Gesundheit und Klimawandel – welche Potenziale haben versorgungsnahe Daten?

• Published in: Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz Vol. 67; no. 2; pp. 155 - 163
• Main Authors: Günster, Christian, Schmuker, Caroline
• Format: Journal Article
• Language: German
• Published: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01-02-2024; Springer Nature B.V
• Subjects: Family Medicine; General Practice; Leitthema; Medicine; Medicine & Public Health; Public Health; Routine data; Public Health; Morbidität; Versorgungsforschung; Vulnerable population; Routinedaten; Morbidity; Vulnerabilität; Health services research
• ISSN: 1436-9990; 1437-1588
• DOI: 10.1007/s00103-023-03828-8

Zusammenfassung
Dieser Beitrag geht der Frage nach, welche Auswirkungen der Klimawandel auf die Gesundheit haben kann und inwieweit versorgungsnahe Daten zur Forschung in diesem Themenfeld beitragen können. Der Klimawandel verändert die Umwelt- und Lebensbedingungen der Menschheit, er ist damit auch zu einem relevanten Gesundheitsproblem geworden. Die Zunahme von Extremwetterereignissen, Veränderungen bei der UV- und Luftschadstoffbelastung sowie die klimaassoziierte Verbreitung von Allergenen oder neuartigen Erregern verändern das Spektrum an Erkrankungen und den medizinischen Versorgungsbedarf in der Bevölkerung erheblich. Allerdings liegen bislang nur wenige Erkenntnisse zu den Folgen für das Gesundheitssystem und zu besonders betroffenen Bevölkerungsgruppen in Deutschland vor. Versorgungsnahe Daten (Primärdaten, Registerdaten, Sekundärdaten) in Verbindung mit Umweltexpositionsdaten und modulierenden Daten (z. B. sozioökonomische Daten) haben das Potenzial, die Forschung zu den gesundheitlichen Folgen des Klimawandels erheblich voranzubringen. Dieser Beitrag benennt die Veränderungen der Umwelt- und Lebensbedingungen sowie der damit verbundenen gesundheitlichen Risiken. Er beschreibt die Datengrundlagen, die grundsätzlich zur Analyse gesundheitlicher Auswirkungen des Klimawandels zur Verfügung stehen. An einem konkreten Beispiel wird aufgezeigt, wie die Zusammenführung von individuellen Gesundheitsdaten (hier GKV-Abrechnungsdaten), Umweltexpositionsdaten und modulierenden Daten gelingen kann. Der Beitrag bietet abschließend eine umfassende Übersicht über offene Forschungsfragen, die mit versorgungsnahen Daten beantwortet werden können.