E-Book, Deutsch, 536 Seiten
Swart / Ihle / Gothe Routinedaten im Gesundheitswesen
2. aktualisierte und ergänzte Auflage 2014
ISBN: 978-3-456-95435-6
Verlag: Hogrefe AG
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark
Handbuch Sekundärdatenanalyse: Grundlagen, Methoden und Perspektiven
E-Book, Deutsch, 536 Seiten
ISBN: 978-3-456-95435-6
Verlag: Hogrefe AG
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark
Die Nutzung von Routinedaten, auch Sozialdaten genannt, wie sie insbesondere bei den Krankenkassen anfallen, hat in den letzten Jahren stetig zugenommen. Auch vom Gesetzgeber wurde die Bedeutung dieser Datenquellen für die Evaluation und Steuerung unseres Gesundheitssystems erkannt. Die bisherigen Publikationen aus der Arbeit mit Sozialdaten konzentrieren sich auf inhaltliche Fragestellungen, methodische Aspekte wurden nur am Rande behandelt. Hier setzt dieses Buch an. Die verschiedenen Quellen von Sozialdaten werden systematisch dargestellt und hinsichtlich ihrer Validität und Aussagefähigkeit analysiert. Des weiteren werden typische Auswerteansätze und Fragestellungen unter methodischen Gesichtspunkten behandelt. Das Buch erhält dadurch Lehr- und Handbuchcharakter. Es setzt Standards für den grundsätzlichen Umgang mit Sozialdaten und leitet daraus Empfehlungen für die Bearbeitung konkreter Fragestellungen ab. Es zeigt auf, wie sich wichtige Teile der Gesundheitsberichterstattung aus Routinedaten entwickeln lassen. Das Buch richtet sich an alle Forscher und Praktiker, die mit Sozialdaten im Rahmen der Gesundheitssystemanalyse und -forschung arbeiten.
Zielgruppe
Gesundheitswissenschaftler
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
Weitere Infos & Material
1;Routinedaten im Gesundheitswesen;1
1.1;Inhalt;6
2;Vorwort der ersten Auflage Sekundärdatenanalyse: Aufgaben und Ziele;17
3;AGENS – eine schrecklich routinierte Familie;20
4;I. Versorgungsbereiche im Spiegel der Gesetzlichen Krankenversicherung;28
4.1;1. Stammdaten und Versichertenhistorien;29
4.1.1;1.1 Einleitung;29
4.1.2;1.2 Versichertengruppen;30
4.1.3;1.3 Versichertenbezogene Merkmale;31
4.1.4;1.4 Nutzung fu¨r wissenschaftliche Fragestellungen;35
4.1.5;1.5 Auswahl von Bezugspopulationen;36
4.2;2. Analysen zur Sterblichkeit;39
4.2.1;2.1 Hintergrund;39
4.2.2;2.2 Untersuchungsgegenstand: Sterberaten;40
4.2.3;2.3 Datengrundlage, methodisches Vorgehen und Selektion;40
4.2.4;2.4 Sterberaten der Deutschen Rentenversicherung und der Gesetzlichen Krankenversicherung versus Bevölkerungsdaten der Human Mortality Database;41
4.2.5;2.5 Ausblick;43
4.3;3. Ambulante ärztliche Versorgung;44
4.3.1;3.1 Hintergrund – Abgrenzung – gesetzliche Grundlagen;45
4.3.2;3.2 Datenerhebungswege –Datenhalter;48
4.3.3;3.3 Datenstruktur – Datenumfang – Kennwerte;49
4.3.4;3.4 Historische Verfu¨gbarkeit – wesentliche Veränderungen;57
4.3.5;3.5 Beispielauswertungen;58
4.3.6;3.6 Resu¨mee: Möglichkeiten und Grenzen;61
4.4;4. Dokumentation der Disease-Management-Programme;64
4.4.1;4.1 Hintergrund und Historie;65
4.4.2;4.2 Datenentstehung;66
4.4.3;4.3 Datenstruktur;68
4.4.4;4.4 Historische Verfu¨gbarkeit;71
4.4.5;4.5 Evaluation;72
4.4.6;4.6 Daten-Qualität der Dokumentationsdaten;72
4.4.7;4.7 Ausblick: Möglichkeiten und Grenzen;73
4.5;5. Arzneimittelverordnungen;75
4.5.1;5.1 Einfu¨hrung;75
4.5.2;5.2 Was sind Arzneimittel?;76
4.5.3;5.3 Wie kommen die Arzneimitteldaten zu den Krankenkassen?;77
4.5.4;5.4 Analysen mit Arzneimitteldaten;80
4.5.5;5.5 Kassenartenu¨bergreifende Arzneimitteldaten;83
4.5.6;5.6 Kassenspezifische Arzneimitteldaten;84
4.5.7;5.7 Fazit;86
4.6;6. Heilmittel;89
4.6.1;6.1 Hintergrund;89
4.6.2;6.2 Wie entstehen die Heilmitteldatenpools?;91
4.6.3;6.3 Heilmitteldatenpools, Kennwerte und Veröffentlichungen von Heilmitteldaten;93
4.6.4;6.4 Ausblick: Möglichkeiten und Grenzen;103
4.7;7. Zahnärztliche Versorgung;105
4.7.1;7.1 Hintergrund – Abgrenzung – gesetzliche Grundlagen;106
4.7.2;7.2 Datenerhebungswege – Datenhalter;107
4.7.3;7.3 Ablauf der elektronischen Datenu¨bermittlung;107
4.7.4;7.4 Formulare, die vor der elektronischen Datenu¨bermittlung eingesetzt wurden;109
4.7.5;7.5 Datenstruktur – Datenumfang;113
4.7.6;7.6 Kennwerte;113
4.7.7;7.7 Publikationen und bevölkerungsbezogene Studien in Deutschland – Referenzergebnisse;117
4.7.8;7.8 Resu¨mee: Möglichkeiten und Grenzen;119
4.8;8. Krankenhausbehandlung;122
4.8.1;8.1 Hintergrund – Abgrenzung – gesetzliche Grundlagen;123
4.8.2;8.2 Datenerhebungswege – Datenhalter;127
4.8.3;8.3 Datenstruktur – Datenumfang – Kennwerte;129
4.8.4;8.4 Auswertung und Kennwerte;136
4.8.5;8.5 Beispielauswertungen;142
4.8.6;8.6 Historische Verfu¨gbarkeit – wesentliche Veränderungen;144
4.8.7;8.7 Resu¨mee;145
4.9;9. Arbeitsunfähigkeit;147
4.9.1;9.1 Hintergrund und gesetzliche Rahmenbedingungen;147
4.9.2;9.2 Entstehung der Arbeitsunfähigkeitsdaten und Datenhaltung;148
4.9.3;9.3 Datenstruktur: Welche Daten stehen zur Verfu¨gung?;149
4.9.4;9.4 Arbeitsunfähigkeitsdaten in der Gesundheitsberichterstattung und Epidemiologie;150
4.9.5;9.5 Kennwerte;151
4.9.6;9.6 Möglichkeiten und Grenzen;159
4.9.7;9.7 Resu¨mee;160
5;II. Versorgungsbereiche im Spiegel anderer Sozialversicherungsträger;162
5.1;10. Pflegeleistungen nach Sozialgesetzbuch XI;163
5.1.1;10.1 Hintergrund;164
5.1.2;10.2 Datenentstehung in der Pflegekasse;167
5.1.3;10.3 Daten bei den Pflegekassen;168
5.1.4;10.4 Historische Verfu¨gbarkeit – wesentliche Veränderungen;170
5.1.5;10.5 Amtliche Statistiken zur Pflegeversicherung;171
5.1.6;10.6 Resu¨mee;172
5.1.7;10.7 Ausblick;174
5.2;11. Routinedaten zur Rehabilitation durch die Träger der Sozialversicherung;177
5.2.1;11.1 Hintergrund;177
5.2.2;11.2 Datenentstehung in der Rehabilitation;180
5.2.3;11.3 Datenstruktur, -aufbau und Datenumfang, Besonderheiten;182
5.2.4;11.4 Resu¨mee: Möglichkeiten und Grenzen;187
5.3;12. Rekonstruktion von Erwerbsverläufen;193
5.3.1;12.1 Einleitung;193
5.3.2;12.2 Sekundärdaten der Arbeitsverwaltung;194
5.3.3;12.3 Die Verwendung von erwerbsbiografischen Informationen aus den Sekundärdaten der Bundesagentur fu¨r Arbeit und des Instituts fu¨r Arbeitsmarkt- und Berufsforschung;197
5.3.4;12.4 Die Verknu¨pfung von administrativen Erwerbsbiografiedaten mit Primärdaten der lidA- (leben in der Arbeit)-Kohortenstudie zu Arbeit und Gesundheit;198
5.3.5;12.5 Die Sequenzmusteranalyse als Beispiel der Abbildung erwerbsbiografischer Verläufe;199
5.3.6;12.6 Zusammenfassung;201
5.4;13. Daten zu Erwerbsminderungsrenten;204
5.4.1;13.1 Hintergrund;204
5.4.2;13.2 Datenentstehung;205
5.4.3;13.3 Datenstruktur;205
5.4.4;13.4 Resu¨mee;211
6;III. Ergänzende Routinedaten mit Gesundheitsbezug;214
6.1;14. Gesundheitsbefragungen und Aggregatdaten;215
6.1.1;14.1 Einleitung;216
6.1.2;14.2 Gesundheitsmonitoring des Robert Koch-Instituts;216
6.1.3;14.3 Weitere gesundheitsrelevante Surveys;218
6.1.4;14.4 Bevölkerungsumfragen mit gesundheitsrelevanten Themen;219
6.1.5;14.5 Nutzung von Aggregatdaten;220
6.1.6;14.6 Resu¨mee;222
6.2;15. Möglichkeiten und Grenzen von Befragungsdaten und Daten gesetzlicher Krankenversicherungen;224
6.2.1;15.1 Einfu¨hrung;225
6.2.2;15.2 Befragungsdaten;225
6.2.3;15.3 Daten gesetzlicher Krankenversicherungen;228
6.2.4;15.4 Zusammenfassende Beurteilung;231
6.3;16. Registerdaten;235
6.3.1;16.1 Einfu¨hrung;235
6.3.2;16.2 Was ist ein Register?;235
6.3.3;16.3 Welche Register gibt es?;236
6.3.4;16.4 Epidemiologisches Krebsregister Niedersachsen (EKN) als Beispiel fu¨r ein Krankheitsregister;238
6.3.5;16.5 Berliner Herzinfarktregister als Beispiel fu¨r ein Qualitätsregister;240
6.3.6;16.6 Welche Vorzu¨ge haben Register?;242
6.3.7;16.7 Welche Grenzen und Probleme weisen Register auf?;242
6.3.8;16.8 Zusammenfassung und Ausblick;244
6.4;17. Daten der Privaten Krankenversicherung (PKV);246
6.4.1;17.1 Das System der Privaten Krankenversicherung in Deutschland;246
6.4.2;17.2 Hintergru¨nde fu¨r die Datenlage in der PKV;247
6.4.3;17.3 Versorgungsdaten der PKV;248
6.4.4;17.4 Stellenwert der Nutzung von Versorgungsdaten der PKV;252
6.5;18. Leistungserbringerbezogene Merkmale;255
6.5.1;18.1 Hintergrund;255
6.5.2;18.2 Merkmale zur Abgrenzung von Leistungserbringern;256
6.5.3;18.3 Zuordnung von leistungserbringerbezogenen Merkmalen;259
6.6;19. Routinedaten im Ausland;261
6.6.1;19.1 Hintergrund;261
6.6.2;19.2 Arztbasierte Datensätze;262
6.6.3;19.3 Administrative Datensätze;264
6.6.4;19.4 Fazit;266
7;IV. Datenzugang und Datenvalidierung;270
7.1;20. Zugang zu Routinedaten;271
7.1.1;20.1 Einleitung;271
7.1.2;20.2 Forschungsdatenzentren der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder;272
7.1.3;20.3 Reha-Statistik der deutschen Rentenversicherung;276
7.1.4;20.4 Informationssystem Versorgungsdaten (Datentransparenz);279
7.1.5;20.5 KV-Daten-Stichprobe des Zentralinstituts fu¨r die kassenärztliche Versorgung;280
7.1.6;20.6 Versorgungsdaten der Versicherten bei gesetzlichen Krankenversicherungen;284
7.2;21. Datenschutzrechtliche Aspekte bei der Nutzung von Routinedaten;292
7.2.1;21.1 Rechtlicher Hintergrund;292
7.2.2;21.2 Organisatorisches Vorgehen;295
7.2.3;21.3 Zwei Beispielstudien unter datenschutzrechtlichen Gesichtspunkten;301
7.2.4;21.4 Fazit;302
7.3;22. Datenhaltung und -analyse aus technischer Sicht;305
7.3.1;22.1 Einleitung;305
7.3.2;22.2 Datenhaltung;306
7.3.3;22.3 Datenverknu¨pfung;307
7.3.4;22.4 Datenzugang und Datenu¨bermittlung;307
7.3.5;22.5 Datenvolumen;309
7.3.6;22.6 Software;310
7.3.7;22.7 Fazit;314
7.4;23. Pru¨fung der Datenqualität und Validität von GKV-Routinedaten;315
7.4.1;23.1 Warum mu¨ssen Daten gepru¨ft werden?;316
7.4.2;23.2 Welche Möglichkeiten der Pru¨fung gibt es?;318
7.4.3;23.3 Anwendungsbeispiele zur Plausibilität;320
7.4.4;23.4 Anwendungsbeispiele zur internen Validierung;323
7.4.5;23.5 Anwendungsbeispiele zur externen Validierung;325
7.4.6;23.6 Pru¨fstrategien;327
7.4.7;23.7 Fazit zur Pru¨fung der Daten-Qualität;330
7.5;24. Klassifikationssysteme;332
7.5.1;24.1 Hintergrund;332
7.5.2;24.2 Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandten Gesundheitsprobleme (ICD-10);333
7.5.3;24.3 Operationen- und Prozedurenschlu¨ssel (OPS);335
7.5.4;24.4 Einheitlicher Bewertungsmaßstab (EBM);336
7.5.5;24.5 Anatomisch-therapeutisch-chemisches System (ATC);339
7.5.6;24.6 Pharmazentralnummer (PZN);341
7.5.7;24.7 Die Neugestaltung des Tätigkeitsschlu¨ssels;343
7.5.8;24.8 Institutionskennzeichen (IK);344
7.6;25. Datenlinkage;348
7.6.1;25.1 Allgemeine Anforderungen an das Datenlinkage;349
7.6.2;25.2 Ausgewählte Beispiele des Datenlinkages;351
8;V. Routinedaten als Informationsquelle fu¨r Morbiditätsschätzungen;358
8.1;26. Krankheitsereignis: Operationalisierung und Falldefinition;359
8.1.1;26.1 Hintergrund;360
8.1.2;26.2 Operationalisierung von Krankheiten in der Versorgungsforschung und Pharmakovigilanz: Stellenwert der Diagnosedaten;361
8.1.3;26.3 Szenarien der Diagnosegenerierung im ambulanten Sektor;362
8.1.4;26.4 Interne Diagnosevalidierung und Falldefinition;364
8.1.5;26.5 Externe Diagnosevalidierung/Plausibilisierung;366
8.1.6;26.6 Fazit;367
8.2;27. Bestimmung von Behandlungs- und Erkrankungsperioden in Routinedaten;370
8.2.1;27.1 Hintergrund und Datengrundlage;370
8.2.2;27.2 Behandlungs- versus Erkrankungszeitraum;371
8.2.3;27.3 Prävalenz- und Inzidenzbestimmung – praktische Umsetzung in den Daten;372
8.2.4;27.4 Persistenz der Erkrankung und Diagnosemuster in Routinedaten;375
8.2.5;27.5 Fazit;375
8.3;28. Die Population unter Risiko bei Prävalenz- und Inzidenzschätzungen – Nennerkonzepte;377
8.3.1;28.1 Hintergrund;378
8.3.2;28.2 Besonderheiten von Versichertenstammdaten fu¨r eine Nennerdefinition;379
8.3.3;28.3 Zeitliche Verfu¨gbarkeit von Leistungsdaten;382
8.3.4;28.4 Verfahren zur Selektion einer Population unter Risiko;382
8.3.5;28.5 Nennerkonzepte fu¨r Daten der Datentransparenzverordnung (§ 303a–e SGB V);386
8.3.6;28.6 Fazit;387
8.4;29. Fallbeispiele fu¨r Prävalenz- und Inzidenzschätzungen;390
8.4.1;29.1 Einleitung;390
8.4.2;29.2 Neugeborenen-Inzidenz fu¨r Mukoviszidose – ein cleverer Spezialfall;392
8.4.3;29.3 Extrapolation der Lebenszeitprävalenz der Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung;394
8.4.4;29.4 Wie umgehen mit der Erkrankungsdunkelziffer bei Osteoporose?;397
8.4.5;29.5 Fazit;398
9;VI. Spezielle Methoden, Instrumente und Anwendungen;402
9.1;30. Matching-Verfahren;403
9.1.1;30.1 Hintergrund;403
9.1.2;30.2 Verfu¨gbarkeit von Matching-Variablen in Sekundärdaten;404
9.1.3;30.3 Matching-Verfahren;405
9.1.4;30.4 Herausforderungen und Probleme beim Matching;407
9.1.5;30.5 Fazit und Ausblick;411
9.2;31. Risikoadjustierung und Komorbiditäten;412
9.2.1;31.1 Hintergrund;412
9.2.2;31.2 Beru¨cksichtigungsfähige Variablen fu¨r eine Risikoadjustierung;413
9.2.3;31.3 Komorbiditätsbasierte Risikoindizes;416
9.2.4;31.4 Methodische Herausforderungen der Risikoadjustierung;417
9.2.5;31.5 Anwendungsfelder der Risikoadjustierung;418
9.2.6;31.6 Fazit;422
9.3;32. Bias und Confounding;425
9.3.1;32.1 Einfu¨hrung;425
9.3.2;32.2 Definition und Beispiele von Bias und Confounding;427
9.3.3;32.3 Maßnahmen zur Vermeidung/Adjustierung von Bias und Confounding;429
9.3.4;32.4 Zusammenfassung;433
9.4;33. Routinedaten fu¨r kleinräumige Analysen;436
9.4.1;33.1 Vorbemerkungen;436
9.4.2;33.2 Regionalisierte Daten der Gesetzlichen Krankenversicherung;437
9.4.3;33.3 Versorgungsatlas;438
9.4.4;33.4 Raumordnungsdaten des Bundesinstituts fu¨r Bau-, Stadt- und Raumforschung;439
9.4.5;33.5 Regionalisierte Daten der amtlichen Statistik;440
9.4.6;33.6 Mikrozensus;441
9.4.7;33.7 Survey-Daten des Robert Koch-Institus;442
9.4.8;33.8 Das Sozioökonomische Panel;442
9.4.9;33.9 Fazit;443
9.5;34. Erfahrungen aus Sozialmedizin und Gesundheitsökonomie;447
9.5.1;34.1 Hintergrund;447
9.5.2;34.2 Ausgewählte Problemfelder und Erfahrungen im Rahmen von Routinedatenanalysen;448
9.5.3;34.3 Fazit;459
9.6;35. Nutzung von Sekundärdaten in der gesetzlichen Qualitätssicherung;461
9.6.1;35.1 Einfu¨hrung;461
9.6.2;35.2 Sekundärdaten und Qualitätssicherung?;462
9.6.3;35.3 Gesetzliche Grundlagen;463
9.6.4;35.4 Entwicklung eines sekundärdatenbasierten Qualitätssicherungsverfahrens im Leistungsbereich Dekubitusprophylaxe;464
9.6.5;35.5 Nutzung von stationären Abrechungsdaten im Rahmen der Veröffentlichung der Ergebnisqualität fu¨r Perinatalzentren der Level 1 und Level 2 «Phase B»;468
9.6.6;35.6 Nutzung von Sekundärdaten zur Weiterentwicklung des Leistungsbereichs Cholezystektomie;469
9.6.7;35.7 Resu¨mee und Ausblick;471
9.7;36. Vorschlag fu¨r eine standardisierte Berichterstattung von Sekundärdatenanalysen;475
9.7.1;36.1 Vorbemerkungen;478
9.7.2;36.2 Zielsetzung und Vorgehen;479
9.7.3;36.3 Bewertung der STROBE-Kriterien und Empfehlungen fu¨r deren Ergänzung;479
9.7.4;36.4 Diskussion;481
10;Anhang;488
10.1;Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS): Leitlinien und Empfehlungen (3. Fassung 2012);489
10.2;Abku¨rzungsverzeichnis;499
10.3;Glossar;505
10.4;Autorenverzeichnis;517
10.5;Adressen der Herausgeber;527
10.6;Sachregister;528
1. Stammdaten und Versichertenhistorien (S. 28-29)
Thomas G. Grobe, Peter Ihle
Zusammenfassung: Die Sozialversicherungs-träger speichern neben Leistungsdaten zu al-len Versicherten auch sogenannte Stammda-ten. Erfasst werden personenidentifizierende Merkmale wie Name, Geschlecht und Ge-burtsdatum sowie auch Anschriften der Versicherten. Um den Versicherten zuordnen zu können, werden – abhängig vom Sozialversi-cherungsträger – unterschiedliche eindeutige Kennzeichen wie Kranken- oder Rentenversi-cherungsnummern vergeben, die nachfolgend für die Verknüpfung von Informationen zu Versicherten aus unterschiedlichen Quellen genutzt werden können. In Versicherungshis-torien werden individuelle Versicherungsperi-oden mit Angaben zur Art der Versicherung sowie ggfs. Austrittsgründe dokumentiert, um Zeiten mit Leistungsanspruch bestimmen zu können. Für Arbeitnehmer werden von Ar-beitgebern Angaben zur Tätigkeit an die Sozi-alversicherungsträger übermittelt. Stammda-ten und Versicherungshistorien bilden eine wesentliche Grundlage für wissenschaftliche Analysen. Neben Informationen zu grundlegenden soziodemografischen Merkmalen liefern sie die Basis zur Ermittlung von Beobachtungszeiten im Sinne von eindeuti-gen Nennerbezügen sowie auch für regionale Zuordnungen.Schlüsselwörter: Stammdaten, Leistungsdaten, Versicherungshistorie, NennerbezugAbstract: Social security institutions store ser-vice-related data on all insured members as well as so-called master data. This includes per-sonally identifying information such as mem-ber name, sex, date of birth and address. De-pending on the social security institution, various unique indicators, such as health or pension insurance numbers, are issued to des-ignate members, and these can subsequently be used to link member information from differ-ent sources. In insurance histories, individual periods of insurance membership are docu-mented with type of insurance and any reasons for leaving to determine benefit entitlement periods. Employers also transfer employee oc-cupational information to social insurance in-stitutions. Master data and insurance histories are an essential basis for scientific analyses. In addition to information on key sociodemo-graphic characteristics, they provide the basis for determining observation times in the form of clear denominator data and for regional mapping.
Keywords: master data, services data, insurance history, denominator data
1.1 Einleitung Die im vorliegenden Buch erläuterten Sozialdaten lassen sich zumeist thematisch unterschiedlichen Versorgungssektoren zuordnen, die in nachfolgenden Beiträgen näher vorgestellt werden. Neben den Daten zu leistungsbezogenen Versorgungssektoren werden bei den Sozialversicherungsträgern notwendigerweise auch Angaben zu potenziellen Leistungsbeziehern, also den Versicherten selbst, erfasst. So speichern beispielsweise Krankenkassen die Angaben zu Versicherungszeiten sowie eine Reihe soziodemografischer Angaben. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über diese oft übergreifend als Stammdaten bezeichneten versichertenbezogenen Merkmale.
1.2 Versichertengruppen
Die Versicherten einer Gesetzlichen Krankenversicherung in Deutschland lassen sich zwei grundlegenden Gruppen zuordnen, wobei diese Aufteilung auch für die Datenhaltung Relevanz besitzt, da zu beiden Gruppen Informationen in unterschiedlichem Umfang verfügbar sind. Unterscheiden lassen sich übergeordnet zunächst Mitglieder sowie Familienversicherte. Mitglieder einer gesetzlichen Krankenkasse sind alle Personen, für deren Versicherung innerhalb einer entsprechenden Mitgliedschaftszeit Beitragszahlungen fällig sind. Einen großen Teil der Mitglieder bilden in der Regel pflichtversicherte Arbeitnehmer, deren Beiträge nach gesetzlich geregelten Anteilen durch die Arbeitgeber sowie die Arbeitnehmer selbst geleistet werden. Weitere Subgruppen bilden freiwillig Versicherte (z. B. bei Überschreitung der Beitragsbemessungsgrenze), Arbeitslosengeldempfänger mit Beitragszahlungen durch entsprechende Institutionen sowie die wachsende Gruppe der Rentner (SGB V § 5 ff.). Familienversicherte sind demgegenüber Personen, die über die Versicherung (Mitgliedschaft) des Ehepartners oder eines Elternteils (selten auch über Großeltern) bei derselben Krankenkasse versichert sind und nach den bisherigen gesetzlichen Bestimmungen ohne eigene Beitragszahlungen Versicherungsleistungen der Krankenkasse erhalten (SGB V § 10 Familienversicherung). Familienangehörige werden in der Regel nur dann ohne zusätzliche Entgelte mitversichert, sofern sie nicht selbst über regelmäßige Einkünfte verfügen. Familienversicherte sind somit typischerweise minderjährige bzw. schulpflichtige Kinder sowie nicht berufstätige Ehepartner von Mitgliedern. Ursprünglich wurden die Beitragseinahmen einer Krankenkasse ausschließlich von der Einkommensstruktur und Zahl ihrer Mitglieder bestimmt. Spätestens seit Einführung des Risikostrukturausgleiches (RSA) sind auch Familienangehörigen für die Einnahmen einer gesetzlichen Krankenkasse relevant, da bei der Berechnung von Ausgleichszahlungen zwischen den gesetzlichen Krankenkassen im RSA Ausgaben für Mitglieder und Familienversicherte gleichermaßen berücksichtigt werden. Leistungsbezogene Daten werden für die beiden Gruppe in identischer Weise erfasst, Unterschiede ergeben sich zwangsläufig in der Erfassung von Stammdaten: So können Daten zur Beitragshöhe bzw. -einstufung und in der Subgruppe der Berufstätigen ggf. auch Angaben zum ausgeübten Beruf, zur Ausbildung sowie zum Arbeitgeber ausschließlich für die Mitglieder erhoben werden.
1.2.1 Versichertenkennzeichen
Jeder Versicherte – unabhängig davon, ob er als Mitglied oder Familienversicherter geführt ist – erhält ein eindeutiges Versichertenkennzeichen. Dies ist die auf der Krankenversichertenkarte (SGB V § 291) aufgeführte Krankenversichertennummer. Diese mehrstellige Versicherungsnummer hat einen krankenkassenspezifischen Aufbau mit z. T. gesonderter Kennung von Familienversicherten (durch nachgestellte Ziffern) oder einer Prüfziffer. Die Krankenversichertennummer war bislang nur innerhalb einer Krankenkasse gültig und änderte sich bei Krankenkassenwechsel. Mit dem Gesundheitsmodernisierungsgesetz (GMG) wurde die Einführung einer kassenübergreifend gültigen und personenbezogen konstanten Versicherungsnummer gesetzlich vorgeschrieben.
Innerhalb der Krankenkassen ist die (zusätzliche) Vergabe dieser lebenslangen Versicherungsnummer bereits abgeschlossen und wird für die Meldung der Morbi-RSA-Daten (morbitätsorientierter Risikostrukturausgleich) an das Bundesversicherungsamt verwendet. Die Ausgabe neuer Krankenversichertenkarten mit der lebenslangen Versichertennummer erfolgte nach und nach, ist aber aktuell (Stand April 2014) noch nicht abgeschlossen. Bei Familienversicherten muss kassenintern allgemein eine Zuordnung zum jeweiligen Hauptversicherten bzw. Mitglied bestehen (SGB V § 290), womit Informationen zum Mitglied auch bei Auswertungen zu Familienversicherten genutzt werden können.
