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54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

07. bis 10.09.2009, Essen

Konkordanz von Qualitätsindikatoren aus Routinedaten für Krankenhäuser

Meeting Abstract

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  • Axel Halim - Krankenhausgesellschaft Nordrhein-Westfalen, Düsseldorf
  • Jürgen Stausberg - Ludwig-Maximilians-Universität München, München
  • Robert Färber - Krankenhausgesellschaft Nordrhein-Westfalen, Düsseldorf

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds). Essen, 07.-10.09.2009. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2009. Doc09gmds285

DOI: 10.3205/09gmds285, URN: urn:nbn:de:0183-09gmds2851

Veröffentlicht: 2. September 2009

© 2009 Halim et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Ziel eines Projektes der Krankenhausgesellschaft Nordrhein-Westfalen (KGNW) war die Evaluation der Anwendung von Routinedaten (§ 21-Daten) im Rahmen des Qualitätsmanagements. Gegenwärtig werden hierfür mehrere Indikatorensets auf dem Markt angeboten. Eine hohe Konkordanz der Verfahren wäre gegeben, wenn sich deren Aussagen in Bezug auf ein Krankenhaus decken.

Material/Methoden: Mehrere Anbieter von Qualitätsindikatorensets erstellten Ergebnisanalysen aus §21-Daten des Jahres 2006 für zehn Krankenhäuser. Analysiert wurden drei Sets, die teilweise von unterschiedlichen Unternehmen unter Anwendung verschiedener Referenzbereiche angeboten werden: Indikatorenset der HELIOS Kliniken Gruppe, Patient Safety Indicators (PSI) der Agency for Healthcare Research and Quality und Auswertungen im Klassifikationssystem Disease Staging. Für jedes Krankenhaus und jedes Set wurde die relative Häufigkeit von auffälligen, d. h. außerhalb der Referenzbereiche befindlichen, Qualitätsindikatoren ermittelt. Für die relative Häufigkeit berechneten wir den nichtparametrischen Korrelationskoeffizienten nach Spearman.

Ergebnisse: Wie erwartet gibt es eine hohe, aber nicht vollständige Korrelation innerhalb von HELIOS-Auswertungen mit verschiedenen Referenzbereichen. Die PSI zeigen eine signifikante (p=0,003) und relevante (r=0,829) Korrelation zur Verweildaueranalyse in den Gruppen des Disease Staging, aber keine Korrelation zu den HELIOS-Auswertungen. Die Bewertung der Sterblichkeit in den Disease Staging Gruppen zeigt eine signifikante (p=0,004) und ebenfalls relevante (r=0,811) Korrelation zur Ampelfunktion, die von einem der Anbieter auf Basis des Helios-Indikatorenset angeboten wird, aber nur eine mäßige (p=0,018, r=0,723) Korrelation zu einer anderen HELIOS-Auswertung.

Schlussfolgerungen: In der Identifikation von Qualitätsproblemen über Indikatorensets zeigen sich bei Verdichtung auf das Krankenhaus statistisch signifikante Korrelationen zwischen den Verfahren. Eine Qualitätsbewertung über Routinedaten kommt somit auf der Ebene Krankenhaus zu zuverlässigen Ergebnissen.

Die Rangfolge der Krankenhäuser kann allerdings fast beliebig durch Wahl des Systems oder Referenzwertes geändert werden. Ein Ranking von Krankenhäusern ist derzeit damit nicht zuverlässig mit den hier untersuchten Systemen möglich. Krankenhäuser erhalten bei paralleler Anwendung der Verfahren sich ergänzende Sichten auf die Qualität ihrer Leistungsgestaltung.