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17. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung

Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e. V.

10. - 12.10.2018, Berlin

Entwicklung eines Indikatoren-Sets für die Evaluation der Integrierten Versorgung Gesundes Kinzigtal

Meeting Abstract

  • Claudia Mehl - Philipps-Universität Marburg, Institut für Versorgungsforschung und Klinische Epidemiologie, Marburg
  • Jutta Schmitz - Philipps-Universität Marburg, Institut für Versorgungsforschung und Klinische Epidemiologie, Marburg
  • Peter Ihle - Universität zu Köln, PMV Forschungsgruppe, Köln
  • Ingrid Köster - Universität zu Köln, PMV Forschungsgruppe, Köln
  • Ingrid Schubert - Universität zu Köln, PMV Forschungsgruppe, Köln
  • Achim Siegel - Universitätsklinikum Tübingen, Institut für Arbeitsmedizin, Sozialmedizin und Versorgungsforschung, Tübingen
  • Patrik Dröge - Wissenschaftliches Institut der AOK (WIdO), AOK-Bundesverband GbR, Berlin
  • Erik Farin-Glattacker - Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik (IMBI), Freiburg
  • Erika Graf - Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik (IMBI), Freiburg
  • Dominikus Stelzer - Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik (IMBI), Freiburg
  • Werner Vach - Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik (IMBI), Freiburg
  • Max Geraedts - Philipps-Universität Marburg, Institut für Versorgungsforschung und Klinische Epidemiologie, Marburg

17. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF). Berlin, 10.-12.10.2018. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2018. Doc18dkvf349

doi: 10.3205/18dkvf349, urn:nbn:de:0183-18dkvf3496

Published: October 12, 2018

© 2018 Mehl et al.
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Text

Hintergrund: Der Innovationsausschuss beim Gemeinsamen Bundesausschuss fördert das Projekt „INTEGRAL“ – „10-Jahres-Evaluation der populationsbezogenen Integrierten Versorgung Gesundes Kinzigtal“ (Förderkennzeichen 01VSF16002). Basis der Evaluation soll ein mit Routinedaten erfassbares Indikatorenset sein, mit dem zum einen die programmspezifischen, auf Prävention und Disease Management ausgerichteten Programme des Gesunden Kinzigtals (GK) beurteilt werden können. Zum anderen sollen mögliche negative Begleiterscheinungen des als „Einspar-Contracting“ angelegten Integrierten Versorgungsvertrags (IV) überprüft werden, indem der regionale Gesundheitszustand der Bevölkerung und nicht von Programmen erfasste Versorgungsbedarfe beobachtet werden.

Fragestellung: Da ein konsentiertes Indikatorenset für regionale Programme der integrierten Versorgung (IV) bisher nicht verfügbar ist, war es Ziel der ersten Projektphase, ein solches Indikatorenset zu entwickeln.

Methode: Als methodologischer Rahmen wurde eine Kombination aus dem OECD-Konzept der Qualitätsbewertung (Arah et al. 2006) und der Tracer-Methodik nach Kessner et al. (1973) genutzt. Als Tracer wurden Krankheitsgruppen mit hoher Prävalenz („Volkskrankheiten“), Präventionspotenzial und Verbesserungspotenzial durch eine IV ausgewählt. Die Entwicklung des Indikatorensets erfolgte in vier Schritten:

1.
Recherche in a) Literatur- (PubMed, Web of Science, Cochrane, Embase) und b) Indikatorendatenbanken sowie eine c) Analyse der GK-Programme: → vorläufiges Indikatorenset.
2.
Durchführung von Fokusgruppen mit PatientInnen, ÄrztInnen und Akteuren der IV-GK: → angereichertes Indikatorenset.
3.
Abgleich des angereichten Indikatorensets mit der Datengrundlage (GKV-Routinedaten).
4.
Bewertung und Konsentierung der Indikatoren durch eine multidisziplinäre Expertengruppe mithilfe der modifizierten RAND-UCLA-Appropriateness-Method (RAM), wobei die Relevanz und Machbarkeit der Indikatoren bewertet wird: → konsentiertes Indikatorenset.

Ergebnisse: Die Recherche nach geeigneten Qualitätsindikatoren (QI) in der nationalen und internationalen Literatur (Int.Lit.) ergab 60 potenziell relevante Publikationen aus der systematischen Recherche und 27 relevante Publikationen aus der grauen Literatur (Gr.Lit.) mit insgesamt 489 bzw. 215 potenziellen Indikatoren. Aus 20 QI-Datenbanken (QI-DB) wurden 5068 QI extrahiert. Zusätzlich ergänzten die Fokusgruppen 31 potenzielle QI. Nach Abgleich mit den Tracern verblieben 397 (Int.Lit.), 189 (Gr.Lit.) und 466 (QI-DB) Indikatoren. Der Ausschluss von Dopplungen, vergleichbaren QI und nicht mit den Routinedaten abbildbaren QI ergab letztlich 251 potenzielle Indikatoren. Diese QI durchlaufen aktuell das Konsentierungsverfahren.

Diskussion und Praktische Implikationen: Die nach erstem Augenschein außerordentliche Fülle an international vorliegenden Indikatoren konzentriert sich größtenteils auf wenige Krankheitsgruppen und unterliegt hohen Redundanzen. Nach Abschluss der ersten Projektphase wird ein Indikatorenset vorliegen, das eine Qualitätsbewertung regionaler, indikationsübergreifender IV-Programme auf der Basis von Routinedaten ermöglicht. Dessen Nutzen für einen regionalen Qualitätsvergleich und die Evaluation verschiedener IV-Programme bleibt zu testen.