Zusammenfassung
Ziel der Studie Prävalenzschätzungen für Depression zeigen in Primär- vs. Sekundärdaten divergente
Ergebnisse. Ursachen liegen u. a. in der Betrachtung verschiedener Indikatoren zu
abweichenden Zeitpunkten. In der vorliegenden Arbeit werden Depressionshäufigkeiten
in Survey- und Routinedaten für einen vergleichbaren Erhebungszeitraum und Altersbereich
ermittelt. Unterschiede zwischen den Datenquellen und den Depressionsmaßen werden
untersucht.
Methodik Drei Indikatoren werden für das Jahr 2010 gegenübergestellt: im Bevölkerungssurvey
erhobene a) selbstberichtete ärztliche Diagnosen, b) Diagnosen in standardisiertem
klinischen Interview sowie c) in Routinedaten einer gesetzlichen Krankenkasse administrativ
erfasste Diagnosen. In Sensitivitätsanalysen werden privat versicherte Surveyteilnehmende
sowie Versicherte mit Pflegebedarf aus den Routinedaten ausgeschlossen. Die Definition
der administrativen Depressionsdiagnose wird variiert je nach Kodierhäufigkeit und
Diagnosespezifität.
Ergebnisse Die höchste Prävalenzrate zeigt sich mit 9,8% für administrativ erfasste Depressionen,
die niedrigste mit 5,9% für die selbstberichtete Depressionsdiagnose im Survey. Die
Prävalenz der im klinischen Interview erhobenen Depression beträgt 8,4%. Es zeigen
sich jeweils spezifische alters- und geschlechtsabhängige Verteilungen. Bleiben unspezifische
Depressionsdiagnosen (F3x.8, F3x.9) unberücksichtigt, sinkt die administrative Prävalenzrate
deutlich ab.
Schlussfolgerung Je nach Definition der administrativen Depressionsdiagnose reduzieren sich Prävalenzunterschiede
im Vergleich zur selbstberichteten Diagnose. Differenzen zu Prävalenzen basierend
auf klinischem Interview bleiben hingegen bestehen und weisen auf die Erfassung unterschiedlicher
Personengruppen hin.
Abstract
Aim There are differences in the prevalence estimates of depressive disorders based on
primary and secondary data. The reasons for this are, for instance, the use of divergent
indicators and varying observation periods. This study examines the prevalence of
depressive disorders using survey and routine data for a comparable survey period
and age range. Effects of differences between data sources and indicators are estimated.
Methods For 2010, 3 indicators are compared: in a population survey collected a) self-reported
medical diagnosis of depression, b) diagnosis of depressive disorders identified by
clinical interviews and c) administrative depression diagnoses collected from routine
data of a statutory health insurance. In sensitivity analyses, privately insured participants
of the population survey were excluded, and insured persons with care needs were excluded
from routine data. The definition of administrative depression diagnosis was varied
depending on the frequency of coded diagnoses and the specificity of the diagnoses.
Results The highest prevalence (9.8%) was found for depression diagnoses from administrative
data, the lowest prevalence (5.9%) in self-reported medical diagnoses of depression
in the population survey. The prevalence of depression identified by clinical interviews
was 8.4%. Differing age and gender-related courses of illness were found. The administrative
prevalence dropped significantly if unspecific diagnoses (F3x.8, F3x.9) were excluded.
Discussion Depending on the definition of depression diagnoses used in administrative data,
there was a reduction in differences of prevalence compared to the self-reported medical
diagnoses. Differences in prevalence based on a diagnosis of a depressive disorder
identified in a clinical interview remained stable, which indicates different groups
of persons.
Schlüsselwörter
Depression - Primärdaten - Gesundheitssurvey - Sekundärdaten - Routinedaten - Prävalenz
Key words
depression - primary data - survey - secondary data - routine data - prevalence
