gms | German Medical Science

Hintergrund: Niedergelassene Hausärzte behandeln ein breites Spektrum an Erkrankungen. Das Kodieren von Diagnosen erfolgt mittels der jahresaktuellen Version der Internationalen statistischen Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme, 10. Revision, German Modification (ICD-10-GM). Hierbei ist die Systematik der ICD-10-GM nicht auf den hausärztlichen Alltag zugeschnitten, sodass sich typische allgemeinmedizinische Behandlungssituationen und –anlässe in allen Kapiteln der ICD-10-GM wiederfinden.

Fragestellung: Im Rahmen des Projektes sollte die Frage beantwortet werden, in welcher Form die häufigsten Behandlungsanlässe in der hausärztlichen Praxis dargestellt werden können, um eine Arbeitserleichterung und eine Zeitersparnis beim Kodieren der behandlungsrelevanten Diagnosen zu erreichen.

Methode: Vor Auswahl der ICD-10-GM-Kodes erfolgte eine statistische Analyse von 2.842.352 Kodiervorgängen aus 120 Hausarztpraxen von 12 Monaten. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurden in einer Arbeitsgruppe mit Hausärzten aus unterschiedlichen Regionen des Bundesgebietes in einem Konsentierungsprozess diejenigen ICD-10-GM-Kodes ausgewählt, die im hausärztlichen Alltag besonders relevant sind. Zusätzlich wurden für die Ordnung der ausgewählten Kodes Diagnosenzusammenstellungen wie der bestehende „Hausarzt-Thesaurus“ des Zentralinstituts der kassenärztlichen Versorgung (Zi), der „ICD quer“ der Kassenärztliche Vereinigung Rheinland-Pfalz (KV RLP), die „ICD-10-Gleise“ von Arzt & Wirtschaft sowie die International Classification of Primary Care (ICPC-2) der World Organization of Family Doctors (WONCA) in der deutschen Ausgabe des CONSORT-Projektes analysiert. Die fachlich für diese Diagnosezusammenstellungen verantwortlichen Personen wurden teilweise in das Projekt eingebunden.

Ergebnisse: In einem 1,5-jährigen Prozess wurde ein Datensatz von 365 Kodes der ICD-10-GM 2018 herausgearbeitet. Bei dieser Auswahl wurde ein hohes Maß an spezifischen Kodes verwendet, soweit die dazugehörigen Diagnosen mit den Ressourcen eines Hausarztes zu diagnostizieren sind. Weiterhin wurden bekannte Fehlkodierungsphänomene identifiziert und zutreffende Diagnosekodes zur Verfügung gestellt. Die Strukturierung der Kode-Auswahl erfolgt in zwei Teilen. Der erste Teil ist nach anatomischen bzw. funktionellen Systemen strukturiert. Der zweite Teil strukturiert nach häufigen Behandlungsanlässen und typischen Patientengruppen in einer hausärztlichen Praxis. Eine weitere Untergliederung führt zu übersichtlichen Abschnitten für eine optimale Benutzerfreundlichkeit.

Diskussion: Die gesetzlich geforderte Kodierung von behandlungsrelevanten Diagnosen stellt die Hausärzte aufgrund des breiten Behandlungsspektrums und der gegebenen Struktur und des Umfangs der ICD-10-GM vor große Herausforderungen. Im Rahmen des Projektes wurde ein kompakter Datensatz von Diagnosenkodes der häufigsten Behandlungsanlässe zusammengestellt. Dieser Datensatz enthält wesentlich weniger Diagnosenkodes als der Hausarzt-Thesaurus des Zi oder der ICD-Quer der KV RLP bei sehr guter Abdeckung der Kodierrealität. Ein Vergleich des Datensatzumfangs mit den ICD-10-Gleise ist insofern nicht möglich, da es sich dabei um die isolierte Betrachtung einzelner Erkrankungen handelt. Um einen gute Handhabung zu ermöglichen erfolgte zum einen eine Strukturierung nach gängigen anatomischen bzw. funktionellen Systemen, die dem Hausarzt geläufig ist. Des Weiteren wurde ein zweiter Zugang geschaffen, bei welchem der Hausarzt die Möglichkeit hat, zusammengehörige Diagnosenkodes häufiger Behandlungsanlässe bzw. typischer Patientengruppen zu finden. Einen ähnlichen Ansatz bietet auch der wesentlich umfangreiche ICD-Quer bzw. die ICD-10-Gleise. Insbesondere bei dieser Darstellungsform sind Diagnosekodes unterschiedlicher Kapitel der ICD-10-GM auf einem Blick zu finden, die anderenfalls mit großem Aufwand in der Systematik herausgesucht werden müssten.

Praktische Implikationen: Ziel und Nutzen der Zusammenstellung ist es, dem Hausarzt die Kodierung zu erleichtern und Zeit zu sparen. Gleichzeitig wird eine Verbesserung der Kodierqualität angestrebt. Dies erfüllt nicht nur gesetzliche Anforderungen an die Kodierung, z. B. zur Abrechnung, sondern kann ebenso dazu beitragen, die Darstellung der Versorgungsrealität für Auswertungen der Versorgungsforschung zu verbessern.