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Einleitung: Für die Organisation der psychiatrischen Krankenhausbehandlung ist es hilfreich, Muster in Bedürfnissen von Patienten zu identifizieren und dadurch die Komplexität der Fallmanifestation zu reduzieren. Das Ziel der hier vorgestellten Arbeit war, ein Werkzeug für die Organisation einer patientenbedarfsgerechten Krankenhausversorgung zu entwickeln, welches durch regelhaft bei der stationären Aufnahme vorhandenen Daten in der Lage ist, organisationsrelevante Aspekte der Versorgung mit einer für die Nutzbarkeit in der klinischen Praxis ausreichenden Güte zu prädizieren.

Methoden: Die Untersuchung schloss alle konsekutiv zwischen dem 1. Januar 2017 und dem 31. Dezember 2017 entlassenen stationären Behandlungsfälle aus neun psychiatrisch-psychotherapeutischen Krankenhäusern in Hessen ein. Die Vorhersagemodelle wurden anhand eines modifizierten Verfahrens des stochastischen Gradienten-Boostings errechnet. Als prädizierende Merkmale wurden das Alter bei Aufnahme, die Haupt- und Nebendiagnosen, die Anzahl der Nebendiagnosen, das Geschlecht und der Zustand bei Aufnahme bewertet anhand des Global Assessment of Functioning verwendet. Als Kriterium der erzielten Vorhersagegüte wurden die in Kreuzvalidierungen erreichten Kombinationen aus Sensitivität und Spezifität gemessen an der Fläche unter der Receiver-Operating-Characteristic (ROC) Kurve verwendet.

Ergebnisse: Die Studie schloss 20.252 Behandlungsfälle aus neun psychiatrischen Krankenhäusern ein und erreichte eine exzellente bis akzeptable Vorhersagegüte der Notwendigkeit von Zwangsmaßnahmen (AUC: 0,86, 95%KI: 0,83-0,88), einer Krisenintervention (AUC: 0,80, 95%KI: 0,74-0,85), der Betreuung im 1:1-Setting und Kleinstgruppen (AUC: 0,87, 95%KI: 0,80-0,93) und der non-Response auf die Behandlung (AUC: 0,74, 95%KI: 0,72-0,77). Die einflussstärksten Prognosevariablen waren der Zustand des Patienten bei Aufnahme, das Alter und die bei Aufnahme vorliegende Komorbiditäten.

Diskussion: Diese Studie hat gezeigt, dass es möglich ist, relevante Aspekte der psychiatrischen Krankenhausversorgung anhand von routinemäßig erhobenen Daten vorherzusagen. Dadurch ergibt sich auch in Zeiten der kontinuierlich steigenden Menge an verfügbaren Patienten- und Leistungsdaten und des zunehmenden Drucks auf medizinisches Fachpersonal durch Arbeitsverdichtung und Fachkräftemangel ein Potential zur effizienten Unterstützung im klinischen Alltag.