Wie oft gehen Menschen pro Jahr zum Arzt, was kostet die Behandlung, und welche Medikamente erhalten sie? Länder mit nationalen Gesundheitssystemen wie Grossbritannien oder die nordischen Staaten können solche Fragen mit zentral erfassten Registerdaten beantworten. In der Schweiz gibt es keine vergleichbare Datenquelle, die die ganze Bevölkerung abdeckt. In unseren Forschungsprojekten nutzen wir oft die Abrechnungsdaten der Krankenversicherer, sogenannte Claims-Daten. In einer neuen Scoping Review haben wir erstmals systematisch untersucht, wie diese Daten in der Schweizer Gesundheitsforschung der letzten 25 Jahre genutzt wurden.
Was sind Claims-Daten?
Jedes Mal, wenn ein Leistungserbringer eine Behandlung oder ein Medikament abrechnet, entsteht ein Datensatz mit Art, Zeitpunkt und Kosten dieser Leistung. Dank einheitlicher Tarifstrukturen sind diese Daten gut vergleichbar, auch wenn das Gesundheitswesen sehr fragmentiert ist. Die Daten liegen sowohl bei den Leistungserbringern als auch den Versicherern vor. Teilweise werden sie in Datenpools (z.B. santéservices (früher SASIS) AG oder NewIndex AG) oder nationalen Statistiken wie der «Patientendaten Spital Ambulant» (PSA) zusammengeführt.
Claims-Daten werden zunehmend genutzt
Wir haben fünf wissenschaftliche Datenbanken und die graue Literatur durchsucht und 256 Studien und Berichte aus den Jahren 2000 bis 2024 gefunden, die Claims-Daten genutzt haben. Über diesen Zeitraum hat sich einiges getan: Zwischen 2000 und 2004 erschienen gerade einmal fünf Publikationen mit Claims-Daten, zwischen 2020 und 2024 waren es 110, also mehr als das Zwanzigfache. Die Forschung mit Claims-Daten ist damit kein Nischenthema mehr und zudem international sichtbar: 90 Prozent der wissenschaftlichen Artikel erschienen in internationalen Fachzeitschriften.
Auch die Anwendungsgebiete haben sich verändert. Die ersten Studien stammten ausschliesslich aus der Gesundheitsökonomie, heute entfällt der grösste Teil auf die Versorgungsforschung (43 Prozent), gefolgt von der Gesundheitsökonomie (30 Prozent). Die klinische Forschung nutzt Claims-Daten erst seit kurzem und nur selten (3 Prozent). Inhaltlich geht es meist um Kosten, Inanspruchnahme von Leistungen und Medikamente.
Bei der Herkunft der Daten fällt eine starke Konzentration auf: 79 Prozent der Studien nutzten Daten, die direkt von einem Krankenversicherer stammten. Unter diesen Studien nutzten fast zwei Drittel Daten der Helsana-Gruppe und knapp ein Viertel Daten der CSS. In drei von vier Studien waren Claims-Daten die Hauptdatenquelle. Etwas weniger als die Hälfte (45 Prozent) reicherte sie mit zusätzlichen Informationen an, beispielsweise mit klinischen Daten aus Studien oder Patientenakten, mit Sterbestatistiken oder mit Angaben zu den behandelnden Ärzt:innen.
Wo die Daten an ihre Grenzen stossen
Drei Einschränkungen nannten die Autor:innen der Studien am häufigsten. Erstens fehlen Diagnoseinformationen: Vor allem im ambulanten Bereich werden Diagnosen auf den Rechnungen nicht systematisch codiert. Wer wissen möchte, wie viele Menschen an einer bestimmten Krankheit leiden oder wieviel die Behandlung einer Krankheit kostet, muss sich deshalb mit Umwegen behelfen, etwa über verordnete Medikamente. Zweitens ist die Abdeckung der Bevölkerung begrenzt: Daten einzelner Versicherer bilden nur einen Teil der Versicherten ab, und es lässt sich nie ganz ausschliessen, dass sich deren Versichertenbestand systematisch von der Gesamtbevölkerung unterscheidet. Drittens fehlen Rechnungen, die Patient:innen selbst bezahlen, etwa nicht gedeckte Leistungen oder Behandlungen unterhalb der Franchise. Die tatsächliche Inanspruchnahme kann dadurch unterschätzt werden.
Ausblick
Die Ergebnisse zeigen, wo die Möglichkeiten von Claims-Daten heute liegen und wo sie an Grenzen stossen. Diagnoseinformationen auch im ambulanten Bereich würden das Spektrum möglicher Fragestellungen erweitern, und verschiedene Behörden und Fachverbände arbeiten bereits an entsprechenden Ergänzungen. Der Datenzugang hängt derzeit stark von den einzelnen Versicherern ab, und eine Verknüpfung mit anderen Datenquellen wie Befragungs- oder Registerdaten ist nur eingeschränkt möglich. Ob das zukünftig einfacher machbar sein wird und das Potenzial von Claims-Daten noch besser genutzt werden kann, hängt sowohl von regulatorischen als auch organisatorischen Weiterentwicklungen ab.
Natürlich hat unsere Review hat auch Grenzen: So erfasst sie nur publizierte Studien, und es fehlen beispielsweise nicht-veröffentlichte Auftragsstudien, etwa für die Pharmaindustrie. Offen bleibt zudem, wie schwierig der Datenzugang für Forschende tatsächlich ist, da die publizierten Studien nur diejenigen Forschungsprojekte repräsentieren, bei denen der Zugang zu den Daten gewährt wurde.
Aus einer wenig genutzten Quelle ist in 25 Jahren ein etabliertes Instrument der Gesundheitsforschung geworden. Inwiefern das Potenzial der Claims-Daten voll ausgeschöpft werden kann, hängt nun wesentlich von Weiterentwicklungen im Bereich des Datenzugangs und der Datenqualität ab.
Die vollständige Publikation ist als Early-Access-Version bereits verfügbar: From claim to evidence: a scoping review of the use of claims data for health research in Switzerland, BMC Health Services Research (2026).