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1000 Titel
  • Seltene Erkrankungen in den Daten sichtbar machen – Kodierung
1000 Titelzusatz
  • Uncovering rare diseases in medical data—coding
1000 Autor/in
  1. Martin, Tamara |
  2. Rommel, Kathrin |
  3. Thomas, Carina |
  4. Eymann, Jutta |
  5. Kretschmer, Tanita |
  6. Berner, Reinhard |
  7. Lee-Kirsch, Min Ae |
  8. Hebestreit, Helge |
1000 Erscheinungsjahr 2022
1000 Publikationstyp
  1. Artikel |
1000 Online veröffentlicht
  • 2022-10-14
1000 Erschienen in
1000 Quellenangabe
  • 65(11):1133-1142
1000 FRL-Sammlung
1000 Copyrightjahr
  • 2022
1000 Lizenz
1000 Verlagsversion
  • https://doi.org/10.1007/s00103-022-03598-9 |
  • https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9636302/ |
1000 Publikationsstatus
1000 Begutachtungsstatus
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • The ICD-10-GM coding system used in the German healthcare system only captures a minority of rare disease diagnoses. Therefore, information on the incidence and prevalence of rare diseases as well as necessary (financial) resources for the expert care required for evidence-based decisions by health insurers, care providers, and politicians are lacking. Furthermore, the missing information complicates and sometimes even precludes the generation of scientific knowledge on rare diseases. Therefore, starting in 2023, all in-patient cases in Germany with a rare disease diagnosis must be coded by an ORPHAcode using the Alpha-ID-SE file. The file Alpha-ID-SE links the ICD-10-GM codes to the internationally established ORPHAcodes for rare diseases. Commercially available software tools progressively support the coding of rare diseases. In several centers for rare diseases linked to university hospitals, IT tools and procedures were established to realize a complete coding of rare diseases. These include financial incentives for the institutions providing rare disease codes, systematic queries asking for rare disease codes during the coding process, and a semi-automated coding process for all patients with a rare disease previously seen at the institution. A combination of the different approaches probably results in the most complete coding. To get the complete picture of rare disease epidemiology and care requirements, a specific and unique coding of out-patient cases is also desirable. Furthermore, a structured reporting of phenotype is required, especially for complex rare diseases and for yet undiagnosed cases.
  • Seltene Erkrankungen (SE) werden durch die im deutschen Gesundheitssystem verwendete Diagnosenklassifikation ICD-10-GM (International Statistical Classification of Diseases and Related Health problems, 10th Revision, German Modification) nur zu einem kleinen Teil eindeutig erfasst. Daher sind Aussagen zur Häufigkeit von SE sowie zum speziellen Versorgungs- und Finanzierungsbedarf nicht möglich, was zu einer lückenhaften Datenlage als Entscheidungsgrundlage für Krankenkassen, Leistungserbringer und Gesundheitspolitik führt. Das Fehlen exakter Informationen behindert auch die wissenschaftliche Arbeit. Daher wird deutschlandweit ab 2023 die Verwendung der Alpha-ID-SE-Datei und der ORPHAcodes für die spezifische Erfassung von SE bei stationären Fällen verpflichtend. Die Alpha-ID-SE-Datei verknüpft die ICD-10-GM-Kodes mit den international anerkannten ORPHAcodes für die Diagnose von SE. Kommerzielle Anbieter stellen zunehmend die benötigten IT-Tools zur Kodierung von SE zur Verfügung. An mehreren Universitätskliniken mit Zentren für SE wurden Lösungen etabliert, die eine vollständige Kodierung gewährleisten sollen. Hierzu gehören finanzielle Anreize für die kodierenden Bereiche, konkrete Nachfragen nach dem Vorliegen einer SE beim Kodiervorgang und eine semiautomatische Kodierung bei Patient*innen, die schon einmal mit einer SE an der Einrichtung betreut worden waren. Eine Kombination der verschiedenen Ansätze verspricht die höchste Wahrscheinlichkeit einer vollständigen Kodierung. Für ein umfängliches Bild der SE im Gesundheitssystem und um dem speziellen Versorgungs- und Finanzierungsbedarf besser Rechnung tragen zu können, wäre auch im ambulanten Bereich eine möglichst spezifische und eindeutige Kodierung wünschenswert. Für komplexe SE und bisher undiagnostizierte Patient*innen wird zusätzlich eine strukturierte Erfassung des Phänotyps benötigt.
1000 Sacherschließung
lokal ORPHAcode
lokal Human phenotype ontology
lokal Alpha-ID-SE
lokal Diagnosis
lokal Rare diseases
1000 Fächerklassifikation (DDC)
1000 Liste der Beteiligten
  1. https://frl.publisso.de/adhoc/uri/TWFydGluLCBUYW1hcmE=|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/Um9tbWVsLCBLYXRocmlu|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/VGhvbWFzLCBDYXJpbmE=|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/RXltYW5uLCBKdXR0YQ==|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/S3JldHNjaG1lciwgVGFuaXRh|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/QmVybmVyLCBSZWluaGFyZA==|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/TGVlLUtpcnNjaCwgTWluIEFl|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/SGViZXN0cmVpdCwgSGVsZ2U=
1000 Label
1000 Förderer
  1. Projekt DEAL |
1000 Fördernummer
  1. -
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  1. Open Access funding
1000 Dateien
  1. Uncovering rare diseases in medical data-coding
1000 Förderung
  1. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer Projekt DEAL |
    1000 Förderprogramm Open Access funding
    1000 Fördernummer -
1000 Objektart article
1000 Beschrieben durch
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1000 Erstellt am 2022-11-14T11:10:32.375+0100
1000 Erstellt von 280
1000 beschreibt frl:6438403
1000 Bearbeitet von 25
1000 Zuletzt bearbeitet Wed Nov 16 10:30:49 CET 2022
1000 Objekt bearb. Wed Nov 16 10:30:23 CET 2022
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1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Gegenstand von

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