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51. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (gmds)

10. - 14.09.2006, Leipzig

Qualität von Diagnosedaten niedergelassener Ärzte am Beispiel Diabetes

Meeting Abstract

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  • Bettina Gerste - Wissenschaftliches Institut der AOK (WIdO), Bonn
  • Swen Gutschmidt - Wissenschaftliches Institut der AOK (WIdO), Bonn

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (gmds). 51. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Leipzig, 10.-14.09.2006. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2006. Doc06gmds198

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2006/06gmds135.shtml

Veröffentlicht: 1. September 2006

© 2006 Gerste et al.
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Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung

Die Diagnoseangaben für Patienten im ambulanten ärztlichen Bereich (nach § 295 SGB V) sollen zukünftig die Datenbasis für eine morbiditätsorientierte Vergütung der Ärzte (nach § 85 a und b SGB V) darstellen. Mit Hilfe der Diagnosen und einem Klassifizierungssystem (Grouper) soll die Morbidität der Versicherten bestimmt werden. Ziel ist es, möglichst ausgabenhomogene, aber dennoch klinisch abgrenzbare Risikogruppen zu bilden. Die bis heute nur selten genutzte Informationsquelle der Diagnoseangaben im ambulanten Bereich muss daher eingehend auf mögliche Fehler und Widersprüche geprüft werden, um Verwerfungen in der zukünftigen Vergütung zu vermeiden.

Die bisher verwendeten Gütekriterien reichen nach Ansicht der Autoren nicht aus. Daher werden weitere Qualitätskriterien definiert und untersucht, inwieweit die zur Auswertung vorliegenden Diagnosedaten diese erfüllen. Die Analyse erfolgt am Beispiel einer gut abgrenzbaren und zugleich in hohem Maße ausgabenrelevanten chronischen Krankheit: Anhand der Gruppe der Diabetiker wird geprüft und diskutiert, welche Schwachstellen die von niedergelassenen Ärzten dokumentierten Diagnosen aufweisen.

Material und Methoden

Datengrundlage sind die Diagnose- und Arzneiverordnungsdaten einer bundesweit gezogenen Stichprobe von AOK-Versicherten über alle vier Quartale des Jahres 2001 sowie die Diagnose- und Arzneiverordnungsdaten aller Versicherten der AOK Bayern für die ersten beiden Quartale in 2004. Die Arzneimitteldaten dienen der Validierung von Diagnosedaten.

Es wird geprüft, inwieweit sich in den von niedergelassenen Ärzten dokumentierten Diagnosedaten höhere Prävalenzen manifestieren als in epidemiologischen Studien, wenn man die Kriterien des für die Ermittlung einer morbiditätsorientierten Vergütung ausgewählten us-amerikanischen Klassifizierungsverfahren von DxCG heranzieht. Dieses Verfahren verwendet in der noch nicht auf den deutschen Kontext angepassten Version als Kriterium schon die einmalige Nennung einer Diagnose.

Des weiteren wird vor allem die Konsistenz der Diagnoseangaben überprüft: Treten widersprüchliche Kombinationen von Diabetestypen bei derselben Person auf? Sind Diabetesdiagnosen kontinuierlich dokumentiert oder werden sie auch sporadisch gestellt? Bestehen Inkonsistenzen zwischen Diagnose und Arzneiverordnung?

Ergebnisse

Die Untersuchung zeigt, dass selbst bei einer „harten“ Indikation wie Diabetes die durch niedergelassene Ärzte dokumentierten Diagnosen sowohl zueinander als auch in Bezug auf Arzneiverordnungen in vielen Fällen nicht konsistent sind. Dies manifestiert sich in folgenden Punkten:

  • Zu hoch dokumentierte Diabetesprävalenz: Gemessen an (inter)nationalen Studien spiegeln die Daten eine erhöhte Diabetesprävalenz. Es zeigen sich Prävalenzraten, die bis zu doppelt so hoch sind wie die epidemiologischer Studien.
  • Kodierung unterschiedlicher Diabetestypen bei demselben Patienten: bei rund jedem zehnten Diabetiker treten kritische Kombinationen verschiedener Diabetestypen (meist Typ-I- kombiniert mit Typ-II-Diabetes) auf. Fokussiert man auf Typ-I-Diabetiker (als solcher gilt in dieser Studie, wer mindestens eine Typ-I-Diagnose im Jahr erhielt) weist jeder Zweite eine solch kritische Kombination auf. Bei der Hälfte dieser Personen sind diese sogar in zwei oder mehr Quartalen dokumentiert.
  • Lückenhafte Kontinuität in der Dokumentation von Diagnosen: nur jeder zweite Typ-I-Diabetiker wird kontinuierlich in jedem Quartal eines Jahres mit Diabetes dokumentiert, jeder Dritte in nur einem Quartal.
  • Fehlerhafte Diagnosen bei Typ-I-Diabetikern: nur zwei von drei mit Typ-I-Diabetes dokumentierte Personen erhalten auch Insulinverordnungen (obwohl Insulingaben bei dieser Indikation i.d.R. lebenswichtig sind).

Es besteht demnach schon bei einer eindeutigen Indikation ein beträchtliches Fehlerpotential. Auch wenn sich auf der eher formalen Ebene die Diagnose- und Kodierqualität von 2001 auf 2004 verbessert hat, dürfte sich an den nachgewiesenen Inkonsistenzen im Hinblick auf interärztliche Diagnosevariation und Arzneimittelverordnungen bis heute wenig geändert haben.

Damit stellen sich einer morbiditätsorientierten Vergütung auf Basis von ärztlichen Diagnosedaten eine Vielzahl von Herausforderungen. Generell ist eine Beurteilung der Richtigkeit dokumentierter Diagnosen nur schwer möglich, direkte Kontrollmöglichkeiten anhand zusätzlicher Krankenkassenprozessdaten bestehen lediglich für wenige Erkrankungen. Es sollte darüber nachgedacht werden, wie dieses Manko beseitigt und die Plausibilität im Diagnosegeschehen nachvollziehbarer gemacht werden kann.

Zu klärende Fragen sind in diesem Zusammenhang beispielsweise: Ist gewollt, dass einmalig dokumentierte chronische Diagnosen genauso in das Klassifikationsverfahren eingehen wie Diagnosen mit kontinuierlichem Auftreten? Welche Plausibilitätsprüfungen zur Validierung von Diagnosen können/müssen als Filter eingesetzt werden? Wie kann eine eindeutige Vergabe von Zuschlägen trotz widersprüchlicher Diagnosen erreicht werden? Ist eine Diagnosenvalidierung für bestimmte Indikationen anhand von Arzneimittelverordnungen ein gangbarer Weg? Wie soll mit den Informationen zur Diagnosesicherheit (A-, V-, Z-Zusatz) umgegangen werden? Wie kommt man zu Kodierrichtlinien, die die Datenqualität verbessern helfen?

Dass der Thematik durchaus ökonomisch relevante Dimensionen anhaften, verdeutlichen zwei Modellüberlegungen, die zwar ohne Kenntnis der Ausgestaltung eines neuen Vergütungssystems entstehen mussten, aber sehr wohl auf beachtliche mögliche Ausgabenverwerfungen hindeuten, wenn die benannten Fragen nicht adäquat geklärt werden. Es zeigt sich, dass das Fehlschätzungspotential für „falsche“ Typ-I-Diabetiker (anhand fehlender Insulinverordnungen als falsch dokumentiert geltende Typ-I-Diabetiker) je nach Modellüberlegung bei 6 bzw. 12 Prozent liegt. Nimmt man hinzu, dass sich die Probleme in anderen, weniger klar abgrenzbaren Indikationen potenzieren dürften, liegt der grundsätzliche Klärungsbedarf beim Thema Datenqualität auf der Hand.


Literatur

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