projektdaten und Daten aus der klinischen Routine mit versorgungsnahen Daten ist für die deutsche Versorgungsforschung essentiell, um komplexe Fragestellungen valide und effizient zu beantworten. Aktuell stehen fragmentierte Datenquellen, heterogene rechtliche Vorgaben und fehlende Infrastrukturen einer optimalen Nutzung und Verknüpfung dieser Daten entgegen. Das Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) entwickelt daher eine darauf ausgerichtete Dateninfrastruktur zur Verknüpfung primärer Studiendaten und klinischer Routinedaten mit externen versorgungsnahen Daten (z. B. Daten der gesetzlichen und privaten Krankenversicherungen, Daten der Landeskrebsregister und Daten der Melderegister). Das Positionspapier beschreibt die verschiedenen Datenwelten einschließlich Beispiele aus epidemiologischer und klinischer Forschung, die die Mehrwerte und Herausforderungen der Datenverknüpfung abbilden. Insbesondere werden die neuen Strukturen der Datenannahme- und -aufbereitungsstelle (DAAeD) im NUM dargestellt, die eine qualitätsgesicherte, datenschutzkonforme Annahme und Verknüpfung von Daten ermöglichen soll. Zentral sind vereinheitlichte Antrags- und Genehmigungsverfahren sowie innovative Privacy-Preserving-Record-Linkage-Verfahren. Internationale Erfahrungen, u. a. aus Skandinavien und UK, belegen den Nutzen solcher Infrastrukturen für Forschung und Versorgung. Es wird für eine rasche politische und institutionelle Umsetzung der beschriebenen Empfehlungen plädiert, um die Gesundheitsforschung in Deutschland im internationalen Vergleich wettbewerbsfähig zu machen und eine nachhaltige, patientenzentrierte Gesundheitsversorgung zu sichern.
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