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Einfluss methodischer Veränderungen auf die unikausale Todesursachenstatistik und Potenziale einer multikausalen Datengrundlage

  • Andrea BuschnerEmail author
  • Agneta Grunwald-Mühlberger
Leitthema
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Zusammenfassung

Hintergrund

Die Todesursachenstatistik ist als Vollerhebung eine für Forschungszwecke gern verwendete Statistik, die jedoch sensibel auf methodische Veränderungen reagiert.

Ziel

Es soll aufgezeigt werden, wie gerade die Signierung des Grundleidens von methodischen Veränderungen abhängt und welches Potenzial mit der Umstellung auf multikausale Bereitstellung freigesetzt wird.

Material und Methoden

Den methodischen Beispielen liegt eine Stichprobe des Jahresmaterials 2016 aus Bayern zugrunde (Alter: 65 Jahre oder älter). Sie beinhaltet n = 24.752 Todesfälle mit Grundleiden und multiplen Todesursachen. Mittels des SRMU(„standardized ratio of multiple to underlying cause“)-Wertes wurde untersucht, inwieweit Demenz und Parkinson im Mortalitätsprozess bei unikausaler Betrachtungsweise unterschätzt werden und welche weiteren Erkrankungen neben diesen Todesursachen auf der Todesbescheinigung vermerkt sind.

Ergebnisse

Änderungen im Regelwerk, in den hinterlegten Entscheidungstabellen und im Geheimhaltungskonzept können einen nicht zu vernachlässigenden Einfluss auf die Signierung des Grundleidens haben. Dies kann zu Veränderungen in der Rangfolge von Todesursachen oder zur Unter- bzw. Überschätzung bestimmter Krankheiten führen. Demenz und Parkinson werden bei unikausaler Betrachtung als Todesursache im Sterbeprozess unterschätzt.

Diskussion

Zeitliche und regionale Vergleiche sind in der Todesursachenstatistik immer vor dem Hintergrund sich ändernder methodischer Richtlinien und Vorgehensweisen zu interpretieren. Multikausale Analysen bieten dahin gehend für die Zukunft die Chance, Schwierigkeiten einer unikausalen Betrachtungsweise abzumildern.

Schlüsselwörter

Signierung Grundleiden Internationale Klassifikation der Krankheiten und Todesursachen Multikausal Geheimhaltung 

Influence of methodological changes on unicausal cause-of-death statistics and potentials of a multicausal data basis

Abstract

Background

As a complete survey, cause-of-death statistics are often used for research purposes, but they react sensitively to methodological changes.

Objectives

To show how sensitive the signing of the underlying cause reacts to methodological changes and what potential there is in the use of multicausal analyses.

Materials and methods

The methodological examples are based on a sample of the 2016 annual material from Bavaria (age: 65 years or older). It includes n = 24,752 cases of death with information on underlying cause and multiple causes of death. The standardized ratio of multiple to underlying cause (SRMU) value was used to investigate the extent to which dementia and Parkinson’s disease are underestimated in the mortality process and which other diseases are noted on the death certificate besides these causes of death.

Results

Changes in the set of rules, in the decision tables, and in the confidentiality concept can have an important influence on the signing of the underlying cause. This can lead to changes in the ranking of causes of death or to underestimation or overestimation of certain diseases. Dementia and Parkinson’s disease are underestimated as a cause of death in the dying process if only the underlying disease is used for analysis.

Conclusions

Temporal and regional comparisons must always be interpreted against the background of changing methodological guidelines and procedures. Multicausal analyses in this respect offer the chance for the future to mitigate the difficulties of a unicausal approach.

Keywords

Signing Underlying cause International Classification of Diseases and Related Health Problems Multicausal Statistical confidentiality 

Notes

Einhaltung ethischer Richtlinien

Interessenkonflikt

A. Buschner und A. Grunwald-Mühlberger geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.

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Copyright information

© Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2019

Authors and Affiliations

  1. 1.Bayerisches Landesamt für StatistikFürthDeutschland

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