Forschungsdaten allgemein

Gesetzliche Regelungen

Datentransparenzverfahren: §§ 294-303f SGB V
Krankehausabrechnungsdaten: § 21 KHEntgG

Deutschland

Datenquellen

Stationäre Daten gem. § 21 KHEntgG und Krankenkassendaten werden seit einigen Jahren als Individualdatensatz pseudonymisiert zur Verfügung gestellt. Stationäre Daten stehen seit einigen Jahren als DRG-Statistik den Forschungsdatenzentren (FDZ) des Bundes und der Länder beim Statistischen Bundesamt zur Verfügung. Die Daten werden im Rahmen der DRG-Kalkulation durch Institut für das Entgeltsystem im Krankenhaus (InEK) generiert. Kostendaten der Krankenhäuser werden nicht geöffnet und auch nicht an das Statistische Bundesamt übermittelt.
Ambulante und stationäre Abrechnungsdaten (sowie Daten anderer Sektoren) standen auch bisher schon über § 303a-e SGB V beim FDZ (früher DIMDI) für Forschungszwecke zur Verfügung. Diese Daten wurden ursprünglich für den morbiditätsorientierten Risikostrukturausgleich (Morbi-RSA) erfasst und dann übermittelt. Heute gilt hier das Datentransparenzverfahren
Register, allerdings wenige mit hoher Abdeckung von großen Patientenpopulationen
Datenbestände der MII
Datenbestände des Netzwerks Universitätsmedizion (NUM)
Initiative zur Förderung der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (systematische Erschließung der Forschungsdatenbestände deutscher Wissenschaftseinrichtungen, insbes. NFDI4Health)
Datenquellen aus der gesetzlichen Qualitätssicherung

Andere Länder

England

Daten aller Bürger im NHS gebündelt
Bereitstellung über NHS Digital für Forschungszwecke

Frankreich

Health Data Hub (HDH) als zentrale Stelle für Antragstellende
Vernetzung aus Abrechnungs-, Diagnose und Sterberegisterdaten in einer DB inkl. weiterer Datenbestände
Sukzessive sollen weitere dezentral gelagerte Datenbestände hinzukommen
Alle Forschungsprojekte im öffentlichen Interesse können beantragt werden
Auch private Unternehmen können Nutzung beantragen
Kommission, die sich aus gemeinsam von den Ministerien für Gesundheit sowie für Bildung und Forschung berufenen Experten zusammensetzt, entscheidet über Anträge
Individualdaten werden pseudonymisiert über eine gesicherte VPN-Verbindung bereitgestellt
Bearbeitung mit Statistikprogrammen aus der Ferne möglich

Typische Themen

Verknüpfung von Datensätzen aus verschiedenen Quellen
Verknüpfung von Datensätzen über längere Untersuchungszeiträume

Ein gutes Beispiel hierfür ist die fehlende Verknüpfbarkeit der Daten aus der Impfsurveillance des Robert-Koch-Instituts (RKI) und der Pharmakoviliganz des Paul-Ehrlich-Instituts (PEI) zu den COVID-19-Impfstoffen mit den Krankenkasseroutinedaten. Eine Verknüpfung dieser Datenquellen scheiterte an dem Fehlen eines Unique Identifiers (UI) und hätte viel differenziertere Aussagen zu Wirkungen und möglichen Nebenwirkungen von COVID-19-Impfstoffen in Deutschland ermöglicht […]. Durch diese zusätzlichen Informationen hätte man potenziell auch unsichere Bevölkerungsgruppen von der Sicherheit der Impfstoffe überzeugen können.¹⁾

¹⁾

REPSCHLAGER, Uwe, Claudia SCHULTE und Nicole OSTERKAMP, Hrsg., 2022. Gesundheitswesen aktuell 2022: Beiträge und Analysen. o. O.: BARMER Institut für Gesundheitssystemforschung. ISBN 978-3-9818809-5-3, S. 20.