Morbi-RSA-Daten nutzen

Konzept: Weniger COVID-19-Tote durch gezielteres Impfen

Weniger Beatmung und Tote. Die Barmer sucht in ihren Kassendaten nach Effizienzgewinn für die COVID-19-Impfkampagne – und wird fündig. Selbst mit weniger Impfdosen ließe sich danach mehr erreichen.

Von Anno FrickeAnno Fricke Veröffentlicht:
Wer sollte diese Spritze mit der Moderna-Vakzine zuerst bekommen? Die Barmer schlägt eine Feinjustierung der Impfstrategie vor.

Wer sollte diese Spritze mit der Moderna-Vakzine zuerst bekommen? Die Barmer schlägt eine Feinjustierung der Impfstrategie vor.

© Rolf Vennenbernd / dpa

Berlin. Die Nutzung von Krankenkassendaten kann zu höherer Treffsicherheit bei der Impfpriorisierung und darüber zur Entlastung der Intensivstationen und weniger COVID-19-bedingten Todesfällen führen. Darauf weisen Modellrechnungen des Barmer Instituts für Gesundheitssystemforschung (bifg) hin.

„Wir gehen davon aus, dass von COVID-19 ausgehende Risiken durch eine gezieltere Impfstrategie verringert werden können“, sagte Barmer-Chef Professor Christoph Straub am Dienstag in Berlin.

Die Untersuchungen des wissenschaftlichen Instituts der Krankenkasse haben ergeben, dass sich mit einer Modifizierung der aktuell geltenden Impfstrategie die COVID-19-Sterblichkeit und die Hospitalisierungen deutlich verringern ließe. Zum Beispiel kann demnach die Zahl der Beatmungen rechnerisch um 25 Prozent sinken.

Nutzen selbst mit weniger Impfdosen

Grund sei, dass eine Feinsteuerung des Impfangebotes mehr Menschen früher erreichen könne, die bei einer COVID-19-Erkrankung aufgrund ihrer Patientengeschichte Gefahr laufen, beatmungspflichtig zu werden.

Tatsächlich wiesen die Untersuchungsergebnisse auch darauf hin, dass sich mit weniger Impfdosen mehr erreichen lasse als mit dem dem Ansatz der Impfverordnung des Gesundheitsministers, berichtete bifg-Geschäftsführer Uwe Repschläger. Darauf aufsetzende Einladungssysteme könnten gezielter als bislang die Menschen mit den höchsten Risiken adressieren. Solange Impfstoff knapp sei, könnten so Effizienzgewinne generiert werden.

Als Kritik an der Impfpolitik wollen die Vertreter der zweitgrößten Einzelkasse Deutschlands ihre Vorschläge nicht verstanden wissen. Tatsächlich hatten auch die Akademie der Wissenschaften Leopoldina, der Ethikrat und die Ständige Impfkommission (STIKO), deren Vorarbeiten die Grundlage der SARS-CoV-2-Impfverordnung bilden, darauf verwiesen, dass während des Impfverlaufs Anpassungen nötig werden könnten, wenn es neue Erkenntnisse gäbe. Die STIKO sprach von einer „living guideline“.

Modell soll als „Open Source“ bereitstehen

Die Impfverordnung nennt aktuell rund 20 Krankheiten, die eine vorgezogene Impfung rechtfertigen. Das Barmer-Modell arbeitet dagegen mit 535 Krankheitsgruppen auf der Basis des Morbi-RSA. Die Analyse zur Impfpriorisierung stützt sich auf die Daten der an COVID-19 erkrankten Versicherten.

Gesundheitsminister Jens Spahn (CDU) hatte noch im Dezember im Interview mit der „Ärzte Zeitung“ die Idee verworfen, die Chronikerdaten aus dem Morbi-RSA für die Einladungen zu verwenden. „Diese Daten werden ja nicht vollständig zentral erfasst, sondern durch die einzelne Krankenkasse“, sagte Spahn seinerzeit.

Die Barmer wird ihre Modellrechnungen als Open-Source-Angebot allen Kassen und Institutionen zugänglich machen, um die Datenbasis zu verbreitern. Gespräche mit dem GKV-Spitzenverband und mit dem Gesundheitsministerium seien darüber bereits geführt worden, sagte Straub am Dienstag.

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Kommentare
Veröffentlichte Meinungsäußerungen entsprechen nicht zwangsläufig der Meinung und Haltung der Ärzte Zeitung.
Dr. Manfred Stapff

Guten Morgen, Deutschland, aufgewacht? Nachdem die Analyse von "real world" Daten in anderen Ländern schon seit Jahren brennende Fragen der Medizin beantwortet, hat man nun offensichtlich auch in Deutschland verstanden, dass Krankheitsdaten ein Füllhorn von bisher wissenschaftlich kaum genutzten Informationen beherbergen. Doch dank übertriebenem Datenschutz und schleppender Einführung der Digitalisierung in der Medizin hat Deutschland bisher den Anschluss an diese Chancen in der epidemiologische Forschung verschlafen. Dabei enthalten Krankenkassendaten nur einen Bruchteil der Informationen (sog. "claims data"; z.B. Diagnosen und Prozeduren), während die eigentlichen elektronischen Krankheitsdaten strukturierte und unstrukturierte Daten enthalten (z.B. Laborwerte, Medikation, Anamnese, Vorerkrankungen, Befunde, ggf. genetische Information), die intelligent ausgewertet vollkommen neue Rückschlüsse außerhalb der künstlichen Welt klinischer Prüfungen erlauben. Gerade wegen der immer noch begrenzten Kenntnisse über COVID-19 wäre es dringendst nötig, besser zu ergründen welche Risikokonstellationen zu einem schwerwiegenden Krankheitsverlauf oder zu asymptomatischer Infektion führen. Alter, Diabetes und Adipositas reichen alleine als Erklärung noch nicht aus.


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