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Zusammenfassung Hintergrund Krankheitskostenstudien sind wichtige Instrumente, um die sozioökonomische Krankheitslast für definierte Erkrankungen abzuschätzen. Sie liefern der Versorgungsforschung sowie der Gesundheitspolitik wichtige Informationen zur Kostenstruktur einer Erkrankung, dem sich daraus ableitenden Forschungsbedarf, Ansätze zur Versorgungsoptimierung sowie zu den monetären Auswirkungen aus unterschiedlichen Perspektiven. Aufgrund der Heterogenität verfügbarer Krankheitskostenstudien entwickelte die Arbeitsgemeinschaft (AG) Gesundheitsökonomie des Deutschen Netzwerks Versorgungsforschung (DNVF) e.V. in Abstimmung mit der Deutschen Gesellschaft für Gesundheitsökonomie (DGGÖ) e.V. für Deutschland ein Instrument zur Planung/Durchführung und Beurteilung von Krankheitskostenstudien. Methodik Aufbau und Inhalt der generischen Checkliste wurden von der AG konzipiert, konsentiert und nachfolgend in einem Pretest überprüft. Die Checkliste basiert auf einer systematischen Literaturrecherche zu nationalen und bereits vorliegenden internationalen Checklisten sowie Leitlinien und Empfehlungen für die Erstellung und Bewertung von Krankheitskostenstudien und gesundheitsökonomischen Evaluationen. Ergebnis Aus der Literaturrecherche (N=2 454) konnten 58 Referenzen zur Identifizierung und Begründung von Kriterien für die Erstellung der Checkliste genutzt werden. Nach Durchführung und Auswertung des Pretests wurden 6 Dimensionen in die Checkliste einbezogen: (i) Allgemeine Aspekte, (ii) Identifikation der Ressourcen, (iii) Beschreibung und Quantifizierung der Ressourcenverbräuche, (iv) Bewertung der Ressourcen (v) Auswertung und Ergebnisdarstellung sowie (vi) Diskussion und Schlussfolgerung. Insgesamt werden die einzelnen Dimensionen über 37 Kriterien operationalisiert. Schlussfolgerung Die Checkliste ist ein erster Ansatz, die transparente Darstellung und das Verständnis von Krankheitskostenstudien im Hinblick auf Ausmaß, Zusammensetzung und Entwicklung der sozioökonomischen Krankheitslast ausgewählter Erkrankungen zu verbessern. Sie unterstützt die Vergleichbarkeit verschiedener Analysen und erleichtert die Studienkonzeption.