Entwicklungsperspektiven für Klassifikationssysteme: Pflegebedarf im Saarland PiSaar

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1 Entwicklungsperspektiven für Klassifikationssysteme: Pflegebedarf im Saarland PiSaar Univ.-Prof. Dr. Albert Brühl Anja Hagel Katarina Planer Lehrstuhl Statistik und standardisierte Methoden Philosophisch-theologische Hochschule Vallendar (PTHV)

2 Gliederung 1. Ebenen von Klassifikationssystemen 2. Wo man entwickeln kann und wo nicht 3. Instrumentenentwicklung 4. Konsequenzen für PiSaar 5. Perspektiven für PiSaar

3 Gliederung 1. Ebenen von Klassifikationssystemen 2. Wo man entwickeln kann und wo nicht 3. Instrumentenentwicklung 4. Konsequenzen für PiSaar 5. Perspektiven für PiSaar

4 Drei Ebenen der Klassifikation o Normativ, ohne Leistungsbezug o Normativ, mit Leistungsbezug o Empirisch, mit Fallbezug

5 1. Ebene: Normativ, ohne Leistungsbezug Quartalspauschale der Berufsbetreuer klassifiziert nach: Alt-/Neufall Unterbringung in der Häuslichkeit oder in einer Einrichtung

6 2. Ebene: Normativ, Zeit definiert Pflegestufe Pflegestufe 1: Min + 44 Min Hauswirtschaft Pflegestufe 2: Min + 60 Min Hauswirtschaft Pflegestufe 3: >240 Min + 60 Min Hauswirtschaft Härtefall: 360 Min 3 x Nachts + Hauswirtschaft

7 Was macht die Praxis bei normativen Systemen? Texanisches Messen Der texanische Scharfschütze schießt auf ein Tor, malt um Das Einschussloch eine Zielscheibe und freut sich über den Volltreffer.

8 3. Ebene: Empirisch, mit Fallbezug Diagnosis Related Groups Basiert auf Diagnosen und Prozeduren in Fallprofilen Empirisches Gütekriterium: Varianzerklärung der Kostenvarianz Wird weiterentwickelt Weiteres Beispiel: Fallgruppen der Sozialarbeit (FdS )

9 Einstieg in ein empirisches System: Neuen Begutachtungs-Assessments (NBA, Wingenfeld et al.)

10 Übergang SGB XI: Normativ NBA: Empirisch o Es wird Zeitbedarf eingeschätzt o Es gibt kein vom Zeitbedarf unabhängiges Kriterium für Pflegebedürftigkeit o Es werden von der Zeit unabhängige Kriterien für Pflegebedürftigkeit identifiziert o Wie entstehen aus den NBA- Kriterien die neuen Pflege- Stufen?

11 Gliederung 1. Ebenen von Klassifikationssystemen 2. Wo man entwickeln kann und wo nicht 3. Instrumentenentwicklung 4. Konsequenzen für PiSaar 5. Perspektiven für PiSaar

12 2. Wo man entwickeln kann und wo nicht: Dominanz von Politik bei normativen Systemen Einstufung In Pflegestufen Gütekriterien Gesetz Politik Ist-Bew.- Profile Personalbedarf= Normatives Personal-Soll Normative Zeit pro Pflegestufe Experten Verband Bedarf Begründung Personalbudget Qualität Werte

13 Empirische Befunde Ergebnisse, die uns veranlassen, Entwicklungen anzustoßen

14 Was erklären Pflegestufen in einer Beispiel Einrichtung? Varianzaufklärung (Gruppen): r 2 =28, H Min 00:11:14 00:16:08 00:27:42 01:13: Max 00:11:14 02:22:16 03:02:32 03:12: Mittel 00:11:14 01:05:37 01:32:44 01:58:06 ---

15 Lagerung

16 Erkenntnisse Einzelleistungen sind zeitlich extrem inhomogen Implizit wird von Konstanz für Zeitwerte von Leistungen ausgegangen Die Beziehung von Zuständen und Leistungen wird in aller Regel nicht untersucht Es werden einfach lineare Bezüge zwischen Zustand und Leistung angenommen Real sind aber nicht-lineare Zusammenhänge Kriterienmuster werden nicht beachtet

17 Gliederung 1. Ebenen von Vergütungssystemen 2. Wo man entwickeln kann und wo nicht 3. Instrumentenentwicklung 4. Konsequenzen für PiSaar 5. Perspektiven für PiSaar

18 3. Instrumentenentwicklung Aufgabe Inhalt Instrument Strukturmodell Messmodell

19 Aufgabe Juristische Absicherung Dokumentation oder Klassifikation Ressourcenverteilung Inhalte abbilden

20 Aufgabe Dokumentation: Alles aufschreiben, was getan wird Klassifikation: Nur die Kriterien, die Unterschiede erklären

21 3. Instrumentenentwicklung Aufgabe Inhalt Instrument Strukturmodell Messmodell

22 3. Instrumentenentwicklung Strukturmodell z.b. kompensatorisch Verhältnis der erfassten Variablen zueinander z.b. nicht kompensatorisch

23 Kompensatorische Struktur: Summe Mobilität Kognition Summierung: 2>1>0

24 Nicht -Kompensatorische Struktur: Muster Mobilität Kognition a 1 1 b 1 0 c 0 1 d 0 0 Muster b und Muster c werden trotz gleicher Summe unterschieden

25 Kompensatorische Struktur? Subskalen erforderlich?

26 3. Instrumentenentwicklung Aufgabe Inhalt Instrument Struktur Messmodell

27 Messmodell Zu messende Variable ist quantitativ: einfache Summe gewichtete Summe Zu messende Variable ist qualitativ: Kriterienmuster

28 Quantitatives Messmodell PTHV Welches Messmodell ergibt ein sinnvolles Verhältnis zwischen Endergebnis und Kriterienausprägung? definiert eine Wahrscheinlichkeit für Summen wird gebildet aus Kriterien Wir müssten von Summenwerten auf die Kriterien und von den Kriterien wieder auf die Summenwerte schließen können.

29 Messmodell Datensatz in dem Summenwerte sinnvoll wären Beispiel: Die Mobilitätsitems aus dem Neuen Begutachtungsassessment (NBA) Positionswechsel im Bett Stabile Sitzposition halten Aufstehen aus sitz. Position Fortbewegen innerhalb des Wohnbereichs Bew 1 Bew 2 Bew 3 Bew 4 Bew 5 Summenwert Nicht- Löser Treppen steigen Summenwert Patienten

30 Messmodell Wie viele Abweichungen? Beispiel: Die Mobilitätsitems aus dem Neuen Begutachtungsassessment (NBA) Positionswechsel im Bett Stabile Sitzposition halten Aufstehen aus sitz. Position Fortbewegen innerhalb des Wohnbereichs Bew 1 Bew 2 Bew 3 Bew 4 Bew 5 Summenwert Nicht- Löser Treppen steigen Summenwert Patienten

31 Gleiche Summe=gleiches Merkmal? 3 = unselbständig bis 0 = selbständig Beispiel: Die Mobilitätsitems aus dem Neuen Begutachtungsassessment (NBA) Positionswechsel im Bett Stabile Sitzposition halten Aufstehen aus sitz. Position Fortbewegen innerhalb des Wohnbereichs Messmodell Bew 1 Bew 2 Bew 3 Bew Treppen steigen Summenwert Patienten

32 Alternatives Messmodell: Kriterienmuster Beispiel: Die Mobilitätsitems aus dem Neuen Begutachtungsassessment (NBA) Gruppe 1 Gruppe 2 Gruppe 3 Positionswechsel im Bett Stabile Sitzposition halten Aufstehen aus sitz. Position Fortbewegen innerhalb des Wohnbereichs

33 Qualitatives Messmodell PTHV Welches Messmodell ergibt ein sinnvolles Verhältnis zwischen Endergebnis und Kriterienausprägung? definiert eine Wahrscheinlichkeit für Drei Muster wird gebildet aus Vier Kriterien Geringere Anzahl von Kriterien in geringerer Differenziertheit

34 3. Instrumentenentwicklung Aufgabe Inhalt Instrument Struktur Messmodell

35 Gliederung 1. Ebenen von Klassifikationssystemen 2. Wo man entwickeln kann und wo nicht 3. Instrumentenentwicklung 4. Konsequenzen für PiSaar 5. Perspektiven für PiSaar

36 4. Konsequenzen für PiSaar 1. Reduktion der Aufgabe auf Erklärung von Zeitunterschieden 2. Weniger strenge Messmodelle: Pflegebedürftigkeit als qualitative Variable zur Bildung von Fall- Gruppen 3. Keine fixe Struktur, sondern ein strukturentdeckendes Verfahren (Regressionsbäume) 4. Wir starten mit über 70 Variablen und lassen nur die übrig, die etwas erklären

37 Rahmenmodell zur Entwicklung einer empirisch validen Klassifikation Klientenzustandsdimension: z.b. Ist der Bewohner in der Lage, Transfers aus dem Bett selbständig durchzuführen? Leistungs- Dimension: z.b. Erhält Bewohner Einzelbetreuung Kriterienorientiertes Fallgruppensystem (Klassifikation) IST-Arbeitszeitvarianz für Bewohner pro Tag Systemsteuerung Organisationsebene

38 Beispiel für fünf empirische Fallgruppen auf Einrichtungsebene ja Orientierung Orientierungsfähigkeit zeitlich, örtlich, situativ oder zur Person ja Fallgruppe 1 Transfers nein Fallgruppe 2 Ist in der Lage, Transfers aus dem Bett selbstständig durchzuführen V05: Non-Adhärenz nein Fallgruppe 3 nein Tracheostoma ja nein Lehnt zeitweise vorgesehene Pflegemaßnahmen ab ja Fallgruppe 4 Fallgruppe 5

39 Fallgruppen in einer PTHV Beispieleinrichtung Varianzaufklärung (Gruppen): r 2 = 66, Min 00:11:14 00:29:26 00:43:06 01:17:00 01:53:52 Max 00:57:10 02:03:28 02:21:43 03:12:16 03:02:32 Mittel 00:33:36 01:07:35 01:36:20 02:04:48 02:21:46

40 Stand der Neuentwicklung Einrichtungsbezogen können Modelle angepasst werden Einrichtungsübergreifend gibt es große Unterschiede und noch kein stabiles Modell Stichprobe ist noch zu klein (N=13 Einrichtungen)

41 Stand der PTHV Neuentwicklung Unterschiede zwischen den Einrichtungen in verfügbarer Personalzeit sind groß Zeiterhebung über zusätzliche Datenerheber könnte genauer sein

42 Gliederung 1. Ebenen von Klassifikationssystemen 2. Wo man entwickeln kann und wo nicht 3. Instrumentenentwicklung 4. Konsequenzen für PiSaar 5. Perspektiven für PiSaar

43 Perspektiven PiSaar Instrument wird kurz: Schon mit 4 Variablen kann man einrichtungsbezogen 5 Gruppen unterscheiden die besser sind als die Pflegestufen Empirische Erklärung von Pflegezeit Stabile empirische Klassifikation, die die SPG pflegt

44 Möglichkeiten für Einrichtungen Kurzfristig: Bewohnerstruktur ermitteln Pflegestufen prüfen Instrument mit entwickeln Langfristig: Erhebung verstetigen Veränderungen erklären Bedarf begründen

45 Herzlichen Dank für Ihr Interesse!