Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2780-8325

Linking project data and data from routine clinical practice with healthcare-related data is essential for German healthcare research in order to answer complex questions validly and efficiently. Currently, fragmented data sources, heterogeneous legal requirements, and a lack of infrastructure prevent the optimal use and linking of these data. The Network University Medicine (NUM) is therefore developing a dedicated data infrastructure to link primary study data and routine clinical data with external healthcare-related data (e. g., data from statutory and private health insurance companies, data from cancer registries of the federal states, and data from registration offices). The position paper describes the various data worlds, including examples from epidemiological and clinical research that illustrate the added value and challenges of data linkage. In particular, it presents the new structures of the data acceptance and processing center (DAAeD) in the NUM, which is intended to enable quality-assured, data protection-compliant receipt and linkage of data. Standardized application and approval procedures as well as innovative privacy-preserving record linkage procedures are central to this. International experience, including from Scandinavia and the UK, demonstrates the benefits of such infrastructures for research and healthcare. In conclusion, we advocate rapid political and institutional implementation of the recommendations described in order to make health research in Germany competitive in international comparison and to ensure sustainable, patient-centered health care.Die Verknüpfung von Projektdaten und Daten aus der klinischen Routine mit versorgungsnahen Daten ist für die deutsche Versorgungsforschung essentiell, um komplexe Fragestellungen valide und effizient zu beantworten. Aktuell stehen fragmentierte Datenquellen, heterogene rechtliche Vorgaben und fehlende Infrastrukturen einer optimalen Nutzung und Verknüpfung dieser Daten entgegen. Das Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) entwickelt daher eine darauf ausgerichtete Dateninfrastruktur zur Verknüpfung primärer Studiendaten und klinischer Routinedaten mit externen versorgungsnahen Daten (z. B. Daten der gesetzlichen und privaten Krankenversicherungen, Daten der Landeskrebsregister und Daten der Melderegister). Das Positionspapier beschreibt die verschiedenen Datenwelten einschließlich Beispiele aus epidemiologischer und klinischer Forschung, die die Mehrwerte und Herausforderungen der Datenverknüpfung abbilden. Insbesondere werden die neuen Strukturen der Datenannahme- und -aufbereitungsstelle (DAAeD) im NUM dargestellt, die eine qualitätsgesicherte, datenschutzkonforme Annahme und Verknüpfung von Daten ermöglichen soll. Zentral sind vereinheitlichte Antrags- und Genehmigungsverfahren sowie innovative Privacy-Preserving-Record-Linkage-Verfahren. Internationale Erfahrungen, u. a. aus Skandinavien und UK, belegen den Nutzen solcher Infrastrukturen für Forschung und Versorgung. Es wird für eine rasche politische und institutionelle Umsetzung der beschriebenen Empfehlungen plädiert, um die Gesundheitsforschung in Deutschland im internationalen Vergleich wettbewerbsfähig zu machen und eine nachhaltige, patientenzentrierte Gesundheitsversorgung zu sichern.
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Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2771-8616

The hospital reform passed in 2024 will lead to regional and nationwide changes in the German hospital landscape. A joint project to examine the effects of the hospital reform on health care structures in the East Saxony region was initiated by the Center for Evidence-Based Health Care (ZEGV) at Dresden University Hospital, the regional health care coordinators of the four districts in the East Saxony care cluster and the city of Dresden, a statutory health insurance provider (AOK PLUS), and other regional stakeholders. In addition, the aim was to promote cooperation between the stakeholders for the purpose of future regionally coordinated planning for inpatient care. The project involved the application and validation of a model displaying a hospital’s relevance for stationary care provision (care relevance model), which was developed in cooperation with the GKV-Spitzenverband (National Association of Statutory Health Insurance Funds) and is based on the performance data of German hospitals in accordance with § 21 KHEntgG (Hospital Remuneration Act). Thirty of the 36 hospital locations in the project region agreed to participate in the project. Both in a questionnaire-based self-assessment provided by the clinics and during a joint cluster conference, the tension between the need for cooperation and individual interests became clear. At this point, the care relevance model developed can scientifically support the dialogue between the stakeholders and thus support inpatient planning.Im Zuge der im Jahr 2024 verabschiedeten Krankenhausreform wird es zu regionalen und deutschlandweiten Veränderungen der Krankenhauslandschaft kommen. Vor diesem Hintergrund wurde ein gemeinsames Projekt des Zentrums für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV) der Hochschulmedizin Dresden mit den Regionalkoordinator:innen für Gesundheit der vier Landkreise im Versorgungscluster Ostsachsen und der Stadt Dresden, der AOK PLUS und weiteren regionalen Akteuren initiiert, um die Auswirkungen der Krankenhausreform auf die Versorgungsstrukturen in der Region Ostsachsen zu untersuchen. Zudem sollte die Kooperation zwischen den Akteuren zum Zweck einer zukünftigen regional abgestimmten Planung für die stationäre Versorgung gefördert werden. Im Projekt erfolgte die Anwendung und Validierung eines Versorgungsrelevanzmodells, welches in Kooperation mit dem GKV-Spitzenverband entwickelt wurde und auf den Leistungsdaten deutscher Krankenhäuser nach § 21 KHEntgG basiert. Dreißig von 36 Krankenhausstandorten in der Projektregion konnten für eine Teilnahme am Projekt gewonnen werden. Sowohl in einer fragebogengestützten Selbstauskunft der Kliniken als auch im Rahmen der zusammenführenden Clusterkonferenz wurde das Spannungsfeld zwischen Kooperationsnotwendigkeiten und Partikularinteressen deutlich. An dieser Stelle kann das entwickelte Versorgungsrelevanzmodell den Dialog zwischen den Akteuren wissenschaftlich begleiten und so die stationäre Planung unterstützen.
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Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2765-8811

Health services research faces the challenge of providing sound recommendations for action for the further development of health systems and care. The application of causal inference methods offers health services researchers an excellent opportunity to identify causal relationships under everyday conditions. The role of clinical trials with a classic randomised controlled trial (RCT) design is recognised as suitable for gaining insights that help establish causal inference, but other methodological approaches to generating evidence also play an important role in health services research.The discussion paper presents key concepts and assumptions of causal inference and highlights their relevance for health services research. The paper makes it clear that in order to fulfil the assumptions, it is necessary to integrate theory, contextual knowledge, understanding of mechanisms and formal concepts, such as directed acyclic graphs (DAGs), into a suitable empirical study design. To this end, RCTs, quasi-experimental methods, causal machine learning, target trial emulation, in silico trials and the mixed-methods approach of integrated inference are presented and discussed in terms of their applicability in health services research and their internal and external validity.All of the approaches presented here can contribute to the estimation of causal effects when used in a targeted manner and in accordance with the central assumptions. Their suitability depends largely on the research question, data quality, theoretical modelling and contextual knowledge. The combination of complementary designs and high quality data sources can increase the robustness of causal conclusions.Causal inference in health services research is not only a methodological procedure, but an integrative process that systematically combines theory, methodology and contextual knowledge. By consistently linking these aspects, health services research can generate differentiated and actionable insights that go beyond correlative analyses and enable an understanding of the mechanisms of causal processes. This can lead, for example, to evidence-supported recommendations that critically examine the often non-evidence-based status quo and reliably evaluate the benefits of new models.Die Versorgungsforschung steht vor der Herausforderung, fundierte Handlungsempfehlungen für die Weiterentwicklung von Gesundheitssystem und -versorgung zu geben. Die Anwendung von Methoden der kausalen Inferenz bietet Versorgungsforschern eine exzellente Möglichkeit, um kausale Zusammenhänge unter Alltagsbedingungen zu identifizieren. Die Rolle von klinischen Studien mit klassisch randomisiert-kontrolliertem Studiendesign (RCTs) wird in der Erkenntnisgewinnung für die Feststellung kausaler Inferenz anerkannt, jedoch haben in der Versorgungsforschung weitere methodische Ansätze zur Evidenzgenerierung eine wichtige Rolle.Das Diskussionspapier stellt zentrale Konzepte und Annahmen der kausalen Inferenz dar und beleuchtet deren Relevanz für die Versorgungsforschung. Das Papier verdeutlicht, dass für die Erfüllung der Annahmen die Integration von Theorie, Kontextwissen, Mechanismenverständnis und formalen Konzepten, wie etwa die Directed Acyclic Graphs (DAGs), in ein passendes empirisches Studiendesign notwendig ist. Dazu werden u. a. RCTs, quasi-experimentelle Methoden, Causal Machine Learning, Target-Trial Emulation, In-Silico Trials sowie der Mixed-Methods-Ansatz der integrierten Inferenz vorgestellt und im Hinblick auf ihre Anwendbarkeit in der Versorgungsforschung und ihrer internen und externen Validität diskutiert.Alle vorgestellten Ansätze können bei gezieltem Einsatz und unter Beachtung der zentralen Annahmen einen Beitrag zur Schätzung kausaler Effekte leisten. Ihre Eignung ist maßgeblich abhängig von Fragestellung, Datenqualität, theoretischer Modellbildung und Kontextwissen. Die Kombination komplementärer Designs und qualitativ hochwertiger Datenquellen kann die Robustheit kausaler Schlussfolgerungen erhöhen.Kausale Inferenz in der Versorgungsforschung ist nicht nur ein methodisches Verfahren, sondern ein integrativer Prozess, der Theorie, Methodologie und Kontextwissen systematisch verbindet. Durch die konsequente Verknüpfung dieser Aspekte kann die Versorgungsforschung differenzierte und handlungsrelevante Erkenntnisse generieren, die über korrelative Analysen hinausgehen und ein Verständnis der Mechanismen kausaler Prozesse ermöglichen. So können z. B. evidenzgestützte Empfehlungen entstehen, die den oft nicht evidenzbasierte Status quo kritisch prüfen und den Nutzen neuer Modelle zuverlässig bewerten.
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Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2776-6848

Pandemic Preparedness erfordert komplementäre Aufgaben und einen koordinierten Ansatz mit multidirektionaler Interaktion zwischen Forschung, beitragsfinanzierter Gesundheitsversorgung und öffentlichem Gesundheitsdienst. Der Nationale Pandemieplan bildet den strategischen Rahmen der Pandemievorbereitung und hebt die Relevanz sektorenübergreifender Kooperation hervor. Konkrete, praxisorientierte Ansätze zur regionalen Vernetzung relevanter Akteure werden bislang nur in Ansätzen beschrieben und durch die vorliegende Studie praxisnah weiterentwickelt.Im BMFTR geförderten Projekt PREPARED wurden u. a. Best-Practice-Beispiele aus drei Versorgungsregionen (Frankfurt, Dresden, Bonn) erfasst und Checklisten für regionale Netzwerke zur Pandemievorbereitung und -bewältigung abgeleitet. Hierzu fanden im Mai 2023 leitfadengestützte Fokusgruppengespräche mit 29 Gesundheitsexperten statt, diese inhaltsanalytisch ausgewertet wurden. Die Stakeholder-Auswahl erfolgte durch eine Kombination aus typischen Fällen und heterogenen Gruppen.Die Studie identifizierte fünf zentrale Akteursgruppen in regionalen Versorgungsnetzwerken: 1) Laborlogistik, 2) öffentliche Verwaltung, 3) Notfall- und Rettungsdienste, 4) medizinische Versorgung sowie 5) Pflege und soziale Unterstützung. Die Analyse von Best-Practice-Beispielen verdeutlichte die Bedeutung transparenter Informationsdarstellung, sektorenübergreifender Zusammenarbeit und standardisierter Vorgehensweisen. Daraus wurden Empfehlungen abgeleitet, die darauf abzielen, die Resilienz und Vernetzung auf Landesebene nachhaltig zu stärken. Dazu zählen die Einrichtung einer zentralen Koordinierungsstelle, die Vereinheitlichung von Hygienestandards, kontinuierliches Monitoring sowie die Integration von Rettungsdiensten und Schulungsangeboten. Auf Basis dieser Ergebnisse wurden praxisorientierte Checklisten entwickelt, die regionale Versorger bei der Krisenbewältigung unterstützen sollen.Im Rahmen der Untersuchung wurden zentrale Strategien für eine effektive regionale Pandemievorbereitung und -bewältigung identifiziert.: i) enge und verbindliche regionale Zusammenarbeit, ii) die Etablierung sektorenübergreifender Netzwerke und iii) standardisierte Kommunikations- und Koordinationsstrukturen sowie flexible Checklisten für das Pandemiemanagement. Der Fokus dieser Ansätze liegt auf der Stärkung der Widerstandsfähigkeit des Gesundheitssystems und der Ermöglichung einer flexiblen Reaktion auf Krisensituationen.
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Gesundheitswesen 2026; 88: 12-15
DOI: 10.1055/a-2756-8737

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Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2592-5998

The scope and definition of health care research is a matter of discussion in our scientific community. The Board of the German Network for Health Care Research has drafted a position paper that was extensively reviewed and commented upon by all working groups and specialist groups of the network. The present version represents consented common grounds to a large degree but is neither complete nor final. We consider this position paper a living document that will evolve and further converge in an ongoing discussion in the network.Definition und Aufgaben der Versorgungsforschung werden in unserer wissenschaftlichen Gemeinschaft diskutiert. Der Vorstand des Deutschen Netzwerks Versorgungsforschung hat ein Positionspapier erarbeitet, das von allen Arbeits- und Fachgruppen des Netzwerks intensiv diskutiert und kommentiert wurde. Die vorliegende Fassung ist zu großen Teilen konsentiert. Sie ist aber weder vollständig noch abschließend. Vielmehr betrachten wir dieses Positionspapier als ein living document, das sich in der laufenden Diskussion im Netzwerk weiterentwickeln und weiter konvergieren soll.
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