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Der klinische Erkenntnisgewinn einer Qualitätssicherung mit Routinedaten
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Veröffentlicht: | 6. Oktober 2008 |
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Hintergrund: Mit der Einführung des DRG-Systems in Deutschland sind umfassende medizinische Informationen in den früher rein administrativen Datenbeständen verfügbar. Über die deren Analyse können die medizinische Ergebnisqualität gemessen und wichtige Themen der Versorgungsforschung untersucht werden. Verschiedene Anwendungsmöglichkeiten sind Gegenstand des Workshops.
Klinisches Qualitätsmanagement: Die Helios Kliniken messen seit 2000 die medizinische Ergebnisqualität über Routinedaten. Durch Einbeziehung von Langzeitverläufen aus den Versichertendaten der AOK im QSR-Verfahren kann diese rein episodenbezogene Qualitätsmessung auf medizinische Langzeitergebnisse erweitert werden. Die ersten QSR-Berichte für einzelne Kliniken liegen vor. Im Workshop werden Ergebnisse aus dem QSR-Verfahren für das Helios Klinikum Berlin-Buch vorgestellt und die Perspektiven dieses Verfahrens sowie Möglichkeiten des einrichtungsinternen Qualitätsmanagements diskutiert.
Pay for performance: Die Einführung von Einkaufsmodellen zwischen Krankenkassen und Leistungserbringern, zunächst über umschriebene Selektivverträge, steht derzeit in der Diskussion. Die Qualität der Leistungserbringung wird ein Gegenstand dieser Verträge sein. Qualitätsmessverfahren auf Grundlage von Routinedaten bieten belastbare, wenig manipulationsanfällige Ergebnisparameter, anhand derer die Qualität der Leistungserbringung von Kliniken und Versorgungsketten verglichen und beurteilt werden kann. Auch die Nachverfolgung von Garantieversprechen ist möglich. Im Workshop werden mögliche Implikationen für Einkaufsmodelle, aber auch Probleme des Verfahrens aufgezeigt.
Versorgungsforschung: Die Verfahren einrichtungsinterner wie auch einrichtungsübergreifender Analysen mit Routinedaten bergen eine Vielzahl neuer Möglichkeiten zur Untersuchung versorgungsbezogener epidemiologischer und gesundheitsökonomischer Fragestellungen. Insbesondere die Verwendung von Krankenkassendaten ermöglicht die Definition von Tracern und Folgeereignissen in jeglicher logischen Kombination aus Diagnosen, Prozeduren und Verlaufsdaten, sowie eine zeitlich nahezu unbegrenzte Nachverfolgung von Ergebniskennzahlen und Behandlungsverläufen. Anhand von Beispielen werden verschiedene Ansätze der Versorgungsforschung mit Routinedaten dargestellt.