Qualitätssicherung der stationären Versorgung mit Routinedaten (QSR) Helios Kliniken GmbH Forschungs und Entwicklungsinstitut für das Sozial- und Gesundheitswesen Sachsen-Anhalt GmbH AOK-Bundes- verband

Idee und Projektbeteiligte Forschungs und Entwicklungsinstitut für das Sozial- und Gesundheitswesen Sachsen-Anhalt GmbH Helios Kliniken GmbH Idee und Projektbeteiligte Idee: Mit Hilfe vorhandener Datenbeständen (Routinedaten, vor allem Abrechnungsdaten,engl: “administrativ data”) Ergebnisqualität messen. Projekt-Beteiligte: HELIOS Kliniken GmbH AOK-Bundesverband WIdO (Wissenschaftliches Institut der Ortskrankenkassen) FEISA (Prof. Robra, Magedburg) Mit dieser Frage sind der AOK-Bundesverband und die HELIOS-Kliniken GmbH zusammengekommen, einerseits um für das interne Qualitätsmanagement fehlende Daten z. B. über Fallverläufe zu liefern, andererseits um weitere Indikatoren der Qualitätssicherung zu erarbeiten und letztlich auch, um die Ergebnisse zu validieren

Bisherige Qualitätssicherung im stationären Sektor Interne QS Fokus auf Struktur- und Prozessqualität (KTQ, EFQM) Gesetzlich verankerte externe QS (seit 2001 durch BQS) aufwendige Erhebung unvollständige Erfassung fraglicher Validität Strukturierte Q-Berichte nach §137 keine Krankenhaus-übergreifenden Informationen keine obligaten Ergebnisindikatoren keine Langzeitdaten keine Risikoadjustierung => keine fairen, aussagekräftigen KH-Vergleiche

Vorteile eines an Routinedaten orientierten Verfahrens geringer Erhebungsaufwand Vollständigkeit der Daten individueller Bezug und Langzeitbeobachtung Validität der Daten (für ausgewählte Items) retrospektiv verfügbar

Projektziel und Verwendungsperspektiven Ausgangsfrage und Ziel: Ist eine valide Qualitätsberichterstattung auf Basis von GKV-Routinedaten möglich? Wenn ja, dann Realisierung solcher Qualitätsberichte Verwendungsperspektiven: a) Transparenz (Ergebnisqualität) b) Service für Krankenhäuser (Int. QM) c) Vertragsperspektive (selektives Kontrahieren)

Was kann QSR leisten? Aufwandsreduktion durch Auffälligkeitsprüfung Qualitätssicherung bleibt sensitiv und wird spezifischer => weniger QS-Dokumentation ohne relevanten Inhalt Information über Langzeitergebnisse von Krankenhausleistungen 30-, 90- Tage und 1-Jahresmortalität wird bislang nicht systematisch erfasst. => Zunehmende Relevanz unter dem Trend der Verweildauerverkürzung im Krankenhaus

Aufwandsreduktion durch Auffälligkeitsprüfung

Kriterien für die Auswahl von Tracern/Indikationen häufige Erkrankungen ökonomische Relevanz Berücksichtigung verschiedener med. Disziplinen Minimierung von Störeffekten Unabhängigkeit vom Vergütungssystem (DRGs)

Ausgewählte Tracer

Beispiele: Tracerdefinition

Qualitätsindikatoren Volumenindikatoren Anzahl seltener Eingriffe Mortalitätsindikatoren während KH-Aufenthalt innerhalb 30-, 90-Tagen, 1Jahr poststationär Leistungsbeschreibende Indikatoren (over-, under- missuse) im Primär- oder Folgeaufenthalt: Prozeduren z. B. Re-Operationen Diagnosen z.B. Hüft-Luxation bei Wiederaufnahme Belegungsindikatoren Verweildauer, Langlieger Wiedereinweisungsraten Verlegungsraten (intern, extern)

Datengrundlage WIdO-Datenbank „NOSCOM“ AOK-Abrechnungsdaten nach § 301-DTA 1998-2001 (+2002 bei Index) > 7 Mio. Fälle/Jahr > 32 Mio. Diagnosen > 11 Mio. OPS-Einträge Versichertenstammdaten AOK Informationen über das Versterben von Versicherten bzw. das Ausscheiden aus dem Versichertenverhältnis > 30- , 90- Tage-Mortalität, 1 Jahres-Mortalität

Probleme des Krankenhausvergleichs Unterschiedlicher Gesundheitszustand der Patienten (case mix) =>Lösung: risikoadjustierte Analyse Rolle des Zufalls (zufällige Abweichungen) =>Lösung: schließende Statistik (95% Konfidenzintervalle, Signifikanztests) Problem „kleine“ Kliniken => Lösung: Kleine Kliniken werden bei gleich schlechter Leistung weniger wahrscheinlich auffällig als große Kliniken (klein = geringe Fallzahl).

Beispiel: Ergebnis- darstellung ausgewählter Indikatoren eines Tracers im Service- bericht für Kliniken

Weiteres Vorgehen QSR 1. Erweiterung auf weitere Tracer und Datenbestände 2. Validierung der Daten durch Peer-Reviews 3. Qualitätsberichte für 3 Nutzergruppen Krankenhäuser (kooperierende) AOK-intern (Vertragsgeschäft) Patienten (Öffentlichkeit, AOK-Versicherte) 4. Prüfung der rechtlichen Möglichkeiten

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!