DOI: 10.1055/s-00000022

Das Gesundheitswesen

Issue S 02 · Volume 82 · March 2020 DOI: 10.1055/s-010-46131

Editorial

S91
Swart, Enno; Gothe, Holger; Ihle, Peter; March, Stefanie; Schubert, Ingrid; Stallmann, Christoph; Hoffmann, Falk: Sonderheft Methodische Aspekte der Sekundärdatenanalyse

Übersichtsarbeit

S94
Behrendt, Christian-Alexander; Schwaneberg, Thea; Hischke, Sandra; Müller, Tobias; Petersen, Tom; Marschall, Ursula; Debus, Sebastian; Kriston, Levente: Data Privacy Compliant Validation of Health Insurance Claims Data: the IDOMENEO Approach Datenschutzkonforme Validierung von Routinedaten – Die IDOMENEO Methode

Original Article

S101
Brandl, Magdalena; Apfelbacher, Christian; Weiß, Annette; Brandstetter, Susanne; Baumeister, Sebastian Edgar: Incidence Estimation in Post-ICU Populations: Challenges and Possible Solutions When Using Claims Data Inzidenzschätzung nach Entlassung von der Intensivstation: Herausforderungen und mögliche Lösungen bei der Verwendung von GKV-Routinedaten
S108
Druschke, Diana; Arnold, Katrin; Heinrich, Luise; Reichert, Jörg; Rüdiger, Mario; Schmitt, Jochen: Individual-Level Linkage of Primary and Secondary Data from Three Sources for Comprehensive Analyses of Low Birthweight Effects Individuelles Datenlinkage von Primär- und Sekundärdaten aus drei Datenquellen zur umfassenden Analyse der Effekte eines geringen Geburtsgewichtes von Kindern
S117
Langner, Ingo; Riedel, Oliver; Czwikla, Jonas; Heinze, Franziska; Rothgang, Heinz; Zeeb, Hajo; Haug, Ulrike: Linkage of Routine Data to Other Data Sources in Germany: A Practical Example Illustrating Challenges and Solutions Verknüpfung von Routinedaten mit anderen Datenquellen in Deutschland: Herausforderungen und Lösungen dargestellt an einem praktischen Beispiel
S131
Bartholomäus, Sebastian; Siegert, Yannik; Hense, Hans Werner; Heidinger, Oliver: Secure Linking of Data from Population-Based Cancer Registries with Healthcare Data to Evaluate Screening Programs Sichere Verknüpfung von Daten bevölkerungsbezogener Krebsregister und Einrichtungen des Gesundheitswesens zur Evaluation von Screening Programmen
S151
Jacob, Josephine; Schmedt, Niklas; Hickstein, Lennart; Galetzka, Wolfgang; Walker, Jochen; Enders, Dirk: Comparison of Approaches to Select a Propensity Score Matched Control Group in the Absence of an Obvious Start of Follow Up for this Group: An Example Study on the Economic Impact of the DMP Bronchial Asthma Vergleich von Methoden zur Selektion einer Propensity Score gematchten Kontrollgruppe in Abwesenheit eines Beginns des Follow-ups: Eine Studie zum ökonomischen Nutzen des DMP Asthma bronchiale
S158
Pokora, Roman Michael; Le Cornet, Lucian; Daumke, Philipp; Mildenberger, Peter; Zeeb, Hajo; Blettner, Maria: Validation of Semantic Analyses of Unstructured Medical Data for Research Purposes Validierung von semantischen Analysen von unstrukturierten medizinischen Daten für Forschungszwecke

Originalarbeit

S122
Gothe, Holger; Matteucci Gothe, Raffaella; Arvandi, Marjan; Hintringer, Katharina; Toell, Thomas; Oberaigner, Willi; Rajsic, Sasa; Kugler, Joachim; Kiechl, Stefan; Willeit, Johann; Siebert, Uwe: Linkage von klinischen Primärdaten und Krankenkassenabrechnungsdaten in der Evaluation der Schlaganfallversorgung – SeDaStro: Erfahrungen aus dem Tiroler StrokeCard-Programm Linkage of Clinical and Claims Data in the Evaluation of Post-Stroke Care – SeDaStro: Experiences from the Tyrolian StrokeCard Program
S139
Matschinger, Herbert; Heider, Dirk; König, Hans-Helmut: A Comparison of Matching and Weighting Methods for Causal Inference Based on Routine Health Insurance Data, or: What to do If an RCT is Impossible Ein Vergleich von „matching“ und „weighting“-Verfahren zur Kausalanalyse mit Routinedaten von Krankenversicherungen, oder: Was tun wenn ein RCT nicht möglich ist

Erratum

S165
Pokora, Roman Michael; Le Cornet, Lucian; Daumke, Philipp; Mildenberger, Peter; Zeeb, Hajo; Blettner, Maria: Correction: Validation of Semantic Analyses of Unstructured Medical Data for Research Purposes Erratum: Validierung von semantischen Analysen von unstrukturierten medizinischen Daten für Forschungszwecke