gms | German Medical Science

GMDS 2013: 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

01. - 05.09.2013, Lübeck

Ein Vergleich des diagnosebezogenen Altersspektrums zwischen ambulanter und stationärer Versorgung im GKV-Bereich eines Bundeslandes

Meeting Abstract

Search Medline for

  • Reinhard Schuster - MDK Nord, Lübeck, DE

GMDS 2013. 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Lübeck, 01.-05.09.2013. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2013. DocAbstr.246

doi: 10.3205/13gmds152, urn:nbn:de:0183-13gmds1525

Published: August 27, 2013

© 2013 Schuster.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en). You are free: to Share – to copy, distribute and transmit the work, provided the original author and source are credited.


Outline

Text

Einleitung/ Hintergrund: Krankheitsbezogen (ICD 10) sind die Möglichkeiten ambulanter und stationärer Versorgung der Patienten unterschiedlich sinnvoll, effektiv und wirtschaftlich. Es gibt eine Reihe von Schnittstellenproblemen zwischen diesen Versorgungssektoren und daraus resultierende Verbesserungspotenziale für die Qualität der Versorgung und die Kosteneffizienz des Gesundheitssystems insgesamt. Mit Hilfe der Shannonentropie können unterschiedliche Informationsstrukturen bei Diagnosen in der stationären und ambulanten Versorgung betrachtet werden.

Material und Methoden: Es werden regional repräsentative Diagnosedaten der ambulanten und der stationären Versorgung (DRG- und Psychiatriebereich) gemäß § 301 SGB V analysiert. In der stationären Versorgung werden sowohl Haupt- als auch Nebendiagnosen einbezogen. Bei Aggregationen auf ICD-Dreistellebene als auch Diagnosegruppen (z.B. A00-A09) und Hauptdiagnosegruppen (z.B. A00-B99) werden Patienten (pseudonymisierte Id) jeweils nur einfach erfasst, auch wenn die genauere Klassifikation mehrere Codes enthält. Zu allen Codes bzw. Gruppen sind Fallzahlen ambulant/stationär, Verhältnis der Fallzahlen und mittleres Alter der Patienten Ausgangspunkt. Im Detail können vertiefend die altersbezogenen Dichte- bzw. Verteilungsfunktionen betrachtet werden. Zur Berechnung der Shannonentropie werden die Patientenanteile verwendet. Ein Quartalsbezug ist sinnvoll, da Diagnosen in ambulanten Bereich quartalsweise abgerechnet werden. Verwendet wurde das erste Quartal 2011.

Ergebnisse und Diskussion: Bei Q00-Q99 (Chromosomenanomalien) sind die stationär behandelten Patienten im Mittel 15 Jahre jünger als die ambulant behandelten (2% der Fallzahlen stationär von ambulant). Der andere Extremwert liegt bei im Mittel 26 Jahren jüngeren ambulant behandelten Patienten bei A00-B99 (Infektionskrankheiten, 6% der Fallzahlen stationär von ambulant). Ein geringer Altersunterschied mit mittleren 57 Jahren ambulant und 65 Jahren stationär und 21% der Fälle stationär zu ambulant liegt bei D50-D90 (Immunkompromittierung nach Bestrahlung, Chemotherapie und sonstigen immunsuppressiven Maßnahmen) vor. Ein Beispiele für eine Diagnose, bei denen die stationären Fallzahlen die ambulanten übertreffen, ist U50 (motorische Funktionseinschränkung, 9.6fache Fallzahl). Ähnliche Fallzahlen ambulant/stationär liegen bei C77 (sekundäre und nicht näher bezeichnete bösartige Neubildung der Lymphknoten) und Z88 (Allergie gegenüber Arzneimitteln, Drogen oder biologisch aktiven Substanzen in der Eigenanamnese) vor. Bei A08 (virusbedingte und sonstige näher bezeichnete Darminfektionen) gibt es bei beiden Versorgungsformen den höchsten Wert der Dichtefunktion im Alter von 0-5 Jahren, ambulant ein zweites Maximum bei 20 Jahren und stationär bei 84 Jahren. Der weitere Verlauf der Dichtefunktion ist weitgehend monoton. Bei C34 (bösartige Neubildung der Bronchien und der Lunge) verlaufen die Dichtefunktionen ambulant/stationär mit einem Maximum bei 70 Jahren nahezu identisch. Bei F32 (depressive Episode) folgen die Verteilungsfunktionen ambulant/stationär im Erwachsenenalter im Wesentlichen der altersbezogenen Verteilungsfunktion der GKV-Versicherten.Die Shannonentropie unterscheidet sich auf allen betrachteten Aggregationsebenen kaum zwischen ambulant und stationär: ICD-Dreisteller: ambulant 5.8, stationär 5.7, ICD-Gruppen ambulant 4.5, stationär 4.4 und ICD-Hauptgruppen ambulant 2.8, stationär 2.7. Trotz erheblicher Unterschiede im Verhältnis der Fallzahlen ambulant/stationär bei den einzelnen Diagnosen und Diagnosegruppen ist die Nutzung der Klassifikation insgesamt nahezu gleich.

Schlussfolgerungen/Vergleiche: Eine sozialmedizinische und ökonomische Interpretation der Resultate kann Verbesserungspotentiale in der Versorgungsstruktur erschließen. Die Ergebnisse zur Entropie lassen keine wesentlichen Unterschiede im Informationsgehalt der ICD-Klassifikation zwischen ambulanter und stationärer Versorgung erkennen. Dies ist interessant vor der Vermutung, dass auf Grund unterschiedlicher ökonomischer Relevanz die Kodierqualität in der stationären Versorgung höher als die in der ambulanten Versorgung eingeschätzt wird.


Literatur

1.
Breyer F, Ulrich V. Gesundheitsausgaben, Alter und medizinischer Fortschritt: Eine Regressionsanalyse. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik. 2000; 220: 1-17.
2.
Fetzer S. Determinanten der zukünftigen Finanzierbarkeit der GKV: Doppelter Alterungsprozess, Medikalisierungs - vs. Kompressionsthese und medizinisch-technischer Fortschritt. Diskussionsbeiträge des Institutes für Finanzwissenschaft der Albrecht-Ludwigs-Universität Freiburg im Breisgau, 2005.
3.
Hof B. Auswirkungen und Konsequenzen der demographischen Entwicklung für die gesetzliche Kranken- und Pflegeversicherung, Gutachten im Auftrag des Gesamtverbandes der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. und des Verbandes der privaten Krankenversicherung e.V. Köln; 2001.
4.
Ostermann T, Schuster R. Classifying hospitals with respect to their diagnostic diversity using DRG-data and Shannon's concept of entropy. DKVF; 2010.
5.
Schuster R, von Arnstedt E. Medizinisch-technischer Fortschritt und demografischer Wandel bei den GKV-Arzneimittelausgaben im Vertragsärztlichen Bereich. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds007 DOI: 10.3205/11gmds007 External link
6.
Schuster R, Voss H. Medizinisch-technischer Fortschritt und demografischer Wandel bei den GKV-Ausgaben im DRG-Bereich im Krankenhaus. 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Braunschweig, 16.-20.09.2012. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2012. Doc12gmds099 DOI: 10.3205/12gmds099 External link