DOI: 10.1055/s-00000022

Das Gesundheitswesen

Issue S 02 · Volume 85 · March 2023 DOI: 10.1055/s-013-57027

Panorama

S95
Ein hochwertiges Programm und eine lebendige Diskussion – Der AGENS Methoden-Workshop 2022
S96
Handlungsempfehlungen für die Analyse von Abrechnungsdaten der privaten Krankenversicherung – Arbeitskreis hat sich konstituiert

Editorial

S97
Swart, Enno; Gothe, Holger; Ihle, Peter: Editorial

Kurzmitteilung

S99
Ihle, Peter; Schneider, Katharina; Heß, Steffen: Das Forschungsdatenzentrum Gesundheit – Bisherige Entwicklungen und zukünftige Schritte

Originalarbeit

S101
Schüssel, Katrin; Breitkreuz, Jan; Brückner, Gabriela; Schröder, Helmut: Nutzung von Krankenkassenroutinedaten zur Bestimmung von Krankheitshäufigkeiten im Projekt BURDEN 2020 Utilizing Routine Health Insurance Data for Calculation of Disease Frequencies in the Project BURDEN 2020
S111
Epping, Jelena; Safieddine, Batoul; Geyer, Siegfried; Tetzlaff, Juliane: Sind Prävalenzen in Survey- und Routinedaten vergleichbar? Herzinfarktprävalenzen in Krankenkassendaten der AOK Niedersachsen und in Daten der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1) Are Prevalence Rates Comparable in Survey and Routine Data? Prevalence of Myocardial Infarction in Claims Data of the AOK Lower Saxony and in Data of German Health Interview and Examination (DEGS1)
Zusätzliches Material
S119
Reitzle, Lukas; Ihle, Peter; Heidemann, Christin; Paprott, Rebecca; Köster, Ingrid; Schmidt, Christian: Algorithmus zur Unterscheidung von Diabetes mellitus Typ 1 und Typ 2 bei der Analyse von Routinedaten Algorithm for the Classification of Type 1 and Type 2 Diabetes Mellitus for the Analysis of Routine Data
S127
Makowski, Lena; Feld, Jannik; Engelbertz, Christiane; Köppe, Jeanette; Kühnemund, Leonie; Fischer, Alicia; Lange, Stefan A; Dröge, Patrik; Ruhnke, Thomas; Günster, Christian; Malyar, Nasser; Gerß, Joachim; Freisinger, Eva; Reinecke, Holger: Geschlechtsspezifische Unterschiede in der Versorgung und dem Outcome von pAVK Patienten – Eine Sekundärdatenanalyse- Sex Disparities in Treatment and Outcome of Patients with Lower Extremity Arterial Disease: A Secondary Data Analysis
S135
Achstetter, Katharina; Köppen, Julia; Hengel, Philipp; Nimptsch, Ulrike; Blümel, Miriam: Methodische Herausforderungen und Lessons Learned bei der wissenschaftlichen Nutzung von Daten eines privaten Krankenversicherungsunternehmens im Rahmen des Projekts IPHA Methodological Challenges and Lessons Learned in the Scientific Use of Data from a Private Health Insurance Company within the IPHA Project
S145
March, Stefanie; Hoffmann, Falk; Andrich, Silke; Gothe, Holger; Icks, Andrea; Meyer, Ingo; Nimptsch, Ulrike; Scholten, Nadine; Schulz, Mandy; Semler, Sebastian Claudius; Stallmann, Christoph; Swart, Enno; Ihle, Peter: Forschungsdatenzentrum Gesundheit – Vision für eine Weiterentwicklung aus Sicht der Forschung Research Data Center on Health – Vision for Further Development from the Research Perspective
S154
Bobeth, Christoph; Tol, Kees Kleihues-van; Rößler, Martin; Bierbaum, Veronika; Gerken, Michael; Günster, Christian; Dröge, Patrik; Ruhnke, Thomas; Klinkhammer-Schalke, Monika; Schmitt, Jochen; Schoffer, Olaf: Methodik und Zuordnungserfolg eines Linkage von Daten klinischer Krebsregister mit Abrechnungsdaten gesetzlicher Krankenkassen Methodology and Attribution Success of a Data Linkage of Clinical Registry Data with Health Insurance Data
Zusätzliches Material
S162
Nimptsch, Ulrike; Blümel, Miriam; Topf, Thomas; Stepath, Kai; Busse, Reinhard: Erfassung der Verletztenversorgung in Krankenhausabrechnungsdaten: Leistungen der BG Kliniken zu Lasten der Gesetzlichen Unfallversicherung Recording Trauma Care in German Hospital Discharge Data: Services Provided by Hospitals Owned by Workers’ Compensation Funds and Financed through Statutory Accidental Insurance
Zusätzliches Material
S171
Jacob, Josephine; Walker, Jochen; Swart, Enno; Baum, Fabian; Rößler, Martin; Tesch, Falko; Walther, Felix; Wiegand, Hauke Felix; Ihle, Peter; Schmitt, Jochen: Potentiale von und Empfehlungen zur Nutzung von GKV Routinedaten in einer pandemischen Versorgungslage – Erfahrungen aus dem Projekt egePan-Unimed des Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) Recommendations for the Utilization of Claims Data During a Pandemic: Lessons Learned from the Project EgePan-Unimed of the Netzwerk Universitätsmedizin (NUM)