Definition Zusammengefasster Krankheitsgruppen für ein Klassifikationssystem zur Messung des morbiditätsbezogenen Versorgungsbedarfs : PopGroup

Titelangaben

Tsatsaronis, Chrissa ; Klemt, Maria ; Kinder, Karen ; Langenberger, Benedikt ; Braun, Anna ; Grobe, Thomas G. ; Busse, Reinhard ; Quentin, Wilm:
Definition Zusammengefasster Krankheitsgruppen für ein Klassifikationssystem zur Messung des morbiditätsbezogenen Versorgungsbedarfs : PopGroup.
In: Das Gesundheitswesen. Bd. 87 (2025) Heft 04 . - S. 282-290.
ISSN 1439-4421
DOI der Verlagsversion: https://doi.org/10.1055/a-2541-9695

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Abstract

Ziel In den letzten Jahren wurde verstärkt eine Morbiditätsorientierung in der Versorgungsstrukturplanung gefordert. Für die regional differenzierte Erhebung des Versorgungsbedarfs werden bevölkerungsbezogene Klassifikationssysteme benötigt, wie sie in verschiedenen Ländern bereits existieren. Das PopGroup Projekt hat zum Ziel, ein solches Klassifikationssystem (PopGrouper) für den deutschen Versorgungskontext zu entwickeln und verschiedene Anwendungen zu erproben. Der PopGrouper soll jede Person genau einer PopGroup zuordnen, die durch bestimmte klinische Eigenschaften und einen bestimmten Versorgungsbedarf charakterisiert ist. Das Ziel des ersten Schrittes der PopGrouper Entwicklung war es, als Basis für die Bildung von PopGroups, Diagnosen in medizinisch sinnvollen Gruppen zusammenzufassen – in sogenannten Zusammengefassten Krankheitsgruppen (ZKGs). Dieser Artikel befasst sich mit der Bildung und Validierung der ZKGs sowie mit der Definition eines Krankheitsschweregrads zu den entstandenen ZKGs. Methodik Die ZKGs wurden unter Einbeziehung medizinischer Expertise sowie Analysen der Routinedaten der BARMER-Krankenkasse gebildet. Dabei wurden bereits zuvor definierte Diagnosegruppen verwendet – die DxGs des morbiditätsorientierten Risikostrukturausgleichs. Zunächst wurden übergeordnete Makro-Krankheitsgruppen (MKGs) gebildet. Innerhalb der MKGs wurden die DxGs anhand definierter Kriterien zu ZKGs gruppiert. Die gebildeten ZKGs wurden durch Expert*innen wissenschaftlicher medizinischer Fachgesellschaften validiert. Abschließend wurde ein Krankheitsschweregrad anhand von drei Dimensionen (Mortalität, Kosten, Inanspruchnahme) sowie Schweregrad-Kategorien von „sehr schwer“ bis „sehr leicht“ definiert, um die ZKGs zu hierarchisieren. Ergebnisse Insgesamt wurden 32 MKGs und 433 ZKGs definiert und validiert. Jede ZKG erhielt einen Schweregrad-Score. Schlussfolgerung Die ZKGs und MKGs bilden einen wichtigen ersten Schritt der PopGrouper-Entwicklung. Auf dieser Grundlage konnten anschließend PopGroups gebildet werden, die diverse ZKGs und MKGs sowie Kombinationen berücksichtigen. Die Einteilung von Diagnosen in eine kleinere Anzahl medizinisch sinnvoller Gruppen bietet auch außerhalb des Projekts Möglichkeiten für die Versorgungsforschung, für die Analyse von Krankheiten sowie für die Identifikation von Versichertengruppen mit ähnlichen Eigenschaften.

Abstract in weiterer Sprache

Objective In recent years there has been an increased demand for a morbidity-oriented approach in the planning of healthcare facilities in Germany. Population-based classification systems, which already exist in various countries, are crucial for assessing regional healthcare needs. The PopGroup project aims to develop such a classification system (PopGrouper) for the German healthcare system and to test various applications. The PopGrouper assigns each individual to exactly one PopGroup based on clinical characteristics and healthcare needs. The initial phase of the PopGrouper development focused on grouping diagnoses into medically meaningful Consolidated Disease Groups (CDGs) to serve as the foundation for forming PopGroups. This article describes the formation and validation of CDGs, as well as the definition of a disease severity level to hierarchically rank the CDGs. Methods CDGs were formed using both medical expertise and analyses of claims data from the BARMER sickness fund. Pre-existing diagnosis groups (DxGs) defined for the German morbidity-based risk structure compensation scheme were used as the starting point. Initially, overarching Major Disease Categories (MDCs) were formed. Within MDCs, DxGs were grouped into CDGs based on predefined criteria. CDGs were validated by experts from scientific medical societies. Finally, a composite disease severity score was calculated based on three dimensions (mortality, costs, utilization) and severity levels from “very severe” to “very minor” were defined to classify CDGs. Results A total of 32 MDCs and 433 CDGs were defined and validated. Each CDG received a severity score. Based on this foundation, in the subsequent project phase, PopGroups were formed that took into consideration various diseases and combinations of diseases. Conclusion CDGs and MDCs represent important initial steps in the PopGrouper development. The aggregation of diagnoses into a smaller number of medically meaningful groups also offers opportunities beyond the project, for instance for healthcare research, for the analysis of diseases, and for the identification of patient groups with similar characteristics.