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14. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung

Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e. V.

7. - 9. Oktober 2015, Berlin

Entwicklung von Risikoadjustierungsmodellen für die Qualitätssicherung auf der Basis von Routinedaten

Meeting Abstract

  • Günther Heller - AQUA - Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Göttingen, Deutschland
  • Svetlana Rasch - AQUA - Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Göttingen, Deutschland
  • Teresa Thomas - AQUA - Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Göttingen, Deutschland
  • Kathrin Rickert - AQUA - Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Göttingen, Deutschland
  • Robert Krohn - AQUA - Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Göttingen, Deutschland
  • Karen Pottkämper - AQUA - Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Göttingen, Deutschland
  • Björn Broge - AQUA - Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Göttingen, Deutschland
  • Joachim Szecsenyi - AQUA - Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Göttingen, Deutschland

14. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung. Berlin, 07.-09.10.2015. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2015. DocFV26

doi: 10.3205/15dkvf089, urn:nbn:de:0183-15dkvf0899

Published: September 22, 2015

© 2015 Heller et al.
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Text

Hintergrund: Mittlerweile existieren zahlreiche Verfahren der Qualitätssicherung, die Routinedaten nutzen. Dabei wird für einen Einrichtungsvergleich immer eine möglichst risikoadjustierte Berechnung von Indikatoren der Ergebnisqualität angestrebt. Allerdings existieren vergleichsweise wenig Arbeiten, welche das methodische Vorgehen bei der Entwicklung von Risikoadjustierungsmodellen auf der Basis von Routinedaten beleuchten.

Fragestellung:Ziel dieser Arbeit ist es daher, ein solches Verfahren am Beispiel von Entwicklungen im Bereich der Cholezystektomie und Dekubitusprophylaxe vorzustellen.

Methode: Das Verfahren basiert auf einem mehrstufigen iterativen Verfahren mit folgenden Elementen: Einerseits werden auf Basis einer systematischen Literaturrecherche relevante Risikofaktoren identifiziert. Andererseits wurden im Rahmen des Projektes Routinedaten (stationäre Abrechnungsdaten) beschafft, so dass anschließend, unter der Einbindung von Fach- und Kodierexperten, unterstützt durch empirische Analysen, an einem Entwicklungsdatensatz eruiert werden kann, inwieweit sich interessierende Risikofaktoren auf der Basis von Routinedaten abbilden lassen. Darüber hinaus wird in weiteren empirischen Analysen geprüft, welche kodierten Diagnosen (und ggf. Prozeduren) eine Assoziation mit den analysierten Endpunkten aufweisen. In weiteren Schritten wird, erneut unter der Einbindung von Fach- und Kodierexperten, geprüft, welche weiteren kodierten Diagnosen (und ggf. Prozeduren) sich aus inhaltlicher Perspektive wie auch aus Sicht der Kodierpraxis als zusätzliche Risikofaktoren eignen. Anschließend wird eine statistische Modellentwicklung auf Basis dieser Vorarbeiten vorangetrieben. Dabei werden Fitmaße für die Modelle berechnet, diese Modelle auf ggf. existente Kollinearitäten geprüft, ggf. Umkodierungen durchgeführt, wie auch mögliche Zusammenfassung von zuvor entwickelten potentiellen Risikofaktoren vorgenommen. Das so entwickelte Modell wird anhand eines Validierungsdatensatzes erneut geprüft und in einer letzten Abstimmungsrunde finalisiert.

Ergebnisse: Das Vorgehen wie auch die Ergebnisse dieser Methodik werden an Hand von Beispielen für Entwicklungen von Risikoadjustierungsverfahren für die Leistungsbereiche Dekubitusprophylaxe und Cholezystektomie dargestellt und diskutiert.

Diskussionen: In dem vorgeschlagen Verfahren wurde Wert auf ein möglichst transparentes inhaltliches wie statistisch leicht nachvollziehbares Vorgehen gelegt. Es wurde gleichzeitig versucht alle relevanten zur Verfügung stehenden Informationen, in einem induktiven wie auch einen deduktiven Ansatz, über ein mehrstufiges iteratives Verfahren zu bündeln, um so eine optimale Nutzung der in den Routinedaten zur Verfügung stehenden Informationen zu erreichen.

Praktische Implikationen: Das vorgestellte Verfahren stellt einen Beitrag zur (Weiter-)entwicklung von Risikoadjustierungsverfahren auf Basis von Routinedaten dar. Es erscheint umso bedeutender, als im aktuellen GKV-Finanzstruktur und Qualitätsweiterentwicklungsgesetz für die gesetzliche sektorenübergreifende Qualitätssicherung explizit gefordert wird, sowohl risikoadjustierte sektorenübergreifende Qualitätsanalysen, als auch Qualitätsanalysen auf der Basis von Routinedaten durchzuführen.