Einrichtungsvergleiche in der Rehabilitation Methoden und Ergebnisse

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1 Universitätsklinikum Freiburg Abteilung Qualitätsmanagement und Sozialmedizin (AQMS) Dr. phil. Dipl. Psych. Erik Farin Einrichtungsvergleiche in der Rehabilitation Methoden und Ergebnisse Dr. Erik Farin Folie 1 Gliederung Einleitung: Risikoadjustierung bei Qualitätsmessungen Methoden der Risikoadjustierung Einrichtungsvergleiche mit Risikoadjustierung in der Rehabilitation: das QS-Reha-Verfahren Die Konzeption des Programms Ergebnisse bzgl. der Einrichtungsvergleiche Dr. Erik Farin Folie 2

2 Das Ausgangsproblem bei der Qualitätsmessung Messwert des Qualitätsindikators = f (Behandlungsqualität, Patientenmerkmale, Klinikmerkmale) + Zufallsfaktor Zielgröße der Qualitätsmessung Konfundierende Variablen Kontrolle erforderlich Dr. Erik Farin Folie 3 Mehr-Ebenenproblem Ebene 2: Klinik Ebene 1: Patient Dr. Erik Farin Folie 4

3 Was sollte kontrolliert werden, was darf nicht kontrolliert werden? Patientenmerkmale: z.b. Alter Eingangsbelastung Multimorbidität Reha-Motivation nach 1 Woche Klinikmerkmale: z.b. Fachgebiet Personalschlüssel Mittleres Alter der Patienten einer Klínik nein nein Dr. Erik Farin Folie 5 Was sollte kontrolliert werden, was darf nicht kontrolliert werden? Kontrolliert werden sollten Variablen deren Ausprägung von der Klinik nicht beeinflusst werden kann (z.b. Patientenmerkmale zu Beginn der Behandlung) Dr. Erik Farin Folie 6

4 Prinzipielle Möglichkeiten der Kontrolle von konfundierenden Patientenmerkmalen 1. Experimenteller Ansatz: Weise den zu vergleichenden Kliniken die Patienten per Zufall zu 2. Quasiexperimenteller Ansatz, Matching - Verfahren: Generiere post hoc eine Referenzklinik, die die gleiche Merkmalsstruktur wie die Indexklinik besitzt (erfordert in der Regel ein Patientenklassifikationssystem zur Definition homogener Gruppen) 3. Regressionsanalytischer Ansatz: Sage vorher, welche Ergebniswerte in Index- und Referenzklinik bei ihrer jeweiligen Merkmalsstruktur zu erwarten sind und vergleiche tatsächliche und zu erwartende Werte (=Residualwerte) Dr. Erik Farin Folie 7 Prinzipielle Möglichkeiten der Kontrolle von konfundierenden Merkmalen 1. Experimenteller Ansatz routinemäßig nicht realisierbar 2. Matching-Verfahren auf der Basis eines Patientenklassifikationssystems Verfahren der virtuellen Referenzklinik 3. Regressionsanalytischer Ansatz Verwendung von Residualwerten Dr. Erik Farin Folie 8

5 Verfahren der virtuellen Referenzklinik : Die Suche nach Zwillingen Für jeden Patienten der Indexklinik wird derjenige Patient aus dem Pool der Referenzkliniken gesucht, der gleiches Geschlecht und gleiche Reha-Fallgruppe (z.b. Hüft-TEP) aufweist, bezüglich Alter, Schweregrad der Erkrankung und Belastung zu Beginn der Rehabilitation maximal ähnlich ist (Minimierungsfunktion).? Dr. Erik Farin Folie 9 Verfahren der virtuellen Referenzklinik Klinik 999 virtuelle Referenzklinik 5,5 5 4,5 4 Aufnahme Entlassung 6 Mon. nach Entlassung Dr. Erik Farin Folie 10

6 Als Basis könnte man auch bereits etablierte Klassifikationssysteme verwenden: z.b. FIM Function Related Groups (Stineman, Carter) FIM Dr. Erik Farin Folie 11 FIM FIM Alter Alter Alter Alter >=65 <65 >=69 <69 >=64 <64 >=68 <68 FRG-3 mittl. FIM- Zuwachs 21.2 Nachteile des Verfahrens der virtuellen Referenzklinik mit Stándard-Statistiksoftware schwer umsetzbar (bedingt umsetzbar über Clusteranalysen) setzt großen Datenpool voraus, damit wirklich ähnliche Zwillinge gefunden werden können die Referenzklinik ist nur virtuell kein Benchmarking im Sinne der Orientierung am Besten möglich Dr. Erik Farin Folie 12

7 Vorzuziehen: Regressionsmodelle Multiple lineare Regression / Kovarianzanalyse Hierarchisch-lineare Analysen (Multi-Ebenen-Modelle) berücksichtigen die Zwei-Ebenen-Struktur erforderlich, wenn gleichzeitig Prädiktoren auf der Patientenund der Klinikebene betrachtet werden sollen oder wenn die Bedeutung der Confounder je nach Klinik stark variiert Nachteile: weniger robust, Schätzalgorithmen konvergieren bei Datensätzen aus der Praxis gelegentlich nicht Dr. Erik Farin Folie 13 Einrichtungsvergleiche mit Risikoadjustierung in der Rehabilitation: das QS-Reha-Verfahren Qualitätssicherungsprogramm der gesetzlichen Krankenkassen (aktuell ca. 100 Kliniken) Dr. Erik Farin Folie 14

8 Das Qualitätsprofil Ergebnisqualität Prozessqualität Strukturqualität Patientenzufriedenheit Mitarbeiterzufriedenheit Arztbogen (arztseitige Ergebnismessung, zwei Messzeitpunkte) IRES-Fragebogen (drei Messzeitpunkte) N=200 Pat. (ca. 6 Mon.) Peer Review - Verfahren N=20 Fälle (aus 3 Mon.) IST-SOLL-Abgleich auf der Basis definierter Bewertungskriterien (BK/ZW) Patientenfragebogen Mitarbeiterzufriedenheits-Fragebogen (optional) wie Ergebnisqualität alle Mitarbeiter ferner: Visitationen in ca. 20% der Kliniken Dr. Erik Farin Folie 15 Messung der Ergebnisqualität arztseitig (Aufnahme und Entlassung) patientenseitig (Aufnahme, Entlassung, 6-Monatskatamnese) Confounder, Behandlungszielfestlegung und Zielerreichungsmessung Indikationsspezifische Parameter IRES-Fragebogen (allg. Gesundheitsstatus) Indikationsspezifische Parameter Dr. Erik Farin Folie 16

9 Beispiel: Indikation: Muskuloskelettale Erkrankungen, Outcome: Mobilität Klinikvergleiche im Hinblick auf die Rehabilitationseffekte auf der Skala Mobilität des IRES-Fragebogens Frage: Unterscheiden sich die Kliniken nach der Kontrolle der relevanten Confounder noch bedeutsam? 31 orthopädisch-rheumatologische Rehabilitationskliniken mit insgesamt N=5959 Patienten (pro Klinik zwischen N=103 und N=218 Patienten) Dr. Erik Farin Folie 17 Im folgenden Anwendungsteil werden multiple lineare Regressionen / Kovarianzanalysen eingesetzt, denn: Es werden nur Confounder auf der Patientenebene betrachtet. Confounder auf der Klinikebene sind nicht relevant: es werden nur Patienten einer Indikation verglichen, weitere Confounder auf der Klinikebene (z.b. mittleres Alter, mittlerer Anteil AR-Patienten) haben keinen signifikanten Einfluss. In der Regel keine signifikante Unterschiedlichkeit der Regressionskoeffizienten der Confounder zwischen den Kliniken. Dr. Erik Farin Folie 18

10 Eine adäquate Risikoadjustierung basiert auf Kenntnissen über die Prädiktoren des Outcomes Risikoadjustierung bei Einrichtungsvergleichen (z.b. zur Qualitätsmessung) Forschung zu patientenbezogenen Einflussfaktoren des Rehabilitationserfolgs Dr. Erik Farin Folie 19 Berücksichtigte Prädiktoren - Alter - Geschlecht - Schulabschluss - AR vs. HV - Multimorbidität - Behandlungsmotivation - Rentenantragstellung - Risikoverhaltensweisen - Fallgruppe (Hüft-OP, Knie-OP) - Eingangsstatus bzgl. - Mobilität - Schmerzen/Symptome - Alltagsaktivitäten - psychischer Status - soziale Probleme Dr. Erik Farin Folie 20

11 Varianzaufklärung und Signifikanz des Klinikfaktors Mittelfristig Kurzfristig Varianzaufklärung durch Prädiktoren (bzgl. Entlass-/Katamnesestatus bzw. Diff. Aufn. Entl./Katamnese) 66.1 % (18.6%) 47.2 % (30.4%) Signifikanz Klinikfaktor (Kovarianzanalyse) F=2.2; p<0.001 F=3.3; p<0.001 Dr. Erik Farin Folie 21 Signifikante Prädiktoren bzgl. der Vorhersage der Mobilität bei Entlassung - Alter - weibl. Geschlecht - Schulabschluss - AR (vs. HV) - Multimorbidität - Behandlungsmotivation - Rentenantragstellung - Risikoverhaltensweisen - Hüft-OP - Eingangsstatus bzgl. Dr. Erik Farin Folie 22 - Mobilität - Schmerzen/Symptome - Alltagsaktivitäten - psychische Belastung - soziale Probleme grün = (hohe) Ausprägung förderlich rot = (hohe) Ausprägung hinderlich

12 Signifikante Prädiktoren bzgl. der Vorhersage der Mobilität bei Entlassung - Alter - Schulabschluss - Multimorbidität - Rentenantragstellung - Hüft-OP - Eingangsstatus bzgl. - weibl. Geschlecht - AR (vs. HV) - Behandlungsmotivation - Risikoverhaltensweisen - Mobilität - Schmerzen/Symptome - Alltagsaktivitäten - psychische Belastung - soziale Probleme grün = (hohe) Ausprägung förderlich rot = (hohe) Ausprägung hinderlich Dr. Erik Farin Folie 23 0,4 0,2 0,0 serung tsverbes (stand. R esiduen 0) bzgl. t2-t Einfluss des Alters und des der psychischen Belastung Reha-Beginn Beispiel: Visualisierung Einflusses vonbeialter und auf die mittelfristigen Effekte bzg. Mobilität (kontrolliert um weitere psychischer Belastung Kontrolle anderer Prädiktoren) bei(bei Patienten nach Hüft-OP (N=1.625) Confounder) -0,2 Mobilitä -0, Alt er Dr. Erik Farin Folie h psyc la e Be is c h s tu n 7 8 g 12

13 Klinikunterschiede: Visualisierung im Fehlerbalkendiagramm,6,4,2 Stand. Res. Mobilität Entl. -,0 -,2 -,4 -,6 Dr. Erik Farin Folie 25 Kliniken Rangreihen adjustiert vs. nicht adjustiert: Korrelation = 0.73 nicht risikoadjustiert risikoadjustiert Dr. Erik Farin Folie

14 Zusammenfassung I Methode der Risikoadjustierung im QS-Reha-Verfahren: Regressionsanalyse bzw. Kovarianzanalyse Es konnten relevante und stabile Prädiktoren des Outcomes (Confounder) entdeckt werden: z.b. Alter, Geschlecht, psychische Belastung, Multimorbidität Varianzaufklärung durch die Prädiktoren bezogen auf den Entlassstatus ca. 65%, bezogen auf den Katamnesestatus ca. 45% (bezogen auf die Veränderung ca. 20% bzw. 30%) Dr. Erik Farin Folie 27 Zusammenfassung II Kliniken unterscheiden sich auch nach der Kontrolle dieser Confounder statistisch signifikant voneinander Die Risikoadjustierung ist notwendig, denn es macht einen Unterschied beim Klinikranking: Korrelation der Rankings nur 0.73; es gibt in Einzelfällen massive Rangveränderungen Dr. Erik Farin Folie 28

15 Dr. Erik Farin Folie 29 Vielen Dank für Ihr Aufmerksamkeit!