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GMDS 2012: 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

16. - 20.09.2012, Braunschweig

Erprobung eines regelmäßig durchführbaren und skalierbaren IT-Benchmarking Verfahrens für Krankenhäuser

Meeting Abstract

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  • Jan-David Liebe - Hochschule Osnabrück, Osnabrück, Deutschland
  • Ursula Hübner - Hochschule Osnabrück, Osnabrück, Deutschland

GMDS 2012. 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Braunschweig, 16.-20.09.2012. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2012. Doc12gmds045

DOI: 10.3205/12gmds045, URN: urn:nbn:de:0183-12gmds0459

Veröffentlicht: 13. September 2012

© 2012 Liebe et al.
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Gliederung

Text

Einleitung und Zielsetzung: Ziel eines IT-Benchmarks ist die systematische Optimierung der IT-Performance. Zur Erreichung dieses Ziels erfolgt 1.) eine Auswahl zweckmäßiger IT-Performance Indikatoren (PIs), 2.) die Identifikation von Schwachstellen im Vergleich zur Best-Practice und 3.) die Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Optimierung der IT-Performance [1]. Bisherige Ansätze zum IT-Benchmarkings für Krankenhäuser befassen sich vorrangig mit der Auswahl zweckmäßiger PIs: objektive Outcomedaten [2], [3], [4], subjektive, prozessorientierte Outcomedaten [5], [6], schließlich auch einem integrierenden Ansatz folgend subjektive sowie objektive Outcomedaten im Kontext von IT-Strukturmerkmalen [7]. Die Zweckmäßigkeit der PIs soll sich dabei an den Ansprüchen aller Interessengruppen orientieren [2], [4], [7], [8]. Doch nicht nur die Frage was, sondern auch wie gemessen und verglichen wird, ist für ein erfolgreiches IT-Benchmarking entscheidend [1]. Regelmäßigkeit, Unabhängigkeit, Anonymität und eine ausreichende große Teilnehmerzahl ermöglichen erst die systematische Optimierung der IT-Performance [1], [7]. Tatsächlich beziehen sich bisherige IT-Benchmark-Initiativen oftmals nur auf einzelne Krankenhäuser [2], [3] oder auf geschlossene Krankenhausgruppen [4], [6]. In dieser Arbeit soll daher erstens überprüft werden, ob sich eine regelmäßige, flächendeckende Befragung als Plattform für ein regelmäßiges IT-Benchmarking eignet ist und zweitens, ob ein Bedarf an einem solchen Benchmarking besteht.

Methode: Als regelmäßig und flächendeckend durchgeführte Befragungsplattform wurde der IT-Report Gesundheitswesen [9] herangezogen. Allen an der Befragung in 2011 [10] teilnehmenden Krankenhäusern wurde die Erstellung eines IT-Benchmarks angeboten. Dabei sollten Untergruppen anhand von unveränderlichen Kontextfaktoren gebildet werden, die sich als signifikant in einer zuvor durchgeführten multivariaten Regressionsanalyse erwiesen hatten, nämlich die Krankenhausgröße (Bettenzahl) und die Trägerschaft [11], [12].

Ergebnis: Knapp ein Drittel (59 von 193) der 2011 an dem IT-Report Gesundheitswesen teilnehmenden IT-Leiter [10] forderte einen IT-Benchmark an. Die 59 Krankenhäuser wurden jeweils einer Gruppe von Häusern gleicher Trägerschaft- und Größe zugeordnet. Jedes Haus wurde anhand von 61 IT-Strukturmerkmalen, u.a. Implementierungstatus der elektronischen Patientenakte, Umsetzungsgrade von Funktionen zur Entscheidungsunterstützung und Patientensicherheit, Anzahl der IT-Vollzeitstellen und IT-bezogene Partizipation von Medizin und Pflege mit den anderen Häusern seiner Gruppe verglichen. Die Gruppen waren mit 17 bis zu 141 Krankenhäusern besetzt. Dabei wurde für jede Gruppe pro IT-Strukturmerkmal eine Häufigkeitsverteilung erstellt und die Ausprägung des individuellen Hauses graphisch eingezeichnet. Die einzelnen Benchmarks wurden standardisiert und anonymisiert generiert und in Form eines Berichtsblatts pro IT-Strukturmerkmal und getrennt für jede Bezugsgruppe ausgegeben.

Diskussion: Der IT-Report Gesundheitswesen [10] eignet sich als unabhängige Plattform für ein regelmäßiges, anonymisiertes und frei zugängliches IT-Benchmarking. Wie die Ergebnisse zeigen, trifft ein solches Vorhaben auf eine Nachfrage seitens deutscher Krankenhäusern. Die große Teilnehmerzahl erlaubt den Vergleich mit ausreichend großen Referenzgruppen. Empfehlungen für die Krankenhäuser lassen sich anhand der Ergebnisse der multivariaten Regressionsanalyse ableiten, in der die Faktoren IT-Strategie, Kooperation mit den IT-Herstellern und zentrale IT-Abteilung als manipulierbare Merkmale ermittelt wurden und in einem signifikanten Maß zu dem Ausmaß der IT-Verfügbarkeit in einem Haus beitrugen [10], [11].

Einschränkungen ergeben sich hinsichtlich der betrachteten PIs, die sich ausschließlich auf die IT-Strukturqualität [5] beziehen. Zusätzlich sollen daher in Zukunft Workflow- und Nutzerorientierung [8] über die Plattform gemessen und dabei IT-Qualität und IT-Effektivität [12] integriert betrachtet werden. Da Kontextfaktoren den IT-Erfolg als feste und/oder manipulierbare Größen beeinflussen, werden sie zur Normalisierung der Vergleichsdaten und zur Identifizierung von Optimierungspotenzialen berücksichtigt.


Literatur

1.
Kütz M. IT-Controlling für die Praxis. 1st ed. Heidelberg: dpunkt; 2005.
2.
Müller U, Winter A. A monitoring infrastructure for supporting strategic information management in hospitals based on key performance indicators. In: Ubiquity: Technologies for Better Health in Aging Societies. Proceedings of MIE 2006. Studies in Health Technology and Informatics; 2006 Aug 27-30; Maastricht, Netherlands. p. 328-32.
3.
Dugas M, Eckholt M, Bunzemeier H. Benchmarking of hospital information systems: monitoring of discharge letters and scheduling can reveal heterogeneities and time trends. BMC Med Inform Decis Mak. 2008;8(15). Available from: http://www.biomedcentral.com/1472-6947/8/15 [cited 25.04.2012] Externer Link
4.
Simon A. Die betriebswirtschaftliche Bewertung der IT-Performance im Krankenhaus am Beispiel eines Benchmarking-Projekts. In: Schlegel H, editor. Steuerung der IT im Klinik-Management: Methoden und Verfahren. Wiesbaden: Vieweg + Teubner; 2010. p. 73-90.
5.
Ammenwerth E, Ehlers F, Hirsch B, Gratl G. HIS-Monitor: an approach to assess the quality of information processing in hospitals. Int J Med Inform. 2007. 76(2-3):216-5. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2006.05.004 Externer Link
6.
Otieno GO, Hinako T, Motohiro A, Daisuke K, Keiko N. Measuring effectiveness of electronic medical records systems: towards building a composite index for benchmarking hospitals. Int J Med Inform. 2008;77(10):657-9. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2008.01.002 Externer Link
7.
Jahn F, Winter A. A KPI Framework for Process-based Benchmarking of Hospital Information Systems. Stud Health Technol Inform. 2011;169:542-6.
8.
Hübner-Bloder G, Ammenwerth E. Key Performance Indicators to Benchmark Hospital Information Systems – A Delphi Study. Methods of Information in Medicine. 2009;6:508-8.
9.
IT-Report Gesundheitswesen [Internet]. Available from: http://www.it-report.info [cited 25.04.2012] Externer Link
10.
Hübner U, Liebe JD, Egbert N, Frey A. IT-Report Gesundheitswesen – Schwerpunkt IT im Krankenhaus. Hannover: Niedersächsisches Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Verkehr; 2012.
11.
Liebe JD, Egbert N, Hübner U. Krankenhäuser können Innovationen steuern – Validierte Ergebnisse einer Regressionsanalyse. In: Tagungsband eHealth 2012 Wien [In print]
12.
Liebe JD, Egbert N, Frey A, Hübner U. Characteristics of German Hospitals Adopting Health IT Systems – Results from a Empirical Study. Stud Health Technol Inform. 2011;149:335-8.
13.
Özkan S, Hackney R, Bilgen S. Process based information systems evaluation: towards the attributes of “PRISE”. J Enterpr Inform Management. 2007;20(6):700-25.