Namensbasierte Identifizierung von Fällen mit türkischer Herkunft im Kinderkrebsregister Mainz

 

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Zusammenfassung

Bisher gibt es in Deutschland wenige Auswertungen von Routinedaten über die Gesundheit von Menschen mit Migrationshintergrund. Ein Hindernis ist dabei, dass die vorhandenen Daten keine sicheren Rückschlüsse auf die Herkunft der Personen zulassen. In manchen Datenquellen liegen Angaben über die Staatsangehörigkeit vor, die aber bei Migranten ab der zweiten Generation oder Eingebürgerten die Herkunft oft nicht mehr widerspiegeln. In dieser Arbeit wurde ein weit gehend computerisierter, namensbasierter Ansatz zur Identifizierung von Personen mit türkischem Hintergrund aus den Fällen des Deutschen Kinderkrebsregisters in Mainz genutzt. Die Performanz des Algorithmus wurde anhand eines manuell erstellten Goldstandards berechnet und stellt sich als sehr gut dar (Sensitivität und Spezifität ≥ 0,975). Insgesamt haben 1774 der 37 259 Fälle im Register (1980 - 2005) einen türkischen Hintergrund. Mit dem Namensalgorithmus steht ein Instrument für die valide Ermittlung türkischstämmiger Personen aus Registerdaten unabhängig von Verzerrungen durch Einbürgerungen oder eine mangelnde Datenqualität zur Verfügung. Dieser Ansatz dient einer Verbesserung der migrantensensiblen Gesundheitsberichterstattung bzw. Gesundheitsforschung in Deutschland. In Zukunft sollten zusätzliche Daten über den Migrationsstatus bereits primär während der Datensammlung erhoben werden, um Gesundheitsdaten für alle Migrantengruppen bereitstellen zu können.

Abstract

Until now few analyses of routine data relating to the health of migrants have been conducted in Germany. A major obstacle is that most data sources do not provide reliable information on the origin of migrants. While some sources contain the nationality of persons registered, this information does not allow one to identify migrants who have taken up German citizenship, i. e., a substantial part of second-generation migrants. In this paper we demonstrate how a computer-aided, name-based algorithm can be used to identify persons of Turkish origin in the German Childhood Cancer Registry in Mainz, Germany. The performance of the algorithm, as assessed against the gold standard of assessing names manually, was very good (sensitivity and specificity ≥ 0.975). In total, we identified 1774 of the 37 259 cases in the registry as being of Turkish origin. The name algorithm proved to be a useful tool to identify Turkish migrants in routine data sources, thus avoiding potential bias due to changes in citizenship. This approach aims at improving migrant-sensitive health reporting and research in Germany. In future, additional information on migrant status should be obtained already during primary data collection so that health data for all migrant groups can be provided.

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Jacob Spallek

AG3: Epidemiologie & International Public Health, Fakultät für Gesundheitswissenschaften, Universität Bielefeld

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