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Hintergrund und Stand der Forschung: Die Evaluation von Outcomes in der Versorgungsforschung erfolgt häufig in komplexen, zeitveränderlichen Kontexten und mit einem Interesse auf Wirkprozesse [1]. Vor diesem Hintergrund sind Versorgungsforscher:innen mit methodischen Herausforderungen konfrontiert, die mit den gängigen quantitativen Analysetechniken nicht zu bewerkstelligen sind.

Fragestellung und Zielsetzung, Hypothese: Wie kann eine methodisch adäquate quantitative Berücksichtigung zeitveränderlicher Kontexte und Prozesse in der Versorgungsforschung gelingen? Ziel des Beitrages ist es, Beispiele und Anweisungen für den methodischen Umgang mit gängigen Formen zeitveränderlicher Kontexte und Prozesse in der Versorgungsforschung zu geben.

Methode: Zur Identifizierung zeitveränderlicher Kontexteffekte und Wirkprozesse erfolgt der Einsatz von directed acylic graphs (DAGs). Die methodische Weiterentwicklung besteht in der Ergänzung nicht-parameterischer Prozessanalysen [2] (mediational g-formula) für quasi-experimentelle Verfahren, die eine Differenzierung entlang zeitveränderlicher Kontexte und Prozesse ermöglicht. Die Methoden werden anhand von Beispielen aus der Versorgungsforschung illustriert.

Ergebnisse: Die Berücksichtigung von Zeitveränderlichkeit erlaubt eine möglichst kausale Evaluation und kann Auskunft über kontextspezifische Wirkungen liefern. So können Fragen wie: „Wäre der Interventionseffekt während der Covid-19 Pandemie stärker gewesen?“ oder „Ab welcher Dosis /Dauer der Intervention setzt die Wirkung auf das Outcome ein?“ beantwortet werden.

Diskussion: Die komplexen Kontexte in der Versorgungsforschung benötigen komplexe Methoden. Die Weiterentwicklung bestehender quantitativer methodischer Verfahren ist daher eine Notwendigkeit. Vor dem Hintergrund zeitveränderlicher Kontexte und Prozesse zeigt der Beitrag die Verwendung aktuellster sozioepidemiologischer Methoden in der Versorgungsforschung auf.

Implikation für die Forschung: Die vorgestellten Methoden können Versorgungsforscher:innen helfen, zeitveränderliche Kontexte und Prozesse zu berücksichtigen und so die Qualität und Kontexsensitivität der Outcome-Evaluation zu steigern.