Algorithmus zur Unterscheidung von Diabetes mellitus Typ 1 und Typ 2 bei der Analyse von Routinedaten

Zusammenfassung

Hintergrund Diabetes mellitus ist eine Erkrankung von hoher Public-Health-Relevanz. Zur Schätzung der zeitlichen Entwicklung der Prävalenz kommen auch Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherung zum Einsatz. In diesen primär zu Abrechnungszwecken generierten Daten stellt die Definition von Erkrankungen eine besondere methodische Herausforderung dar. In der vorliegenden Studie wurde ein Algorithmus zur Unterscheidung von Typ-1- und Typ-2-Diabetes für die Analyse von Routinedaten entwickelt.

Methodik Datengrundlage ist eine alters- und geschlechtsstratifizierte Zufallsstichprobe der Versicherten der Barmer mit einer durchgehenden Versicherungsdauer von 2010 bis 2018 in der Größenordnung von 1% der deutschen Bevölkerung. Ein Diabetes wurde im Berichtsjahr 2018 definiert als Dokumentation (1) einer gesicherten ICD-Diagnose E10.- bis E14.- im ambulanten Sektor in mindestens 2 Quartalen, (2) einer gesicherten ICD-Diagnose E10.- bis E14.- in einem Quartal mit einer zusätzlichen Antidiabetikaverordnung (ATC-Codes A10) oder (3) einer ICD-Diagnose E10.- bis E14.- im stationären Sektor, dem ambulanten Operieren oder der Arbeitsunfähigkeit. Anhand der ICD-Diagnosen E10.- bis E14.- und der verordneten Arzneimittel, unterschieden nach Insulin und anderen Antidiabetika, wurden die Personen einem Diabetestypen zugeordnet. Nicht eindeutige oder widersprüchliche Konstellationen wurden anhand des Alters, der Häufigkeit sowie überjährigen Betrachtung der Diagnosedokumentation zugeordnet. Die Einschreibung in ein Disease-Management-Programm wurde in einer Sensitivitätsanalyse berücksichtigt.

Ergebnisse Die Prävalenz des dokumentierten Diabetes in der Stichprobe der Barmer betrug im Jahr 2018 8,8%. Anhand des Algorithmus konnten 98,5% der Personen mit Diabetes dem Typ-1-Diabetes (5,5%), dem Typ-2-Diabetes (92,6%) oder einer weiteren spezifischen Diabetesform (0,43%) zugeordnet werden. Somit ergaben sich für das Jahr 2018 Prävalenzen von 0,48% für den Typ-1-Diabetes und 8,1% für den Typ-2-Diabetes.

Schlussfolgerung Bereits anhand weniger Merkmale wie Diagnosen, Arzneimittelverordnung und dem Alter lässt sich die große Mehrzahl der Personen mit Diabetes einem Typ zuordnen. In weiterführenden Studien sollte im Abgleich mit Primärdaten die externe Validität geprüft werden. So ermöglicht der Algorithmus die Auswertung wichtiger epidemiologischer Kennzahlen und der Häufigkeit von Folge- und Begleiterkrankungen auf Basis von Routinedaten differenziert nach Typ-1- und Typ-2-Diabetes, welche in der Surveillance des Diabetes zukünftig berücksichtigt werden sollen.

Abstract

Background Diabetes mellitus is a disease of high public health relevance. To estimate the temporal development of prevalence, routine data of statutory health insurances (SHI) are being increasingly used. However, these data are primarily collected for billing purposes and the case definition of specific diseases remains challenging. In this study, we present an algorithm for differentiation of diabetes types analyzing SHI routine data.

Methods The basis for the analysis was an age and sex-stratified random sample of persons of the Barmer SHI with a continuous insurance duration from 2010 to 2018 in the magnitude of 1% of the German population. Diabetes was defined in the reporting year 2018, as documentation of (1) a “confirmed” ICD diagnosis E10.- to E14.- in at least two quarters, (2) a “confirmed” ICD diagnosis E10.- to E14.- in one quarter with an additional prescription of an antidiabetic drug (ATC codes A10), or (3) an ICD diagnosis E10.- to E14.- in the inpatient sector, outpatient surgery, or work disability. Individuals were assigned to a diabetes type based on the specific ICD diagnosis E10.- to E14.- and prescribed medications, differentiated by insulin and other antidiabetics. Still unclear or conflicting constellations were assigned on the basis of the persons’ age or the frequency and observation of the diagnosis documentation over more than one year. The participation in a disease management program was considered in a sensitivity analysis.

Results The prevalence of documented diabetes in the Barmer sample was 8.8% in 2018. Applying the algorithm, 98.5% of individuals with diabetes could be classified as having type 1 diabetes (5.5%), type 2 diabetes (92.6%), or another specific form of diabetes (0.43%). Thus, the prevalence was 0.48% for type 1 diabetes and 8.1% for type 2 diabetes in 2018.

Conclusion The vast majority of people with diabetes can be classified by their diabetes type on the basis of just a few characteristics, such as diagnoses, drug prescription, and age. Further studies should assess the external validity by comparing the results with primary data. The algorithm enables the analysis of important epidemiological indicators and the frequency of comorbidities based on routine data differentiated by type 1 and type 2 diabetes, which should be considered in the surveillance of diabetes in the future.

Schlüsselwörter

Diabetes mellitus - Klassifikation - Routinedaten - Typ-1-Diabetes - Typ-2-Diabetes

Key words

Diabetes mellitus - Classification - Routine data - Type 1 Diabetes - Type 2 Diabetes

Publication History

Article published online:
02 June 2022

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