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

Evaluation von Qualitätsmerkmalen anhand der klinischen Fallschwere mit Hilfe von Routinedaten: Pilotstudie in 5 deutschen Krankenhäusern

Meeting Abstract

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  • Dirk Kaczmarek - Neue Pergamon Krankenhausmanagement GmbH, Sankt Marien-Hospital Buer gGmbH, Gelsenkirchen
  • Carsten Jochum - Schellen & Partner, Düsseldorf
  • Franz-Josef Fischer - Schellen & Partner, Düsseldorf

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. Doc05gmds296

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2005/05gmds321.shtml

Veröffentlicht: 8. September 2005

© 2005 Kaczmarek et al.
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Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung

Im Jahre 2005 müssen alle deutschen Krankenhäuser erstmals einen Qualitätsbericht nach §137 SGB V veröffentlichen. Aus pragmatischen Gründen konzentriert sich die Darstellung zunächst auf Struktur- und Prozessdaten. Ferner ruht die Auswertung sehr stark auf primär ressourcenorientierten DRG-Daten. Zur Darstellung von Ergebnisdaten bedarf es jedoch einer morbiditätsbasierten Risikoadjustierung. Ziel der Studie war es, anhand von Routinedaten des Jahres 2004 in 5 Krankenhäusern Qualitätsmerkmale zu evaluieren.

Material und Methoden

Analysiert wurden Daten aus 5 deutschen Krankenhäusern des Jahres 2004, welche in Form des sog. DRG-Datensatz gemäß §21 KHEntgG zur Verfügung stehen. Die Analyse erfolgte mittels des Patientenklassifikationssystems Disease StagingTM (Version 4.14.1.1). Diese Methode teilt Krankheiten aufgrund klinischer Kriterien in unterschiedliche Diagnosecluster (DxCats) und zugehörige medizinische Fallschweren (Stages) ein [1], [2], [3]. Zur Darstellung der deskriptiven Statistik (u.a. mittels Boxplots) wurde SPSS 12 eingesetzt, für die weiteren Analysen wird QlikView 6.07 eingesetzt. An der Studie haben folgende Krankenhäuser teilgenommen:Krankenhaus Lengerich, St. Elisabeth-Krankenhaus Oberhausen, St. Marien-Hospital Gelsenkirchen-Buer, Stadtkrankenhaus Schwabach und das Stadt- und Kreiskrankenhaus Ansbach. Zur Auswertung wurden folgende medizinische Fachrichtungen herangezogen: Innere Medizin, Allgemeinchirurgie und Frauenheilkunde. Innerhalb dieser Fachabteilungen erfolgte eine Betrachtung der fallzahlstärksten DxCats. In den Abteilungen für Innere Medizin wurden die DxCats CV14 (Koronare Herzkrankheit ohne aortocoronaren Bypass) und CN17 (Zerebrovaskuläre Erkrankung) betrachtet. In der Chirurgie erfolgte eine Analyse der DxCats HB07 (Cholezystitis und Cholelithiasis), GI27 (Äußere Hernie) und GI16 (Appendizitis). In der Frauenheilkunde wurde die DxCat OB01 (Vaginale Entbindung) dargestellt. Als unabhängige Variablen dienten die Schweregradcluster des Disease Staging, als abhängige Variablen wurden die beobachtete Verweildauer und die Mortalität dargestellt.

Ergebnisse

Insgesamt wurden 9917 Krankenhausfälle des Jahres 2004 untersucht. Die nachfolgende Tabelle 1 [Tab. 1] gibt einen Überblick über die Gesamtauswertung aller Häuser bezogen auf die Diagnosekategorie Koronare Herzkrankheit (CV 14).

Detaillierte Ergebnisse werden im Rahmen der 50. Jahrestagung der GMDS in Freiburg präsentiert.

Diskussion/ Schlussfolgerungen

Anhand der Profilierung über die Schweregrade einzelner DxCats und der Darstellung der Verweildauer mittels Boxplots lassen sich dezidierte Aussagen über die Ergebnisqualität und Prozessbewältigung bezogen auf einzelne

Krankheitsbilder treffen. Das Disease Staging ist eine einfache Methode, um mit Hilfe von Routinedaten kontinuierlich den Qualitätsstand zu beschreiben. Ein besonderer Vorteil ergibt sich aus der Unabhängigkeit von den jährlichen DRG-Katalogwechseln, die eine Vergleichbarkeit zwischen verschiedenen Jahrgängen erschweren. Eine Darstellung der Mortalität macht im Qualitätsbericht nur Sinn, wenn eine Schweregradadjustierung erfolgt. Die Auswertungen sind sehr gut für den Systemteil des strukturierten Qualitätsberichts geeignet.


Literatur

1.
Gonnella Joseph S., Hornbrook Mark C., Louis Daniel Z. Staging of Disease. A Case-Mix Measurement. In:, Journal of the American Medical Association, Vol. 251 (5), 1984 February: 637 - 644
2.
Gonnella JS, Louis DZ, Gozum MV, Callahan, CA, Barnes, CA (Ed), Disease Staging: Clinical Criteria (Fifth edition), Thomson-Medstat, Ann Arbor, MI, 2003
3.
Hornbrook MC, Disease Severity Adjustment Software Evaluation for the Healthcare Cost and Utilization Project. Final Report (Part 1, Technical Evaluation) to the Agency for Healthcare Research and Quality, March 19, 2003
4.
Kaczmarek D, Eckardt J. Der Qualitätsbericht. In: Goldschmidt AW, Kalbitzer M, Eckardt J, Hrsg. Praxishandbuch Medizincontrolling. Heidelberg: Economica, 2005: 413-429