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TU Berlin

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Deterministisches Record Linkage mit indirekten Identifikatoren: Daten des Berliner Herzinfarktregisters und der AOK Nordost zum Herzinfarkt.

Autor
Maier B, Wagner K, Behrens S, Bruch L, Busse R, Schmidt D, Schühlen H, Thieme R, Theres H
Journal
Das Gesundheitswesen 77(2):110-111 & e15-e19 (DOI: 10.1055/s-0034-1395642)

 

 

Zusammenfassung

 

Ziel der Studie: Wie lässt sich ein Record Linkage bei pseudonymisierten Datensätzen durchführen? Am Beispiel der Daten des Berliner Herzinfarktregisters und der AOK Nordost wird exemplarisch aufgezeigt, wie ein Datenlinkage von 2 pseudonymisierten Datensätzen erfolgen kann.

Methode: In verschiedenen Schritten wird die eingesetzte Methode des deterministischen Linkage mit indirekten Patientenidentifikatoren: Alter, Geschlecht, Klinikaufnahmedatum und Klinikaufnahmeuhrzeit erläutert.

Ergebnis: Im Ergebnis konnte gezeigt werden, dass 80,6% der geschätzten Fallzahl an maximal zu matchenden Patienten mit dem Vorgehen verknüpft werden konnten. Das Record Linkage führte in keinem Fall zu einem Matching von einem Patienten mit 2 oder mehr Patienten des jeweils anderen Datensatzes, sodass davon auszugehen ist, dass die Kombination der 4 indirekten Identifikatoren die Einzigartigkeit des jeweiligen Patienten abgebildet hat.

Schlussfolgerung: Deterministisches Record Linkage mit den folgenden indirekten Indikatoren: Alter, Geschlecht, Klinikaufnahmedatum und Klinikaufnahmeuhrzeit, war in unserer Studie für Herzinfarktpatienten einer Region, welches die zu matchende Fallzahl eingrenzte, möglich und führte im Prozess des Record Linkage in keinem Fall zu einem Matching von einem Patienten mit 2 oder mehr Patienten des jeweils anderen Datensatzes.

Abstract

Aim of the Study: How can 2 pseudonymised data sets be linked? Using the example of data from the Berlin Myocardial Infarction Registry and from a German sickness fund (AOK Nordost) we will demonstrate how record linkage can be achieved without personal identifiers.

Methods: In different steps the method of deterministic record linkage with indirect identifiers: age, sex, hospital admission date and time, will be explained.

Results: We were able to show that 80.6% of the expected maximum number of patients were matched with our approach. As a result we had no duplicate matches in the linkage process, where one AOK patient was linked to 2 or more BMIR patients or vice versa. The matching variables produced enough uniqueness to be used as indirect patient identifiers.

Conclusion: Deterministic record linkage with the following indirect indicators: age, sex, hospital admission date and time was possible in our study of patients with myocardial infarction in a circumscribed geographical region, which limited the number of cases and avoided mismatches.

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