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21. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung

Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e. V.

05.10. - 07.10.2022, Potsdam

Entwicklung eines Qualitätsindikatorensets für die ambulante Versorgung von Gon- und Coxarthrose: Eine systematische Literaturrecherche

Meeting Abstract

  • Tobias Bock - Lehrstuhl für Gesundheitsökonomie, Technische Universität München, München, Deutschland
  • Ronja Flemming - Lehrstuhl für Gesundheitsökonomie, Technische Universität München, München, Deutschland
  • Wiebke Schüttig - Lehrstuhl für Gesundheitsökonomie, Technische Universität München, München, Deutschland
  • Leonie Sundmacher - Lehrstuhl für Gesundheitsökonomie, Technische Universität München, München, Deutschland

21. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF). Potsdam, 05.-07.10.2022. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2022. Doc22dkvf245

doi: 10.3205/22dkvf245, urn:nbn:de:0183-22dkvf2454

Veröffentlicht: 30. September 2022

© 2022 Bock et al.
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Gliederung

Text

Hintergrund: Die aktuelle Versorgung von Menschen mit Gon- bzw. Coxarthrose in Deutschland ist geprägt von hohen Implantationsraten von Totalendoprothesen. Potenziell fehlgesetzte finanzielle Anreize und eine den Leitlinienempfehlungen gegenläufige bzw. unzureichende Ausschöpfung ambulanter Therapieoptionen wurden bereits in diesem Kontext diskutiert. Qualitätsindikatoren (QIs) können dazu dienen, die Qualität der evidenzbasierten Versorgung von Gon- und Coxarthrose zu messen und transparent darzustellen. Der dadurch im Rahmen von Audit und Feedback ermöglichte Vergleich kann zu einer effektiveren ambulanten Versorgung vor einem möglichen Gelenkersatz führen. Bestehende QI-Sets fokussieren häufig das Entlassmanagement nach der Gelenkersatzoperation und/oder erfordern über die routinemäßig erhobenen Abrechnungsdaten der Krankenkassen hinaus zusätzliche Datenerhebungen.

Fragestellung: Durch eine systematische Literaturrecherche wird ein evidenzbasiertes QI-Set für die ambulante Versorgung von Patienten mit Gon- und Coxarthrose entwickelt, das auf Basis von Routinedaten berechenbar ist.

Methode: Die Literatursuche wurde in den Datenbanken Pubmed, Cochrane Library, Web of Science, Scopus und PEDro durchgeführt. Ziel war die Identifikation von Publikationen aus dem Zeitraum 2000 bis 2021, die bereits definierte QIs berichten, sowie klinischer Studien, die die Evidenz ambulanter Therapieoptionen vor einem Gelenkersatz untersuchen. Die Studienselektion und -bewertung wurden von zwei unabhängigen Gutachtern durchgeführt. Die QIs werden basierend auf den Kriterien der Praktikabilität, Risikoadjustierung, Diskriminationsfähigkeit sowie Berechenbarkeit auf Routinedaten zusammengestellt.

Ergebnisse: Der Literaturexport aus den Datenbanken ergab 10.790 Treffer. Aktuell ist die erste Sichtungsphase abgeschlossen, für die Interrater-Reliabilität ergab sich Cohen‘s κ = 0,81. Etwa 19% der eingeschlossenen Publikationen berichten über QIs, Leitlinien und Qualitätsmessung in der ambulanten Arthrosetherapie. Weiterhin untersuchen zahlreiche Studien die Wirksamkeit medikamentöser, bewegungstherapeutischer, physikalischer und alternativmedizinischer Ansätze der ambulanten Arthrosetherapie. Routinedaten-basierte QIs adressieren insbesondere die Prozessqualität, sodass evidenzbasierte Behandlungspfade hinsichtlich der erforderlichen Kontinuität sowie Interdisziplinarität einer effektiven Versorgung nachvollzogen werden können.

Diskussion: Für die ambulante Behandlung von Gon- und Coxarthrose gibt es bislang nur wenige QIs, von denen die meisten zusätzliche Datenerhebungen erfordern. Die umfassende Literatur liefert jedoch Ansatzpunkte zur Ableitung möglicher routinedaten-basierter QIs.

Implikationen: Das QI-Set wird ein unterstützendes Instrument für die Implementierung multiprofessioneller Versorgungspfade bieten, um die Qualität der ambulanten Versorgung und Koordination von Patienten mit Gon- und Coxarthrose zu verbessern.

Appell für die Praxis: In Anbetracht des hohen Dokumentationsaufwands zur Qualitätssicherung für die Leistungserbringer sollten zunehmend die Möglichkeiten zur Nutzung von Routinedaten geprüft werden.

Förderung: BMBF-Strukturförderung Versorgungsforschung; 01GY1913A - D