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Published Online:https://doi.org/10.1024/suc.2004.50.1.11

<B>Ziel:</B> Der vorliegende Beitrag gibt eine systematische Übersicht über Verfahren regionaler Prävalenzschätzung des Drogenkonsums bzw. der Drogenabhängigkeit.</P><P> <B>Methode:</B> Die für Deutschland vorliegenden Schätzungen werden unter methodischen Gesichtspunkten vorgestellt und im Hinblick auf ihre Vergleichbarkeit kritisch diskutiert. </P><P> <B>Ergebnisse:</B> Es zeigt sich eine Vielzahl eingesetzter Verfahren in Deutschland. Unterschiede in den verwendeten Methoden und Daten führen dazu, dass ein Vergleich der verschiedenen lokalen Prävalenzschätzungen nur eingeschränkt möglich ist. Voraussetzung für eine regionsübergreifende Vergleichbarkeit der Schätzungen ist die Anwendung der gleichen Methode auf der Basis einer einheitlichen Definition der geschätzten Population.</P><P> <B>Schlussfolgerungen:</B> Möglichkeiten zur Vereinheitlichung und Vergleichbarkeit lokaler Prävalenzschätzung ergeben sich durch die Nutzung regionsübergreifend standardisierter Daten.


Estimating the prevalence of opiate use in large German cities: methods and results

<B>Aim:</B> This paper provides a systematic overview of methods for estimating the prevalence of problem drug use at a local level. </P><P><B>Method:</B> Recent German prevalence estimation studies are presented, focusing on methodological issues and problems of comparability. </P><P> <B>Results:</B> A wide range of estimation procedures is used in Germany. Variation in methodology as well as differences in data sources might limit the comparability of the different local prevalence estimations. </P><P> <B>Conclusions:</B> To improve the comparability of estimations in different areas, the same methodology using one type of data should be applied, which further guarantees a uniform definition of the target population. Standardization and comparability of local prevalence estimations can be obtained by the use of data sources that are similar for different regions, as in the case of police statistical data or treatment data.