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Forschungs und Entwicklungsinstitut für das Sozial- und Gesundheitswesen Sachsen-Anhalt GmbH

Qualitätssicherung der stationären Versorgung mit Routinedaten (QSR). AOK-Bundes- verband. Helios Kliniken GmbH. Forschungs und Entwicklungsinstitut für das Sozial- und Gesundheitswesen Sachsen-Anhalt GmbH.

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Presentation Transcript

  1. Qualitätssicherung der stationären Versorgung mit Routinedaten (QSR) AOK-Bundes- verband Helios Kliniken GmbH Forschungs und Entwicklungsinstitut für das Sozial- und Gesundheitswesen Sachsen-Anhalt GmbH

  2. Forschungs und Entwicklungsinstitut für das Sozial- und Gesundheitswesen Sachsen-Anhalt GmbH Helios Kliniken GmbH Idee und Projektbeteiligte Idee: Mit Hilfe vorhandener Datenbeständen (Routinedaten, vor allem Abrechnungsdaten,engl: “administrativ data”) Ergebnisqualität messen. Projekt-Beteiligte: HELIOS Kliniken GmbH AOK-Bundesverband WIdO (Wissenschaftliches Institut der Ortskrankenkassen) FEISA (Prof. Robra, Magedburg)

  3. Bisherige Qualitätssicherung im stationären Sektor • Interne QS Fokus auf Struktur- und Prozessqualität (KTQ, EFQM) • Gesetzlich verankerte externe QS (seit 2001 durch BQS)aufwendige Erhebungunvollständige Erfassungfraglicher Validität • Strukturierte Q-Berichte nach §137 keine Krankenhaus-übergreifenden Informationen keine obligaten Ergebnisindikatoren keine Langzeitdaten keine Risikoadjustierung => keine fairen, aussagekräftigen KH-Vergleiche

  4. Vorteile eines an Routinedaten orientierten Verfahrens • geringer Erhebungsaufwand • Vollständigkeit der Daten • individueller Bezug und Langzeitbeobachtung • Validität der Daten (für ausgewählte Items) • retrospektiv verfügbar

  5. Projektziel und Verwendungsperspektiven • Ausgangsfrage und Ziel: • Ist eine valide Qualitätsberichterstattung auf Basis von GKV-Routinedaten möglich? • Wenn ja, dann Realisierung solcher Qualitätsberichte • Verwendungsperspektiven:a) Transparenz (Ergebnisqualität) • b) Service für Krankenhäuser (Int. QM)c) Vertragsperspektive (selektives Kontrahieren)

  6. Was kann QSR leisten? • Aufwandsreduktion durch Auffälligkeitsprüfung • Qualitätssicherung bleibt sensitiv und wird spezifischer • => weniger QS-Dokumentation ohne relevanten Inhalt • Information über Langzeitergebnisse von Krankenhausleistungen • 30-, 90- Tage und 1-Jahresmortalität wird bislang nicht • systematisch erfasst. • => Zunehmende Relevanz unter dem Trend der • Verweildauerverkürzung im Krankenhaus

  7. Aufwandsreduktion durch Auffälligkeitsprüfung

  8. Kriterien für die Auswahl von Tracern/Indikationen • häufige Erkrankungen • ökonomische Relevanz • Berücksichtigung verschiedener med. Disziplinen • Minimierung von Störeffekten • Unabhängigkeit vom Vergütungssystem (DRGs)

  9. AusgewählteTracer

  10. Beispiele: Tracerdefinition

  11. Qualitätsindikatoren • Volumenindikatoren • Anzahl seltener Eingriffe • Mortalitätsindikatoren • während KH-Aufenthalt • innerhalb 30-, 90-Tagen, 1Jahr poststationär • Leistungsbeschreibende Indikatoren (over-, under- missuse) • im Primär- oder Folgeaufenthalt: • Prozeduren z. B. Re-Operationen • Diagnosen z.B. Hüft-Luxation bei Wiederaufnahme • Belegungsindikatoren • Verweildauer, Langlieger • Wiedereinweisungsraten • Verlegungsraten (intern, extern)

  12. Datengrundlage WIdO-Datenbank „NOSCOM“ AOK-Abrechnungsdaten nach § 301-DTA 1998-2001 (+2002 bei Index)> 7 Mio. Fälle/Jahr > 32 Mio. Diagnosen > 11 Mio. OPS-Einträge Versichertenstammdaten AOK Informationen über das Versterben von Versicherten bzw. das Ausscheiden aus dem Versichertenverhältnis > 30- , 90- Tage-Mortalität, 1 Jahres-Mortalität

  13. Probleme des Krankenhausvergleichs • Unterschiedlicher Gesundheitszustand der Patienten (case mix) =>Lösung: risikoadjustierte Analyse • Rolle des Zufalls (zufällige Abweichungen) =>Lösung: schließende Statistik (95% Konfidenzintervalle, Signifikanztests) • Problem „kleine“ Kliniken => Lösung:Kleine Kliniken werden bei gleich schlechter Leistung weniger wahrscheinlich auffällig als große Kliniken (klein = geringe Fallzahl).

  14. Beispiel: Ergebnis- darstellung ausgewählter Indikatoren eines Tracers im Service- bericht für Kliniken

  15. Weiteres Vorgehen QSR • 1. Erweiterung auf weitere Tracer und Datenbestände • 2. Validierung der Daten durch Peer-Reviews • 3. Qualitätsberichte für 3 Nutzergruppen • Krankenhäuser (kooperierende) • AOK-intern (Vertragsgeschäft) • Patienten (Öffentlichkeit, AOK-Versicherte) • 4. Prüfung der rechtlichen Möglichkeiten

  16. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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