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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

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

26. - 29.09.2011 in Mainz

Charakteristika innovativer Krankenhäuser in Deutschland – Ergebnisse einer empirischen Untersuchung

Meeting Abstract

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  • Jan-David Liebe - Hochschule Osnabrück, Osnabrück
  • U Hübner - Hochschule Osnabrück, Osnabrück
  • N Egbert - Hochschule Osnabrück, Osnabrück
  • A Frey - Hochschule Osnabrück, Osnabrück

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds517

DOI: 10.3205/11gmds517, URN: urn:nbn:de:0183-11gmds5170

Veröffentlicht: 20. September 2011

© 2011 Liebe et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Die Einführung von IT im Krankenhaus (IT-Adoption) ist ein mehrdimensionaler Prozess, der sowohl durch interne, als auch durch externe Faktoren beeinflusst wird. Sie kann auf individueller Ebene (Mikrobene), auf institutioneller Ebene (Mesoebene) und auf Länderebene (Makroebene) analysiert werden. In den vergangenen 20 Jahren bezog sich ein Großteil der Studien auf die Mesoebene. Dies sind unter anderem die Krankenhausgröße (Bettenzahl [1]), der Krankenhaustyp (Lehrkrankenhaus vs. kein Lehrkrankenhaus [2]), die Trägerschaft (privat vs. öffentlich und freigemeinnützig [3], der Krankenhausstatus (Verbund- vs. Einzelkrankenhaus [4]), die geographische Lage (städtische vs. ländlich [5]), das IT-Budget [6], die IT-Strategie [7] und das IT-Personal [8]. IT-Adoption bezieht sich zumeist auf die Adoption klinischer IT-Funktionen und in den vergangenen Jahren zunehmend auf die Adoption der elektronischen Patientenakte [9]. Trotz der Vielzahl vorangegangener Studien besteht hinsichtlich des Einflusses der einzelnen Charakteristika nach wie vor Unsicherheit. Ziel dieser Studie war es, bisher einzeln identifizierte Parameter in einer Gesamtschau zu bewerten. Dabei sollten sowohl der Einfluss der jeweiligen Charakteristika als auch deren Wechselwirkungen untersucht werden.

Methode: Die in der Literatur auf der Mesoebene erwähnten Variablen wurden nach der Anzahl der Studien sortiert, die einen signifikanten Einfluss dieser Variablen nachwiesen. Danach erfolgte ein Abgleich mit Krankenhausmerkmalen, welche in dem deutschen IT-Report Gesundheitswesen 2010 [10] abgefragt wurden. Dabei wurden folgende unabhängige Variablen für eine schrittweise multiple Regressionsanalyse herangezogen: Krankenhausgröße (logarithmierte Anzahl der Betten), Krankenhausstatus, Trägerschaft, geographische Lage (logarithmierte Bevölkerungsdichte), IT-Strategie, IT-Abteilung, IT-bezogene Entscheidungsfindung, Referenzstatus und IT-Budget im Zusammenhang mit der wirtschaftlichen Entwicklung. Als Kriteriumsvariablen dienten einerseits die Anzahl aller installierten KIS-Module und andererseits die der klinischen KIS-Module (Innovationsbreite). Die Berechnungen basierten auf einer Stichprobe von n=126 Krankenhäusern [10].

Ergebnisse: Anhand der schrittweisen Regressionsanalyse konnten vier Variablen identifiziert werden, welche den Grad der IT-Adoption signifikant (alpha = 0,05) beschreiben (60% erklärte Varianz), nämlich 1) Krankenhausgröße, 2) IT-Abteilung, 3) Referenzkrankenhaus und 4) Trägerschaft. Keine der Interaktionen zwischen den Faktoren war signifikant. Die vier genannten Variablen erklären sowohl die Anzahl aller sowie die der klinischen KIS-Module. Die Modellvorrausetzungen (Normalverteilung, Homoskedastizität) konnten angenommen werden.

Diskussion: Die Ergebnisse decken sich mit denen vorheriger Studien, nämlich dass größere Krankenhäuser eher mehr KIS-Module besitzen als kleinere [1] und dass private Träger eher weniger KIS-Module als öffentliche [3] einsetzen. Darüber hinaus betonen die Ergebnisse die Bedeutsamkeit einer verlässlichen internen Struktur für IT-Projekte (Existenz einer zentralen IT-Abteilung) sowie einer Bereitschaft, mit einem IT-Hersteller innovative Software zum Einsatz zu bringen (Referenzkrankenhaus). Geplant ist, den EPA-Status als Kriteriumsvariable zu nutzen (Innovationstiefe).


Literatur

1.
Hikmet N, Bhattacherjee A, Menachemi N, Kayhan VO, Brooks RG. The role of organizational factors in the adoption of healthcare information technology in Florida hospitals. Health CareManage Sci. 2008:11.
2.
Fonkych K, Taylor R. The state and pattern of health information technology adoption. Santa Monica: RAND Corporation; 2005.
3.
Parente ST, Van Horn RL. Hospitals Investment in Information Technology: Does Governance make a Difference? Health Care Finance Review. 2006;28(2):31-43.
4.
Mc Cullough JS. The Adoption of Hospital Information Systems. Health Economics. 2007;17:649-664.
5.
Burke DE, Wang BB, Wan TT, Diana ML. Exploring hospitals – adoption of information technology. J Med Syst. 2002;26(4):349-55.
6.
Cutler DM, Feldman NE, Horwitz JR. U.S. Adoption of Computerized Physician Order Entry Systems. Health Affairs. 2005; 24:1654-1663.
7.
Ash JS, Gorman PN, Seshadri V, Hersh WR. Computerized physician order entry in U.S. hospitals: results of a 2002 survey. J Am Med Inform Assoc. 2004;11:95-9.
8.
Amarasingham R, Diener-West M, Plantinga L, Cunningham AC, Gaskin DJ, Powe NR. Hospital characteristics associated with highly automated and usable clinical information systems in Texas, United States. BMC Med Inform Decis Mak. 2008;8:39.
9.
Jha AK, DesRoches CM, Campbell EG, Donelan K, Rao SR, Ferris TG, Shields A, Rosenbaum S, Blumenthal D. Use of Electronic Health Records in U.S. Hospitals. N Engl J Med. 2009; 360: 1628-1638.
10.
Hübner U, Sellemann B, Egbert N, Liebe JD, Flemming D, Frey A. IT-Report Gesundheitswesen – Schwerpunkt Vernetzte Versorgung. Hannover: Niedersächsisches Ministerium für Wirtschaft. Arbeit und Verkehr; 2010. Erhältlich unter: www.it-report-healthcare.info. Zugriff am: 14. 4. 2011. Externer Link