Abstracts und Präsentationen

Insgesamt haben sich 14 Autor:innenteams mit einem Abstract am AGENS Methodenworkshop 2022 beteiligt. Wir möchten allen Beitragenden ganz herzlich danken! Die eingereichten Abstracts und freigegebenen Präsentationen können Sie hier herunterladen.

 Break-out Session 1: Biometrie und Datenlinkage Abstract
      Präsentation
  • Kann die Tumorschwere anhand von Krankenkassendaten ermittelt werden? Gegenüberstellung der Schweregrade nach der BURDEN 2020-Methodik zur TNM-Stadieneinteilung bei Krebserkrankungen
    Epping, J; Geyer, S; Tetzlaff, F; Tetzlaff, J

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  • Stratifiziertes Propensity Score Matching für die Evaluation des Innovationsfondprojekts NPPV
    Gerb, J; Wolff, JK
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  • Sind Rettungsdienst-Einsatzprotokolle und Krankenkassendaten sinnvoll verknüpfbar? Vorgehen und Befunde aus Inno_RD
    Goldhahn, L; Swart, E; Piedmont, S
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  • Alters- und Geschlechtsstandardisierung bei kleinräumigen GKV-Routinedatenanalysen von verstorbenen Versicherten
    Meissner, F; Ditscheid, B; Freytag, A
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  • Entwicklung von Machine Learning Algorithmen zur Prädiktion von Diabeteskomplikationen mit GKV-Abrechnungsdaten
    Stephan, AJ; Hanselmann, M; Fan, M; Marsing, D; Laxy, M
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  • Soziale Lage und COVID-19: Ein Ansatz zur soziallagensensitiven Auswertung von GKV-Abrechnungsdaten für Hamburg
    Meinert, N; Busch, S; Swart, E
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Break-out Session 2: Qualitätsindikatoren und Versorgungsforschung      
  • Bodengebundene Notfallrettung – Rettungseinsätze in Abrechnungsdaten der AOK Sachsen-Anhalt identifizieren
    Buhtz, C; Lueckmann, SL; Fleischer, S; Meyer, G, Mikolajczyk, R; Heinrich, S
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  • Versorgungsaspekte und -realität der Polymyalgia rheumatica
    Colombo, MG; Wetzel, AJ; Haumann, H; Joos S
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  • Effekte einer Influenzaimpfung bei Patienten mit interstitiellen Lungenerkrankungen: Eine retrospektive Kohortenstudie
    Marijic, P; Schwarzkopf, L; Maier, W; Trudzinski, F; Kreuter, M; Schwettmann, L
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  • Entwicklung von Falldefinitionen für die Prävalenzschätzung mikrovaskulärer Komplikationen des Diabetes in Routinedaten
    Reitzle, L; Köster, I; Schmidt, C; Meyer I
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  • Ausprägung des Versorgungsauftrages nach Praxisformen in Hamburg
    Schulz, M; Zhu, L; Czihal T
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 Break-out Session 3: Datenvalidierung und Qualität der Daten      
  • Diagnostische Genauigkeit aggregierter Prävalenz- und Inzidenzdaten von 70 Millionen gesetzlich Versicherten am Beispiel des Typ-2-Diabetes
    Brinks, R; Tönnies, T; Hoyer, A
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  • Notfallbehandlung in GKV-Routinedaten: Identifikation von Notaufnahmen als Ort der Leistungserbringung in Abgrenzung zur ambulanten Vertragsarztpraxis
    Horenkamp-Sonntag, D; Smith, A; Riedel, O; Thöne, K; Schneider, U; Möckel, M; Slagman, A
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  • Zur De-Identifizierung von Feldinhalten in hausärztlichen Routinedaten
    Hauswaldt, J; Groh, R; Kaulke, K; Schlegelmilch, F; Zarei, A; Hummers E.
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