Mortality rates for coronary heart disease (CHD) experience a longstanding decline, attributed to progress in prevention, diagnostics and therapy. However, CHD mortality rates vary between countries. To estimate whether national patterns of causes of death impact CHD mortality, data from the WHO “European detailed mortality database” for 2000 and 2013 for populations aged ≥ 80 years was analyzed. We extracted mortality rates for total mortality, cardiovascular diseases, neoplasms, dementia and ill-defined causes. We calculated proportions of selected causes of death among all deaths, and proportions of selected cardiovascular causes among cardiovascular deaths. CHD mortality rates were recalculated after re-coding ill-defined causes of death. Association between CHD mortality rates and proportions of CHD deaths was estimated by population-weighted linear regression. National patterns of causes of death were divers. In 2000, CHD was assigned as cause of death in 13–53% of all cardiovascular deaths. Until 2013, this proportion changed between − 65% (Czech Republic) and + 57% (Georgia). Dementia was increasingly assigned as underlying cause of death in Western Europe, but rarely in eastern European countries. Ill-defined causes accounted for between < 1% and 53% of all cardiovascular deaths. CHD mortality rates were closely linked to a countries’ proportion of cardiovascular deaths assigned to CHD (R² = 0.95 for 2000 and 0.99 for 2013). We show that CHD mortality is considerably influenced by national particularities in certifying death. Changes in CHD mortality rates reflect changes in certifying competing underlying causes of death. This must be accounted for when discussing reasons for the CHD mortality decline.

Chronic kidney disease (CKD) is associated with an increased risk for cardiovascular events, hospitalizations, end stage renal disease and mortality. Main risk factors for CKD are diabetes, hypertension, and older age. Although CKD prevalence is about 10%, awareness for CKD is generally low in patients and physicians, hindering early diagnosis and treatment. We analyzed baseline data of 3305 participants with CKD Stages 1–4 from German cohorts and registries collected in 2010. Prevalence of CKD unawareness and prevalence ratios (PR) (each with 95%-confidence intervals) were estimated in categories of age, sex, CKD stages, BMI, hypertension, diabetes and other relevant comorbidities. We used a log-binomial regression model to estimate the PR for CKD unawareness for females compared to males adjusting for CKD stage and CKD risk factors. CKD unawareness was high, reaching 71% (68–73%) in CKD 3a, 49% (45–54%) in CKD 3b and still 30% (24–36%) in CKD4. Prevalence of hypertension, diabetes or cardiovascular comorbidities was not associated with lower CKD unawareness. Independent of CKD stage and other risk factors unawareness was higher in female patients (PR = 1.06 (1.01; 1.10)). Even in patients with CKD related comorbidities, CKD unawareness was high. Female sex was strongly associated with CKD unawareness. Guideline oriented treatment of patients at higher risk for CKD could increase CKD awareness. Patient–physician communication about CKD might be amendable.

Zusammenfassung: Hintergrund Chronische Niereninsuffizienz (CKD) ist in der Bevölkerung ab einem Alter von 40 Jahren genauso verbreitet wie Diabetes oder koronare Herzkrankheit. Obwohl eine CKD das Risiko für Folgeerkrankungen oder vorzeitigen Tod erhöht, wissen Patienten oft nichts von ihrer Erkrankung. In einer Auswertung deutscher Daten war die Unkenntnis über eine CKD bei Frauen größer als bei Männern.Methode Es wurden Baseline-Daten aus dem Jahr 2010 von 3305 CKD-Patienten aus deutschen Kohortenstudien und Registern ausgewertet. Eine CKD der Stadien 1–4 war nach veröffentlichten Leitlinien definiert. Das Patientenwissen über eine CKD wurde über Selbstauskunft kodiert. Der Anteil von Patienten ohne Wissen über eine CKD sowie die geschlechtsspezifische Anteilsdifferenz (jeweils mit 95 %-Konfidenzintervall) wurde nach CKD-Stadien und weiteren Komorbiditäten berechnet. Darüber hinaus wurde die Prävalenz-Ratio (PR) für die Nichtkenntnis einer CKD für Frauen im Vergleich zu Männern grob und nach Alter und weiteren Risikofaktoren adjustiert geschätzt.Ergebnisse In den Subgruppen nach Alter, CKD-Stadium und Komorbiditäten wussten Frauen seltener von ihrer CKD als Männer. Der Anteilsunterschied im Wissen um eine CKD stieg mit höherem CKD-Stadium an und betrug im Stadium 4 21 Prozentpunkte (7,6; 34,6) zuungunsten der Frauen. Bei Patienten mit einer CKD im Stadium 3b und Bluthochdruck Grad 2 wussten 61 % der Frauen nichts von ihrer Erkrankung, verglichen mit 45 % der Männer. Das PR für die Unkenntnis einer CKD für Frauen im Vergleich zu Männern im voll-adjustierten Modell stieg von 1,08 (1,00; 1,16) bei einer CKD 3a auf 1,75 (1,14; 2,68) bei einer CKD im Stadium 4.Folgerung Frauen wissen in allen untersuchten Subgruppen seltener von ihrer CKD als Männer. Der Geschlechtsunterschied besteht unabhängig von allen untersuchten Einflussfaktoren. Mögliche Ursachen sind unbewusste geschlechtsbezogene Unterschiede in der Versorgung (gender bias) oder in der Patient-Arzt-Kommunikation.

Chronic kidney disease (CKD) is responsible for large personal health and societal burdens. Screening populations at higher risk for CKD is effective to initiate earlier treatment and decelerate disease progress. We externally validated clinical prediction models for unknown CKD that might be used in population screening. We validated six risk models for prediction of CKD using only non-invasive parameters. Validation data came from 4,185 participants of the German Heinz-Nixdorf-Recall study (HNR), drawn in 2000 from a general population aged 45–75 years. We estimated discrimination and calibration using the full model information, and calculated the diagnostic properties applying the published scoring algorithms of the models using various thresholds for the sum of scores. The risk models used four to nine parameters. Age and hypertension were included in all models. Five out of six c-values ranged from 0.71 to 0.73, indicating fair discrimination. Positive predictive values ranged from 15 to 19%, negative predictive values were > 93% using score thresholds that resulted in values for sensitivity and specificity above 60%. Most of the selected CKD prediction models show fair discrimination in a German general population. The estimated diagnostic properties indicate that the models are suitable for identifying persons at higher risk for unknown CKD without invasive procedures.

Background: Hospital mortality after acute myocardial infarction (AMI, ICD-10: I21–I22) is used as OECD indicator of the quality of acute care. The reported AMI hospital mortality in Germany is more than twice as high as in the Netherlands or Scandinavia. Yet, in Europe, Germany ranks high in health spending and availability of cardiac procedures. We provide insights into this contradictory situation. Methods: Information was collected on possible factors causing the reported differences in AMI mortality such as prevalence of risk factors or comorbidities, guideline conform treatment, patient registration, and health system structures of European countries. International experts were interviewed. Data on OECD indicators ‘AMI 30-day mortality using unlinked data’ and ‘average length of stay after AMI’ were used to describe the association between these variables graphically and by linear regression. Results: Differences in prevalence of risk factors or comorbidities or in guideline conform acute care account only to a smaller extent for the reported differences in AMI hospital mortality. It is influenced mainly by patient registration rules and organization of health care. Non-reporting of day cases as patients and centralization of AMI care—with more frequent inter-hospital patient transfers—artificially lead to lower calculated hospital mortality. Frequency of patient transfers and national reimbursement policies affect the average length of stay in hospital which is strongly associated with AMI hospital mortality (adj R² = 0.56). AMI mortality reported from registries is distorted by different underlying populations. Conclusion: Most of the variation in AMI hospital mortality is explained by differences in patient registration and organization of care instead of differences in quality of care, which hinders cross-country comparisons of AMI mortality. Europe-wide sentinel regions with comparable registries are necessary to compare (acute) care after myocardial infarction. Graphical

Zusammenfassung: Nationale Mortalitätsregister sind eine wichtige Datenquelle für das Monitoring der Bevölkerungsgesundheit. Aus Analysen insbesondere der kardiovaskulären Mortalität und speziell der Mortalität an koronarer Herzkrankheit werden Rückschlüsse auf die Qualität der Gesundheitsversorgung und Prävention gezogen. Um krankheitsspezifische Mortalitätsunterschiede zwischen Ländern und Veränderungen über die Zeit interpretieren zu können, ist es jedoch notwendig, die Grundlagen der unikausalen Todesursachenstatistik und die damit verbundenen Einschränkungen bei vergleichenden Aussagen zu kennen. Schlussfolgerungen aus krankheitsspezifischen Mortalitätsdaten können wegen der sehr subjektiven Auswahl von Erkrankungen, die nach einer Leichenschau im Totenschein erfasst werden, problematisch sein. Unkenntnis der Leichenschauenden darüber, welche verschiedenen „Rollen“ einzelne, zum Zeitpunkt des Todes bekannte Erkrankungen innerhalb der zum Tode führenden Kausalkette einnehmen, kann zu unzureichend ausgefüllten Totenscheinen als Datengrundlage der Mortalitätsstatistik führen. Vergleiche krankheitsspezifischer Mortalitätsraten werden so durch verschiedene Anteile nichtinformativer, u. a. auch unbekannter Todesursachen und landesspezifische Präferenzen bei der Eintragung von Erkrankungen im Totenschein erschwert – insbesondere bei Multimorbidität. Die Morbidität einer Bevölkerung wird daher durch Mortalitätsraten nur eingeschränkt widergespiegelt. Begriffliche Unklarheiten in Bezug auf die Konzepte Letalität und Mortalität bei der Beschreibung von Mortalitätsraten können ebenfalls zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen. Schulungen des ärztlichen Personals zum Ausfüllen eines Totenscheins und die geplante elektronische Todesbescheinigung könnten die Datengrundlage verbessern. Unabhängig davon verbessert die Kenntnis möglicher Fallstricke bei der Nutzung von Mortalitätsdaten die Qualität der Gesundheitsberichterstattung.