Analyse zur Datenqualität/-vollständigkeit bei COVID-19-Fällen: Warum eine digitale integrierte Datenerfassung auch zur Pandemiebekämpfung notwendig ist
In: Das Gesundheitswesen: Sozialmedizin, Gesundheits-System-Forschung, public health, öffentlicher Gesundheitsdienst, medizinischer Dienst, Band 86, Heft 6, S. 442-446
ISSN: 1439-4421
Zusammenfassung
Hintergrund Verfügbare epidemiologische Daten zur Corona-Pandemie in
Deutschland haben im internationalen Vergleich in Bezug auf klinische
Auswirkungen und Impfstoffeffektivität eine geringe Aussagekraft.
Methoden Wir untersuchten in dieser retrospektiven Beobachtungsstudie
exemplarisch die Vollständigkeit ausgewählter eigener in der Pandemie erhobener
Daten. Hierfür wurden Angaben zu den wichtigen Parametern Hospitalisierung,
Impfstatus und Risikofaktoren für schweren Verlauf und Tod aus unterschiedlichen
Perioden herangezogen und deskriptiv ausgewertet. Die Daten werden im
erweiterten Kontext geforderter digitaler Strategien in Deutschland
diskutiert.
Ergebnisse Es wurden für den Zeitraum 01.01.2022 bis 30.06.2022 126.920
Meldevorgänge unter der Erkrankung COVID-19 gefunden. Bei den Daten zur
Hospitalisierung enthielten 19.749 Vorgänge die Angabe "Nein", 1.990 Vorgänge
"Ja" und 105.181 Vorgänge (83+%) die Angaben "nicht erhoben" oder "nicht
ermittelbar". Auch bei den Angaben zu Impfungen fanden sich nur in einem
geringen Prozentsatz Informationen zu Impfstoff (11,1+%), Anzahl der Impfungen
(4,4+%) und Datum der letzten Impfung (2,1+%). Die Vollständigkeit von Angaben
zu Vorerkrankungen bei COVID-19-bezogenen Todesfällen nahm im Verlauf von vier
aufeinanderfolgenden Perioden zwischen 2020 und 2022 mit zunehmendem
Fallaufkommen ab.
Schlussfolgerung Künftige Strategien müssen unter dem Aspekt der
Aussagekraft und Datenvollständigkeit zeitgemäße technische Lösungen mit
zentraler Datenerfassung zu Infektionsfällen beinhalten, ohne das Prinzip des
Datenschutzes zu gefährden.