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    <Identifier>26kgg583</Identifier>
    <IdentifierDoi>10.3205/26kgg583</IdentifierDoi>
    <IdentifierUrn>urn:nbn:de:0183-26kgg5833</IdentifierUrn>
    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">Modellierung des Risikos von Hitze bez&#252;glich Mortalit&#228;t und 13 ausgew&#228;hlten station&#228;ren Krankenhausdiagnosen in einer Kohorte von &#252;ber 8 Millionen gesetzlich Versicherten in Deutschland</Title>
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          <LastnameHeading>Hapfelmeier</LastnameHeading>
          <Firstname>Alexander</Firstname>
          <Initials>A</Initials>
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          <Affiliation>Technische Universit&#228;t M&#252;nchen, Institut f&#252;r Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, M&#252;nchen, Deutschland</Affiliation>
          <Affiliation>Technische Universit&#228;t M&#252;nchen, Institut f&#252;r KI und Informatik in der Medizin, M&#252;nchen, Deutschland</Affiliation>
          <Affiliation>Technische Universit&#228;t M&#252;nchen, Munich Center for Health Economics and Policy, M&#252;nchen, Deutschland</Affiliation>
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          <Corporatename>German Medical Science GMS Publishing House</Corporatename>
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        <Address>D&#252;sseldorf</Address>
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      <DatePublished>20251030</DatePublished>
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    <Language>germ</Language>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingId>M0662</MeetingId>
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        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Allgemeinmedizin und Familienmedizin</MeetingCorporation>
        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Sozialmedizin und Pr&#228;vention</MeetingCorporation>
        <MeetingCorporation>Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V.</MeetingCorporation>
        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Medizinische Soziologie</MeetingCorporation>
        <MeetingName>60. Kongress f&#252;r Allgemeinmedizin und Familienmedizin</MeetingName>
        <MeetingTitle>Gesundheit gestalten</MeetingTitle>
        <MeetingSession>Hitzeresiliente Gesundheitsversorgung: Integrierte Daten f&#252;r die Versorgungspraxis und -planung f&#252;r aktuelle und zuk&#252;nftige Generationen</MeetingSession>
        <MeetingCity>G&#246;ttingen</MeetingCity>
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          <DateFrom>20260930</DateFrom>
          <DateTo>20261002</DateTo>
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    <ArticleNo>SYM-04-02</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Hintergrund:</Mark1> Internationale Studien zeigen einen Zusammenhang zwischen Hitze und Mortalit&#228;t sowie Morbidit&#228;t der Bev&#246;lkerung. Entsprechende Ergebnisse informieren &#252;ber die Belastung von Gesundheitssystemen und unterst&#252;tzen die Entwicklung von Anpassungsma&#223;nahmen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Fragestellung:</Mark1> Inwiefern diese Risiken das deutsche Versorgungssystem belasten und sich auf die Sterblichkeit und Gesundheit der Bev&#246;lkerung und vulnerabler Bev&#246;lkerungsgruppen auswirken bleibt weiterhin zu untersuchen.   </Pgraph><Pgraph><Mark1>Material &#38; Methoden:</Mark1> F&#252;r unsere Analysen standen uns Routinedaten aus den Jahren 2014 bis 2025 von &#252;ber 8 Millionen Versicherten aus 17 gesetzlichen Krankenkassen zur Verf&#252;gung. Die Analysedaten wurden auf Landkreisebene mit Klimadaten des DWD, Helmholtz-Zentrums und Copernicus verkn&#252;pft, die j&#228;hrlich den Zeitraum von April bis November abdeckten. Grundlage der prim&#228;ren Analysen war die durchschnittliche Tagestemperatur. In einem hypothesengeleiteten Ansatz wurden 13 hitzeassoziierte Erkrankungen, die von Expert:innen als relevant identifiziert wurden, anhand der ICD-10-Codes f&#252;r prim&#228;re station&#228;re Diagnosen definiert. Zur Quantifizierung des Zusammenhangs zwischen Temperatur und Mortalit&#228;t bzw. Morbidit&#228;t wurden Distributed-Lag-non-lineare Modelle (DLNMs) auf Kreisebene mit einem Zeitverzug von bis zu sechs Tagen verwendet. Kovariablen wie saisonale Faktoren (Wochenenden, Feiertage, COVID-19-Pandemie), relative Luftfeuchtigkeit, PM2.5 (Feinstaub), Alter und Geschlecht wurden ber&#252;cksichtigt. Die Modelle auf Kreisebene wurden mittels Meta-Regression zu einem deutschlandweiten Modell f&#252;r jedes Outcome zusammengef&#252;hrt.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse:</Mark1> Es zeigt sich ein deutlicher Anstieg des Risikos f&#252;r Mortalit&#228;t (&#8805;10&#37;), akutes Nierenversagen (&#8805;45&#37;), Sepsis (&#8805;30&#37;) und Harnwegsinfektionen (&#126;10&#37;) mit steigenden Temperaturen (&#252;ber 30&#176;). F&#252;r Fr&#252;h- bzw. Totgeburten sowie COPD zeigte sich nahezu kein Zusammenhang. F&#252;r kardiovaskul&#228;re Erkrankungen wie Myokardinfarkt, Schlaganfall und Herzinsuffizienz ergaben sich reduzierte relative Risiken, ebenso f&#252;r Schizophrenie. Asthma und hitzebedingte Erkrankungen wurden ebenfalls ber&#252;cksichtigt, jedoch war die Fallzahl f&#252;r eine statistische Modellierung zu gering. Aus demselben Grund wurde Pneumonie nur in urbanen Regionen untersucht; dort nahmen die Risiken bis zu einer Temperatur von 24 &#176;C ab und stiegen erst dar&#252;ber hinaus an.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Diskussion:</Mark1> Insgesamt zeigt sich ein deutlicher Einfluss der Hitze auf die Mortalit&#228;t und ein differenzierter Einfluss auf die Morbidit&#228;t. Bei der Interpretation der Ergebnisse ist zu ber&#252;cksichtigen, dass Abrechnungsdaten der Krankenkassen prim&#228;r f&#252;r Verwaltungszwecke erhoben werden. Sie spiegeln Versorgungs- und Diagnoserealit&#228;ten wider und kausale Interpretationen von Zusammenh&#228;ngen sind nur eingeschr&#228;nkt m&#246;glich. F&#252;r spezifische Krankheiten weisen die Ergebnisse jedoch auf eine aktuelle und erwartete Belastung des deutschen Versorgungssystems und die Gef&#228;hrdung der Bev&#246;lkerung durch Hitze hin.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Interessenkonflikte: </Mark1>Keine</Pgraph></TextBlock>
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