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Einflussgrößen auf die Dekubitusprävalenz
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Published: | October 6, 2008 |
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Fragestellung: Dekubitusraten von Institutionen werden häufig zum Vergleich der Ergebnisqualität herangezogen. Zum Ausschluss von Artefakten und für ein faires Ranking gemäß der beobachteten Dekubitusprävalenz sollten bei der Entwicklung von Messmethoden und bei der Interpretation der Daten möglichst alle Einflussgrößen beachtet werden. Ziel der Studie war es, ein Model zur Erklärung der Dekubitusprävalenz zu entwickeln.
Methoden: Die Modelentwicklung basiert auf einer systematischen Literaturrecherche und auf der empirischen Überprüfung der gefundenen Zusammenhänge anhand von Daten einer multizentrischen Querschnittsstudie in deutschen und niederländischen Krankenhäusern (n=21.378) und Pflegeheimen (n=15.579). Mittels multivariater logistischer Regressionsmodelle und Multilevelanalysen (random effect logistic regression model) werden die jeweiligen Zusammenhänge quantifiziert.
Ergebnisse: [Datenanalyse noch nicht abgeschlossen, endgültige empirische Ergebnisse folgen.] Aus der Literatur ergaben sich folgende Einflussgrößen auf die Dekubitusprävalenz: Vulnerabilität der Population (Dekubitusrisiko), Ausmaß und Angemessenheit der Prävention mit Einfluss auf Inzidenz und Prävalenz, Ausmaß und Angemessenheit der Therapie mit Einfluss auf Heilungsdauer und Prävalenz, sowie dekubitusrelevante Indikatoren der Strukturqualität der Institution. Merkmale des Gesundheitswesens, wie Kompetenz und Qualifikation der Pflegekräfte, Implementierungsgrad von evidenzbasierten Leitlinien, Betten- und Personalkapazitäten des ambulanten und stationären Sektors oder pflegerelevante Qualitätspolitik wirken indirekt auf das pflegerische Versorgungsangebot einerseits und die Vulnerabilität der stationär versorgten Population andererseits.
Folgende Einflussfaktoren auf die Dekubitusentwicklung werden in den multivariaten Modellen überprüft: Dekubitusrisiko gemäß Bradenskala, Präventionsmaßnahmen sowie Qualitätsindikatoren der Institutionen.
Schlussfolgerung: Ein genaues Case-mix-adjustment ist für einen fairen Vergleich von Dekubitusraten unerlässlich. Die empirischen Ergebnisse sind durch das Querschnittsdesign limitiert.