Gesundheitswesen 2012; 74(08/09): e84-e89
DOI: 10.1055/s-0032-1314828
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Abgleich von Sekundärdaten mit einem epidemiologischen Krebsregister auf der Basis verschlüsselter Personendaten – Ergebnisse einer Pilotstudie in Nordrhein-Westfalen

Linkage of Secondary Data with Cancer Registry Data on the Basis of Encrypted Personal Identifiers – Results from a Pilot Study in North Rhine-Westphalia
H. Kajüter
1   Epidemiologisches Krebsregister Nordrhein-Westfalen gGmbH, Münster
,
W. U. Batzler
1   Epidemiologisches Krebsregister Nordrhein-Westfalen gGmbH, Münster
,
V. Krieg
1   Epidemiologisches Krebsregister Nordrhein-Westfalen gGmbH, Münster
,
O. Heidinger
1   Epidemiologisches Krebsregister Nordrhein-Westfalen gGmbH, Münster
,
H.-W. Hense
1   Epidemiologisches Krebsregister Nordrhein-Westfalen gGmbH, Münster
2   Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin der Universität Münster, Albert-Schweitzer Campus 1, Münster
› Author Affiliations
Further Information

Publication History

Publication Date:
26 July 2012 (online)

Zusammenfassung

Hintergrund:

Die personenidentifizierenden Daten aller neu an Krebs Erkrankten werden im Epidemiologischen Krebsregister NRW (EKR NRW) ausschließlich in verschlüsselter Form gespeichert. Abgleiche mit Kohorten aus Sekundärdatenbeständen müssen daher anhand eines Record Linkage auf der Basis von Kryptogrammen der Personendaten (sog. Kontrollnummern) durchgeführt werden. In dieser Pilotstudie wurden Daten aus einem Disease-Management-Programm für Patienten mit Diabetes mellitus Typ 2 (DMP-DM2) mit dem Datenbestand des EKR NRW abgeglichen, um die Machbarkeit und Effizienz eines Abgleichs mit verschlüsselten Daten zu erproben.

Methode:

Personendaten des DMP-Datensatzes wurden in einem 2-stufigen Verfahren vor Übermittlung an das EKR NRW verschlüsselt und anschließend mittels probabilistischem Record Linkage (RL) mit den EKR-Daten abgeglichen. Eingeschlossen wurden 27 450 bei der AOK NordWest versicherte Teilnehmer des DMP-DM2 im Alter von 40 bis 79 Jahren mit Wohnsitz im Regierungsbezirk Münster, die sich von Juni 2003 bis Juli 2008 erstmals in das DMP eingeschrieben haben.

Ergebnisse:

Der elektronische Abgleich hat ca. 24 Stunden Rechnerlaufzeit beansprucht. Etwa 2% der abzugleichenden Datensätze konnten nach den Regeln des probabilistischen RL nicht automatisch zugeordnet werden und mussten manuell nachbearbeitet werden. Nach Ausschluss von bereits vor DMP-Beginn an Krebs erkrankten Personen, Mehrfachtumoren und unzureichenden Daten verblieben 26 742 Personen (47,3% Männer, 52,7% Frauen) in der Kohorte. Bei 1 364 Mitgliedern der Kohorte (759 Männer, 605 Frauen) wurde nach Einschreibung in das DMP-DM2 ein bösartiger Tumor diagnostiziert.

Diskussion:

Die DMP-DM2 Daten konnten mit geringem personellen und finanziellen Aufwand verschlüsselt und durch das RL-Verfahren des EKR NRW mit den Krebsregisterdaten zusammengeführt werden, sodass sie für die epidemiologische Auswertung zur Verfügung standen. Die Erfahrungen der Pilotstudie zeigen, dass das bereits hohe Datenschutzniveau ohne Effizienzverluste durch Modifizierungen im Datenfluss und bei der genutzten Software für künftige Abgleiche noch gesteigert werden kann.

Abstract

Background:

The Cancer Registry of North-Rhine-Westphalia stores exclusively encrypted personal identifiers of registered cancer patients. Therefore, comparisons with secondary data sets can only be performed by record linkage procedures that are based on encrypted personal identifiers. We report on a pilot study which linked encrypted personal data from the disease management program for patients with diabetes mellitus type 2 (DMP-DM2) with the database of the EKR NRW in order to test the feasibility and efficiency of these record linkage procedures.

Methods:

Personal identifying variables of the DMP records were encrypted in a 2-stage process before being sent electronically to the EKR NRW where they were subsequently submitted to a probabilistic record linkage with the registry data. The study included 27 450 participants who were insured at the AOK NordWest, residents of the district Münster and who were aged 40–79 years at the time of first enrolment to the DMP-DM2 between June 2003–July 2008.

Results:

The electronic processing time of the semi-automatic record linkage procedure took about 24 h. Approximately 2% of the records had to be reviewed manually. After exclusion of prevalent cancer cases, multiple primaries and inadequate data, 26 742 participants (47.3% men; 52.7% women) remained in the data set. About 1 364 cohort members (759 men, 605 women) were diagnosed with cancer after submission to the disease management program.

Discussion:

The DMP-DM2 records were encrypted and linked to cancer registry data with a moderate personnel and financial input and high efficiency. Linked records were instantly usable for epidemiological analyses. Experiences of the pilot study suggest that future linkage studies can further advance the level of data protection, without losses in efficiency, by moderately complex software modifications and amendments of the data flow.

 
  • Literatur

  • 1 Hemkens LG, Grouven U, Bender R et al. Risk of malignancies in patients with diabetes treated with human insulin or insulin analogues: a cohort study. Diabetologia 2009; 52 (09) 1732-1744
  • 2 Currie CJ, Poole CD, Gale EA. The influence of glucose-lowering therapies on cancer risk in type 2 diabetes. Diabetologia 2009; 52 (09) 1766-1777
  • 3 Jonasson JM, Ljung R, Talbäck M et al. Insulin glargine use and short-term incidence of malignancies-a population-based follow-up study in Sweden. Diabetologia 2009; 52 (09) 1745-1754
  • 4 Bowker SL, Majumdar SR, Veugelers P et al. Increased cancer-related mortality for patients with type 2 diabetes who use sulfonylureas or insulin. Diabetes Care 2006; 29 (02) 254-258
  • 5 Giovannucci E, Harlan DM, Archer MC et al. Diabetes and cancer: a consensus report. Diabetes Care 2010; 33 (07) 1674-1685
  • 6 Renehan A, Smith U, Kirkman MS. Linking diabetes and cancer: a consensus on complexity. Lancet 2010; 375 (9733) 2201-2202
  • 7 Arbeitsgruppe Erhebung und Nutzung von Sekundärdaten der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention . Arbeitsgruppe Epidemiologische Methoden der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie; Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie; Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention. GPS – Gute Praxis Sekundärdatenanalyse: Revision nach grundlegender Überarbeitung. Gesundheitswesen 2008; 70 (01) 54-60
  • 8 Katalinic A. Nutzung von Krebsregisterdaten für Gesundheitsberichterstattung und Forschung. In: Hentschel S, Katalinic A. Hrsg Das Manual der epidemiologischen Krebsregistrierung. München, Wien, New York: W. Zuckschwerdt Verlag; 2008: 129-132
  • 9 Krebsregistergesetz des Landes Nordrhein-Westfalen vom 5 April 2005 (KRG NRW) http://www.krebsregister.nrw.de
  • 10 Fellegi IP, Sunter AB. A theory of record linkage. J Am Stat Assoc 1969; 64: 1183-1210
  • 11 Krieg V, Hense HW, Lehnert M et al. Record Linkage mit kryptografierten Identitätsdaten in einem bevölkerungsbezogenen Krebsregister – Entwicklung, Umsetzung und Fehlerraten. Gesundheitswesen 2001; 63 (06) 376-382
  • 12 Meyer M. Kontrollnummern und Record-Linkage. In: Hentschel S, Katalinic A. Hrsg Das Manual der epidemiologischen Krebsregistrierung. München, Wien, New York: W. Zuckschwerdt Verlag; 2008: 57-68
  • 13 Epidemiologisches Krebsregister Nordrhein-Westfalen gGmbH (Hrsg.) Report 2010 http://www.krebsregister.nrw.de
  • 14 Evaluation von strukturierten Behandlungsprogrammen (DMP) – AOK Curaplan Diabetes mellitus Typ 2 der AOK Westfalen-Lippe – Die Gesundheitskasse (Bericht September 2009) http://www.aok-gesundheitspartner.de
  • 15 Hense HW, Kajüter H, Wellmann J et al. Cancer incidence in type 2 diabetes patients – first results from a feasibility study of the D2C cohort. Diabetol Metab Syndr 2011; 3 (01) 15
  • 16 Schmidtmann I, Hammer G, Sariyar M et al. Evaluation des Krebsregisters NRW Schwerpunkt Record Linkage (Abschlussbericht 2009) http://www.krebsregister.nrw.de
  • 17 Brenner H, Schmidtmann I. Determinants of homonym and synonym rates of record linkage in disease registration. Methods Inf Med 1996; 35 (01) 19-24
  • 18 Obi N, Waldmann A, Babaev V et al. Record linkage of a large clinical practice patient cohort with the Cancer Registry Schleswig-Holstein. Gesundheitswesen 2011; 73 (07) 452-458