gms | German Medical Science

50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie (dae)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie

12. bis 15.09.2005, Freiburg im Breisgau

Verwendung eines Prozessorientierten Steuerungsansatzes für die DRG-Planung im Rahmen einer Medizin-ökonomischen Benchmarking-Studie ECCO

Meeting Abstract

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  • Andreas Greulich - Universitätsspital Bern, Bern
  • Jan Güssow - Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Wirtschafts- und Organisationswissenschaften, München
  • Indira Lütolf - Universitätsspital Bern, Bern
  • Steffen Wahler - Fachhochschule Hannover, Hannover

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. 50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Freiburg im Breisgau, 12.-15.09.2005. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2005. Doc05gmds350

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2005/05gmds285.shtml

Veröffentlicht: 8. September 2005

© 2005 Greulich et al.
Dieser Artikel ist ein Open Access-Artikel und steht unter den Creative Commons Lizenzbedingungen (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.de). Er darf vervielf&aauml;ltigt, verbreitet und &oauml;ffentlich zug&aauml;nglich gemacht werden, vorausgesetzt dass Autor und Quelle genannt werden.


Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung

Ziel des Projektes ECCO [1] (European Comparison of Clinical Management and Treatment Costs in Patients With Acute Coronary Syndrom Undergoing Invasive Evaluation) war die Sammlung, Auswertung und Zusammenführung von medizinischen und ökonomischen Daten zu den Therapiemöglichkeiten des „Akuten Koronarsysndrom“ im Herzkatheterlabor (insbesondere Herzkatheterisierung, PTCA, Stenting) als Grundlage für eine kontinuierliche und prospektive Kosten-Nutzen-Analyse. Das Projekt leistet vor dem Hintergrund aktueller gesundheitspolitischer Entwicklungen auf europäischer Ebene einen Beitrag zur Transparenz medizinischer Behandlungsabläufe sowohl im Hinblick auf die medizinische Outcomequalität als auch auf die induzierten Kosten. Die Ergebnisse können für die Planung und Ausrichtung der Krankenhäuser unter dem Abrechnungssystem der DRGs [2] hohe Bedeutung entwickeln.

Material und Methoden

In vier europäischen Grosskliniken (Univers.spital Bern, Univers.klinik Magdeburg, Royal Infirmary Bristol und Städt. Klinikum Villingen-Schwenningen) wurden alle akuten Koronarsyndrome in ein umfangreiches Register aufgenommen, welches neben medizinischen Daten auch die Informationen zu Material und Medikamente pro Fall beinhaltet. Seit Jan. 2002 befinden sich Daten von ca. 2.700 Patienten in der Datenbank. Um die längerfristige medizinische Outcomequalität beurteilen zu können, wurde für alle Patienten ein Follow-Up durchgeführt.

Parallel dazu wurden die Prozessabläufe in allen Kliniken erhoben (Benchmarking) und mittels der Methodik des „kostenorientierten Prozessmanagements“ [3] (KPM) kostenrechnerisch bewertet. Die Basis für die Prozesserhebung bildet die Prozessmodellierung. Zur Aufnahme des Prozessmodells hat man sich im Projekt ECCO an den Phasen des Behandlungsprozesses von der Aufnahme bis zum Austritt des Patienten orientiert. Als Basis für diese Informationen dienten Interviews mit den Prozessverantwortlichen und statistische Analysen.

Gekoppelt zu der Prozessdarstellung wurden mittels der prozessorientierten Kostenrechnung die aufgenommenen Prozessinformationen quantifiziert. Für alle Kliniken wurden dazu die direkten Kosten nach Personal- und Sachkosten getrennt dementsprechend ermittelt, ausgewertet und gegenübergestellt.

Dieses System stellt eine Innovation im Bereich der medizin-ökonomischen Bewertungen dar, da erstmals eine betriebliche Kostenrechnung mit den zugrundeliegenden Prozessabläufen gekoppelt wurde und sich nicht auf abrechnungsrelevante Kosten beruft. Somit erlangt die Methodik den Status einer Kostenträgerrechnung, die sich zudem mit der Klassifizierung im DRG-System vergleichen lässt.

Als weiterer Schritt wurde eine Monte Carlo Simulation der Abläufe, Kosten und Erlöse durchgeführt. Dieses wurde insbesondere möglich, da zu den einzelnen Prozessschritten nicht Mittelwerte sondern ihre Verteilungen ermittelt worden waren. Die probabilistische Simulation ermöglicht eine Schätzung der Sicherheit der Vorhersagen. Darüber hinaus können Änderungen in Abläufen, Medikation, Devices, Kosten und Erlösen simuliert und in ihren Auswirkungen für das Spital geschätzt werden. Ebenfalls können die medizinischen Ergebnisse (Outcomes) unter verschiedenen therapeutischen Regimen vorhergesagt werden.

Ergebnisse

Bezogen auf die Kostenerhebung wurden Deckungsbeitragsrechnungen für unterschiedliche Patientengruppen erstellt und zwischen den beteiligten Zentren verglichen, die hier beispielhaft für Bern und Villingen aufgeführt wurden (Tab.1 [Tab. 1]).

Bei der Analyse verschiedener Behandlungsstrategien konnten Optimierungspotentiale für klinische Ergebnisse und für Deckungsbeiträge dargestellt werden. Als Ergebnis der Studie liegen bezogen auf die medizinischen Auswertungen folgende Erkenntnisse vor. Die Behandlungswege für Patienten mit ACS unterscheiden sich abhängig von der lokalen Infrastruktur und von den Gesundheitssystemen. Dieses trug zu den unterschiedlichen Behandlungsstrategien für alle ACS Patienten bei.

In allen Zentren wurde eine hohe Rate (94%) des Verfahrenserfolges mit PCI erzielt.

Die Personalkosten pro Minute waren in allen Zentren ähnlich, während die Materialkosten in der Schweiz deutlich am höchsten waren. Für einen sinnvollen Vergleich von Medizinischem Outcome und Kosten, müssen diese Unterschiede in Betracht gezogen werden (Tab. 2 [Tab. 2]).


Literatur

1.
Greulich A, Güssow J, Lütolf I. Medizin-ökonomisches Benchmarking, in: Beck/Goldschmidt/Greulich/Kalbitzer/Schmid/Thiele Management Handbuch DRG, Heidelberg 2004.
2.
Greulich A. , in: Greulich/Thiele/Thiex-Kreye, Prozessmanagement im Krankenhaus, Heidelberg 1997.
3.
Güssow J, Ott R. S. 41 ff. in: Braun/Güssow/Ott, Prozessorientiertes Krankenhaus, Stuttgart 2005