Prof. Dr. med. Andreas Becker

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Rudolf Langenberg
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1 Prof. Dr. med. Andreas Becker Institut Prof. Dr. Becker Nonnenweg 120a Rösrath Tel +49 (0) Fax +49 (0) Mobil +49 (0)

2 Einleitung 2

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7 Auch ökonomisch ist das bedeutsam Komplikationen werden doch über die höhere DRG ausgeglichen Vermeidbare Komplikationen führen zu vermeidbaren Kosten Wenn 10 Fälle/Jahr auf der ITS vermeidbare 100 Tage benötigen: Verschiebung, Verzögerung von elektiv geplanten Aufnahmen Der Patient im IST-Bett steht in Konkurrenz mit dem Patienten, der in das Bett möchte Erhöhte Rate von Notfallverlegungen Erhöhte Rate von ungeplanten Wiederaufnahmen auf IST mit schlechterem outcome Und: Abmeldung der IST. ist in der Außenwirkung auch nicht immer charmant Und auch Erlösverluste durch unerfreuliche Ergebnisse im Public Reporting ( Qualitätsinstitut) können schmerzhaft sein 7

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10 Grundsätze des Qualitätsmanagements (0.1.1) 10

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12 Vom Datum zur Information und zur Entscheidung Datum Bedeutung geben Information Bedeutung geben Entscheidung Letalität Komplikationen Angemessen? Ist Zielwert? Ist < Zielwert? Alles gut Verbesserungsbedarf Erhebungen Analysen Gespräche Projekte 12

13 Vom Datum zur Information und zur Entscheidung Datum Bedeutung geben Information Bedeutung geben Entscheidung Letalität Komplikationen Angemessen? Ist Zielwert? Ist < Zielwert? Alles gut Verbesserungsbedarf Erhebungen Analysen Gespräche Projekte Auswahl nach Fallzahlen? Erlösen? Komplikationsrate? Krankenhaussterblichkeit? Imagewirkung? Schadenshöhe? Schadensstatistik? Wunsch des Versicherers? Anmerkung Sentinel events sind ein anderes Thema Orientierungsgrößen EQS? Institut für Qualität? Eigene historische Daten? Zweckverbände? KH-Verbünde? Fachliteratur? Register? Leitlinien? Eigene Festlegung? Wert des Versicherers? Wer Entscheidet? Setzt um? Überwacht? Berichtet an wen/wohin? 13

14 Was ist eigentlich eine Information? Ihre Definition? 14

15 Was ist eine Information? Welche Fragen resultieren? Eine Information ist ein Unterschied, der einen Unterschied macht. Welcher Unterschied macht denn einen Unterschied ökonomisch bzw. klinisch? Durchschnittlicher Verlust/Fall bei DRG x beträgt 250 Euro: 10 Fälle vs. 500 Fälle Wie soll das in angemessenen Zeitabständen monitorisiert und bewertet werden? Bateson G. (1972): Form, substance and difference. In: G. Bateson (ed.): Steps to an ecology of mind. New York (Ballantine). Deutsche Ausgabe (1985): Form, Substanz und Differenz. In: G. Bateson (Hrsg.): Ökologie des Geistes. Anthropologische, psychologische, biologische und epistemologische Perspektiven. Frankfurt am Main (Suhrkamp) 15

16 Ergebnisqualität ist recht komplex 16

17 V(Ergebnisqualität)= V(Definitionen/Datenqualität) + V(Case Mix) + V(Prozessqualität/Strukturqualität) + V(Zufall) Schweregrad der Erkrankung, Komorbidität, Geschlecht, Alter und hunderte andere mögliche Faktoren Risikoadjustierung Zum Zufall würden auch die unterschiedlichen Reaktionsweisen physiologischer Systeme gehören Varianz (vom lateinischen variantia wörtlich für die Verschiedenheit ): Streuung 17

18 Beobachteter Wert = Wahrer Wert + Zufällige Fehler + Systematische Fehler Zufällige Fehler gleichen sich bei (theoretisch unendlich oft) wiederholter Messung im Mittel aus Mögliche Lösung: Mehrjährige Auswertungen Systematische Fehler heben sich bei wiederholter Messung im Mittel nicht auf. Sie haben also Schlagseite, sie bewirken einen in der Tendenz zu hohen oder zu niedrigen Messwert. Mögliche (immer unvollständige Lösung): Qualitativ hochwertige Verfahren, Risikoadjustierung, klinischer Sachverstand (!) 18

19 Es gilt auch: Zielwerte, Orientierungswerte und Grenzwerte sollten mit Bedacht formuliert werden Bei einem Wert im Bereich um 2% macht eine Auffälligkeitsgrenze von 7% wenig Sinn Wir suchen richtig positive und negative Signale Wir möchten falsch positive und negative Signale vermeiden 19

20 Viel hilft viel? 20

21 Was bedeutet das? Sind wir jetzt gut oder schlecht? Ist das signifikant? Das kommt darauf an, welche Bedeutung Sie dem beimessen Das kommt auf Ihre Bezugsgröße an Was meinen Sie? Klinische oder statistische Relevanz? 21

22 Fallzahlen sollen schlechte Qualität nicht verharmlosen! Sie sind aber Voraussetzung, wenn man eine statistische Antwort möchte! 22

23 Fachabteilung A 1 Fall 0% im Krankenhaus verstorben Fachabteilung B Fälle 10% im Krankenhaus verstorben Welche Fachabteilung ist besser? Welche Kriterien legen Sie für Ihre Entscheidung an? Benötigen Sie weitere Informationen? 23

24 Fachabteilung A 1 Fall 0% im Krankenhaus verstorben Fachabteilung B Fälle 10% im Krankenhaus verstorben Welche Fachabteilung ist besser? Welche Kriterien legen Sie für Ihre Entscheidung an? Benötigen Sie weitere Informationen? 24

25 Fachabteilung A 650 Fälle 10,0% im Krankenhaus verstorben Fachabteilung B Fälle 10,1% im Krankenhaus verstorben Welche Fachabteilung ist besser? Welche Kriterien legen Sie für Ihre Entscheidung an? Benötigen Sie weitere Informationen? 25

26 Fachabteilung A 650 Fälle 10,0% im Krankenhaus verstorben Fachabteilung B Fälle 15,0% im Krankenhaus verstorben Welche Fachabteilung ist besser? Welche Kriterien legen Sie für Ihre Entscheidung an? Benötigen Sie weitere Informationen? 26

27 Wenn Sie eine statistische Antwort haben möchten, dann müssen Sie a) Eine Hypothese formulieren b) Sagen, welche Differenz für Sie bedeutsam ist c) Sagen, wie sicher die Antwort sein soll gilt das nicht auch für klinische Antworten? 27

28 Welche Fallzahl benötigt man für welchen Unterschied? Oder: Welcher Unterschied ist bei welcher Fallzahl statistisch bedeutsam? Unterschied und Fallzahl sind ein unzertrennliches Paar 28

29 Aussage Ein Krankenhaus hat ein Ergebnis, das mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% nicht zufällig um mindestens 50% über einem Orientierungswert liegt. Ob es sich hierbei um die Folge schlechter Medizin oder zu wenig Personal handelt, kann die Statistik nicht bewerten. Mit hoher (nicht absoluter!) Sicherheit liegt es nicht am Schweregrad der Patienten, wenn es sich um risikoadjustierte Daten handelt, die den Schweregrad berücksichtigen 29

30 Die Anzahl der Fälle Sollte bei der monatlichen, quartalsweisen, halbjährlichen, jährlichen Qualitätsbewertung berücksichtigt werden Veränderung der Zählerereignisse und/oder des Nenners? Gibt es intelligente Lösungen? Ja! 30

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33 Eingriffsgrenze Warngrenze Bei einem Funnel Plot handelt es sich um eine fallzahlabhängige Darstellung mit globalem Sollwert und definierten Grenzen (Limits). Anstelle der in Kontroll- und Regelkarten üblichen Zeitachse wird die jeweilige Messgröße in Abhängigkeit des Stichprobenumfangs dargestellt. Mit den Funnel Plots werden Daten also in geeigneter Form dargestellt und dabei gleichzeitig die Fallzahl berücksichtigt. Der Funnel Plot enthalt zwei sogenannte Funnel Limits, die um den Mittelwert (horizontale graue Linie) berechnet werden und Konfidenzintervallen entsprechen. Natürlich können sie auch um einen anderen Wert herum berechnet werden (z.b. 95%-Perzentil vondaten aus der EQS). Unter der Annahme, dass vom Durchschnitt abweichende Raten nur zufallsbedingt sind, besteht eine 95%ige Wahrscheinlichkeit, innerhalb des inneren Limits zu liegen und eine 99,8%ige Wahrscheinlichkeit, innerhalb des äußeren Limits zu liegen. 33

34 Krankenhaussterblichkeit, Komplikationsraten, Transfusionsraten Erwartungswert: Zum Beispiel EQS-Daten, Vorjahresdaten des KH, Verbünde, Studien, Register. Übersetzt den Zielwert von einem Prozentwert in PATIENTEN Veränderungen können Zeitabschnitten zugeordnet werden (Wochenende, Ferien, Krankheit..) Aber auch: Effekte von Interventionen, Einführung neuer Methoden, Auswirkung der Steigerung Marktanteile auf die Zielgröße 34

35 Erwartungswert: Zum Beispiel EQS-Daten, Vorjahresdaten des KH, Verbünde, Studien, Register. 35

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