AGENS Methodenworkshop Zentralinstitut für die Kassenärztliche Versorgung in Deutschland

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1 Zentralinstitut für die Kassenärztliche Versorgung in Deutschland AGENS Methodenworkshop 2013 Ermittlung des Versorgungsbeitrags von Arztpraxen ein Schritt in Richtung eines populationsbezogenen Analysemodells zur Erklärung regionaler Unterschiede? Dr. Dominik von Stillfried, Thomas Czihal

2 Fragestellung 1. Entstehen regionale Versorgungsunterschiede zufällig oder sind diese dem Grunde nach beeinflussbar, d.h. z.b. durch Maßnahmen der KVen zu verbessern? 2. Der interregionale Vergleich der Versorgung setzt voraus, dass die Versorgungsqualität für die Bevölkerung in diesem Raum sinnvoll dargestellt werden kann a. Was sind geeignete Area-Indikatoren (Indikatoren der regionalen Versorgungsqualität)? b. Wie homogen/heterogen ist die mit diesem Indikator dargestellte Versorgungssituation? SEITE 2

3 Vorgehensweise 1. Basishypothese: a. bestimmte Versorgungsstrukturen bzw. b. das Handeln in diesen Versorgungsstrukturen bestimmen das Versorgungsergebnis. Um diesen Effekt darzustellen, muss die von dieser Versorgungsstruktur jeweils versorgte Bevölkerung identifiziert werden. 2. Arbeitshypothesen: a. Die jeweils versorgte Bevölkerung kann den beteiligten Praxen zugeordnet werden, die durch gemeinsame Patienten als virtuelle Versorgungsgemeinschaft (VG) definiert werden. b. Der Behandlungs- bzw. Kooperationsstil der Praxen einer VG hat einen Effekt auf die Versorgung der Gemeinschaftsbevölkerung c. Die mittlere Versorgungsqualität für eine Region kann zurückgeführt werden auf den Beitrag der einzelnen VGs in der Region SEITE 3

4 Verordnungskosten pro Fall Beispiel: Berücksichtigung des Versorgungsindex: Exkurs Leistungstiefe Versorgungsbeitrags bei der Arzneiverordnung % 25% 50% 75% 100% Anteil Verordnungskosten des Hausarztes an den gesamten Verordnungskosten aller seiner Patienten Leistungs- bzw. Verordnungstiefe: Zu welchem Anteil übernimmt der Hausarzt die Versorgung seiner Patienten mit Arzneimitteln? Verantwortet der HA für einen Patienten z.b. nur 20% der AM-Kosten, verordnet übrige Arzneimittel ein 2. HA oder Facharzt Versorgungsindex Dr. Krombholz Oktober

5 Struktureffekte mit Wirkung auf das Outcome Beispiel Diabetiker-Versorgung in den USA Bynum J et al (2010) Measuring Racial Disparities in the Quality of Ambulatory Diabetes Care Medical Care 48(12): Wie werden Schwarze und andere Amerikaner in ihrem jeweiligen virtuellen Versorgungsnetzwerk versorgt? Grundlage: Schaffung eines Area-Indikators in einem dezentralisierten System Zuordnung jedes Patienten zu dem Primärarzt mit dem höchsten Versorgungsanteil, Zuordnung der Primärarzte nach Kooperationsanteil zu jeweils einem Krankenhaus Bynum et al (2007) Assigning Patients and Their Physicians to Hospitals: A Method for Obtaining Populations-Based Provider Performance Measurements Health Services Research 42(1): Voraussetzung: patientenbezogene vollständige Abrechnungsdatengrundlage in D: stationäre Angaben für KV nicht sichtbar, in Bayern & BaWü wegen HZV für KV auch nicht anwendbar! SEITE 5

6 Struktureffekte mit Wirkung auf das Outcome Beispiel Diabetiker-Versorgung in den USA Bynum J et al (2010) Measuring Racial Disparities in the Quality of Ambulatory Diabetes Care Medical Care 48(12): SEITE 6

7 Struktureffekte mit Wirkung auf das Outcome Beispiel Diabetiker-Versorgung in den USA Netzwerk-Vergleich (Säulengruppen) Sozialstatus helle/dunkle Säulen Bynum J et al (2010) Measuring Racial Disparities in the Quality of Ambulatory Diabetes Care Medical Care 48(12): SEITE 7

8 Übertragung auf Deutschland Datenbasis: pseudonymisierte gesamtdeutsche Abrechnungsdaten der vertragsärztlichen Versorgung, Jahr 2010 Bildung definierter Populationen und ihrer Versorgungsgemeinschaften Bestimmung der Praxis aus dem hausärztlichen Versorgungsbereich mit dem höchsten Leistungsbedarf je Patient (sog. Primärpraxis ) Zuordnung des Patienten zu dieser Primärpraxis - jeder Patient ist mit sämtlichen weiteren Arztkontakten genau einer Primärpraxis zugeordnet Jeder Praxis aus dem hausärztlichen Versorgungsbereich ist eine eindeutige Population zugeordnet; die Versorgungsgemeinschaft umfasst alle weiteren von dieser Population in Anspruch genommenen Praxen (FA-Praxen können mehreren VG angehören) Analysiert wird die Versorgung der definierten Populationen um Einfluss der Versorgungsgemeinschaften zu erkennen SEITE 8

9 Größe der virtuellen VG-Populationen - Histogramm Insgesamt rund 57 Mio. Patientenpseudonyme zugeordnet (15% nehmen keinen Hausarzt in Anspruch) SEITE 9

10 Größe der virtuellen VG-Populationen Boxplot Interquartilbereich Die mittleren 50% der Populationen ca Median Die mittlere Population ca SEITE 10

11 Größe der virtuellen VG-Populationen Boxplot Ausreißer 90% der Populationen Höchster Wert innerhalb des 1,5fachen Interquartilsabstands ca SEITE 11

12 Größe der virtuellen VG-Populationen Boxplot nach Kreistypen des BBSR Kernstadt = 1,5 verdichtete Kreise = 2,3,6 SEITE 12

13 Größe der virtuellen VG-Populationen Boxplot nach Raumtypen Städte: Median-Population kleiner Verdichtungsraum: Neigung zu größeren Populationen SEITE 13

14 Morbiditätsstruktur der virtuellen VG- Populationen Histogramm SEITE 14

15 Morbiditätsstruktur der virtuellen VG- Populationen Boxplot nach Raumtypen Städte: - Median-Population morbider - auffällige Ausreißer nach unten SEITE 15

16 Größe der Versorgungsgemeinschaften - insgesamt (alle beteiligten Praxen) Praxen 700 Praxen SEITE 16

17 Größe der Versorgungsgemeinschaften mind. 1% gemeinsame Patienten 150 Praxen 55 Praxen SEITE 17

18 Größe der Versorgungsgemeinschaften mind. 10% gemeinsame Patienten 19 Praxen 3 Praxen SEITE 18

19 Durchschnittliche Anzahl der aufgesuchten Praxen der VG-Population Städte: - auffällig hoher Median- Wert - auffällige Ausreißer nach oben und unten SEITE 19

20 Durchschnittliche Anzahl der aufgesuchten Praxen der Netzpopulation Stadt Nein Ja Die durchschnittliche Anzahl der aufgesuchten Praxen ist stark von der Morbidität der VG-Population abhängig in der Stadt besteht diese Abhängigkeit jedoch auf höherem Niveau (größere Anzahl Praxen bei vergleichbarer Morbidität) SEITE 20

21 Anteil der Primärpraxis am gesamten Leistungsbedarf der VG-Population Städte: auffällige Extremwerte Ländliche Kreise: systematisch höherer Leistungsanteil der Primärpraxis und geringere Streuung SEITE 21

22 Versorgungsindikatoren - HbA1C Messung bei Diabetikern Ländliche Kreise: Median-Population erhält häufiger HbA1c-Messung aber breite Streuung in allen Raumtypen keine Homogenität der Versorgungssituation SEITE 22

23 Versorgungsindikatoren Untersuchung des Augenhintergrundes bei Diabetikern Städte: - Median-Population erhält Untersuchung etwas häufiger - breite Streuung und Best-Practice Ausreißer in jedem Raumtyp SEITE 23

24 Versorgungsindikatoren Untersuchung des Augenhintergrundes bei Diabetikern Kreis A insgesamt: 37% Kreis B insgesamt: 29% 2 Landkreise in Deutschland Kreis B weist schlechteren Median-Wert aber auch Best-Practice-Beispiel auf Kreis A Kreis B SEITE 24

25 Versorgungsindikatoren MRT bei Patienten mit Rückenschmerzen Städte: - Median-Population erhält Untersuchung etwas häufiger - Anzeichen von Überversorgung in einigen VG-Populationen insbesondere in Städten? SEITE 25

26 Versorgungsindikatoren CT bei Patienten mit Rückenschmerzen Geringer Einsatz ist Konsens, aber teils erhebliche Abweichungen in einigen VG-Populationen SEITE 26

27 Versorgungsindikatoren CT/ MRT bei Patienten mit Rückenschmerzen Alle Versorgungsgemeinschaften: keine eindeutig substitutive Beziehung zwischen CT und MRT sichtbar - aber unterschiedliche Behandlungsmuster SEITE 27

28 Diskussion Große Heterogenität in der Struktur der durch virtuelle Versorgungsgemeinschaften versorgten Populationen - Risikoadjustierung erforderlich Große Heterogenität der Versorgungsgemeinschaften bzgl. ihrer Größe und des Versorgungsbeitrags der Primärpraxis Große Heterogenität auch innerhalb von Regionen hinsichtlich der Ausprägung von Versorgungsindikatoren je definierter Population Beitrag der Versorgungsgemeinschaft offenbar von großer Bedeutung Aussagefähigkeit regionaler Mittelwerte z.b. in Versorgungsatlanten ist aus Sicht des Individuums stark eingeschränkt SEITE 28

29 Weitere Fragen Bieten Versorgungsgemeinschaften ein Analysekonzept zum besseren Verständnis der Versorgung? Was sind die Determinanten der Heterogenität in der Ausprägung von Versorgungsindikatoren zwischen Versorgungsgemeinschaften? Wie groß ist eine sinnvolle Versorgungsgemeinschaft? (mögl. Kriterium: Prozentsatz gemeinsamer Patienten) Bietet die Analyse Ansatzpunkte für Verbesserungspotential? Ansatzpunkte für Feedbackmechanismen? Ansatzpunkte für Austausch zwischen (stark unterschiedlichen) Versorgungsgemeinschaften? SEITE 29

30 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung in der Bundesrepublik Deutschland Herbert-Lewin-Platz Berlin Tel Fax zi@zi.de SEITE 30

31 Struktureffekte mit Wirkung auf das Outcome Beispiel DMP Diabetes-Typ-2 in Nordrhein Ermittlung der Ausprägung von Area-Indikatoren (z.b. Anteil der Diabetiker in der Region mit jährlicher Augenhintergrunduntersuchung) Bericht an einzelne Praxen: individueller Versorgungsbeitrag für eigene Patienten, Referenzwert des Area-Indikators (Median, Interquartilsabstand) SEITE 31

32 Versorgungsindikatoren Echokardiographie bei Patienten mit Herzinsuffizienz Städte: - Median-Population erhält Untersuchung etwas häufiger - breite Streuung und Best-Practice Ausreißer in jedem Raumtyp - ist 100% = Best Practice? SEITE 32

33 Durchschnittliche Anzahl der aufgesuchten Praxen der Netzpopulation Die durchschnittliche Anzahl der aufgesuchten Praxen ist stark von der Morbidität der VG-Population abhängig. SEITE 33

34 Größe und Morbiditätsstruktur der virtuellen VG-Populationen Im Streudiagramm ist kein Zusammenhang zwischen Morbiditätsstruktur und Größe der virtuellen VG-Population zu erkennen. SEITE 34