Krankenhausstrukturen, Leistungssteuerungund. Welchen Herausforderungen sehen wir uns gegenüber?
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- Sebastian Brodbeck
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1 Krankenhausstrukturen, Leistungssteuerungund Qualität in Deutschland Welchen Herausforderungen sehen wir uns gegenüber? Reinhard Busse, Prof. Dr. med. MPH FFPH FG Management im Gesundheitswesen, Technische Universität Berlin (WHO Collaborating Centre for Health Systems Research and Management) & European Observatory on Health Systems and Policies
2 Was ich heute besprechen möchte: Wie steht die deutsche Versorgung im internationalen Vergleich dar (insbesondere auch longitudinal), und zwar hinsichtlich Inputs, Prozessen und Ergebnissen (Qualität)?
3 700 Akute Acute Krankenhausbetten/ care hospital beds per 100 Einwohner % -17% -31% Austria Belgium Denmark France Germany Italy Netherlands Norway Spain Sweden Switzerland United Kingdom EU members before May %
4 30 Acute Akute care Krankenhausfälle/ hospital discharges 100 Einwohner per % -4% -16% -29% Austria Belgium Denmark France Germany Italy Netherlands Norway Spain Sweden Switzerland United Kingdom EU members before May Ganz am Rande als kleines Geheimnis: die Bevölkerung altert auch in Dänemark und Italien.
5 HAT AUCH DEN GESETZGEBER ALARMIERT UND GAB ANLASS FÜR FORSCHUNGSAUFTRAG: ANSTIEG DER FALLZAHLEN IN DEN JAHREN VON 2005 BIS : +1,3 Mio. Fälle = +8,4% = +1,7%/ Jahr Nicht-DRG-Fälle
6 REGIONALE VERTEILUNG Durchschnittliche jährliche Veränderung der Fallzahlen Zur Erinnerung: durchschnittlich 1,7%
7 FALLZAHLVERÄNDERUNG KONTROLLIERT FÜR ALLE ANDEREN NACHFRAGESEITIGEN EINFLÜSSE Durchschnittliche jährliche Veränderung der Fallzahlen Hamburg Ingolstadt
8 30 Y Fälle/ 100 Ew. Y = X Weniger Betten, mehr Fälle Mehr Betten, mehr Fälle als im EU15-Schnitt % >50% 100% 40% Austria Belgium Denmark France Germany Italy Netherlands Norway Spain Sweden Switzerland United Kingdom EU members before May Weniger Betten, weniger Fälle X - Acute care hospital beds per , Last available Y - Acute care hospital discharges per 100, Last available X Betten/ 100 Tsd. Ew.
9 30 Y Fälle/ 100 Ew. Y = X % >50% 40% X - Acute care hospital beds per , Last available Y - Acute care hospital discharges per 100, Last available X Austria Belgium Denmark France Germany Italy Netherlands Oftmals geäußerte Einwände: - demographische Entwicklung - Erreichbarkeit im ländlichen Raum - Mehr Notfälle (bzw. ihre mangelnde Versorgung im ambulanten Sektor) Norway Spain Sweden Switzerland United Kingdom EU members before May 2004 Betten/ 100 Tsd. Ew.
10 Wiesiehtdasganzkonkretin einemjahraus? (am Beispiel einer Stadt mit Einwohnern, z.b. Potsdam) Deutschland 3,5 Krankenhäuser mit je 260 Betten = 900 Betten Patienten a 7,5 Tage = Bettentage 39 Patienten/ Bett, 1,6 Tage/ Einwohner 1 Krankenhaus mit 500 Betten = 500 Betten Patienten a 5,6 Tage = Bettentage 36 Patienten/ Bett, 0,6 Tage/ Einwohner Niederlande Norwegen 0,7 Krankenhaus mit 540 Betten = 380 Betten Patienten a 4,5 Tage = Bettentage 74 Patienten/ Bett, 0,8 Tage/ Einwohner
11 Aber Erreichbarkeit von was? Ausstattung der 1392 deutschen Plankrankenhäuser im Jahr 2012 Kein Computer- Tomograph: 481 (35%) 56% 42% 42% 38% 43% 42% Kein Intensiv-Bett: 257 (18%) 42% 23% 27% 24% 25% 26% Stat. Bundesamt, Fs. 12, Reihe 6.1.1, 2012
12 Personalausstattung ist kaum vergleichbar
13 19. November 2012 Einführung in das Management im Gesundheitswesen 13
14 Und das Notfallargument? Kriterium I: DurchschnittlicheZeit bis zur ersten Maßnahme NOTFÄLLE VS. ELEKTIVE FÄLLE: SCHRITT 1: DEFINITION CHARAKTERISTISCHER NOTFÄLLE (GENAUER: DIAGNOSEN, DIE AUF EINEN NOTFALL SCHLIESSEN LASSEN) Kriterienwerte auf ICD Endsteller Ebene aus 103 Millionen individuellen Fällen Kriterium II: Anteil an Aufnahmen außerhalb normaler Arbeitszeiten Kriterium III: Anteil mit Aufnahmeanlass N - Kodierung Klassische bzw. administrative Notfälle Dringlichkeit Unvorhersehbarkeit Klassische bzw. Zuordnung auf ICD Endsteller Ebene (Clusteranalyse) Charakteristische Notfälle Charakteristisch elektive Fälle
15 SCHRITT 2: ERGEBNISSE DER CHARAKTERISTISCHEN NOTFALLDEFINITION ICD Endsteller Hauptdiagnosen in Clustern; 48h 24h 12h 1: Charakteristisch elektive Fälle Große Fallzahlen: Linksherzinsuffizienz Sonstige primäre Gonarthrose Lumbale und sonstige Bandscheibenschäden mit Radikulopathie 2. Charakteristische Notfälle Große Fallzahlen: Gehirnerschütterung Synkope und Kollaps Akuter Myokardinfarkt
16 SCHRITT 3: FALLZAHLVERÄNDERUNG NACH ADMINISTRATIVER UND CHARAKTERISTISCHER DEFINITION administrativ charakteristisch Ø -0,3% pro Jahr Ø +1,3% pro Jahr Ø +4,4% pro Jahr Ø +1,9% pro Jahr Vereinfacht gesagt: Die Mehrheit der zusätzlichen administrativen Notfälle (= Aufnahme ohne Einweisung) sind keine charakteristischen Notfälle! In Universitätskliniken wachsen die charakteristischen Notfälle um 4,1% pro Jahr, in anderen Krankenhäusern um 1,8%.
17 Nochmal zur Menge: bei bestimmten Prozeduren sind wir international Spitzenreiter: Koronarangioplastie D.h. rund ! Auf dem Niveau der Niederlande wären es Von den Patienten im Krankenhaus versterben 2,5% (>7.000) Diese Aussage wird auch nicht dadurch wesentlich besser, dass uns Israel alters-adjustiert überholt (oder die Türkei beim Bypass).
18 Argument: Gesetzgeber hat doch reagiert und z.b. externe Qualitätssicherung und Mindestmengen eingeführt! Sterblichkeit gemäß Qualitätsberichten (G-BA-Datenbank) Diese Krankenhäuser dokumentieren (bei Hüft-Ops) eine Sterblichkeit von 0%, obwohl sie laut Abrechnungsdaten bis 15% beträgt! Hat das Folgen? Nein!
19 Nun zu den Mindestmengen Deutlicher Volumen- Outcome- Zusammenhang Eigentlich dürfte es diese Säulen gar nicht geben (Pat.-Quintile in dt. Krankenhäusern ) Peschke & Mansky, Poster Versorgungsforschungskongress 2014
20 ... aber dass niemand die Einhaltung der evidenzbasierten Mindestmengen kontrolliert, wissen wir ja! *Laut den Selbstangaben in den Qualitätsberichten liegen die Zahlen um ca. 40% niedriger (vgl. Ce Cruppé et al. Dt. Ärztebl. 2014) aber die Qualitätsberichte kontrolliert ja auch niemand! Peschke et al. Dt. Ärztebl. 2014
21 Volumen-Outcome-Zusammenhang auch beim Herzinfarkt! 800 von 1400 Kh. mit im Mittel 46 Pat./ Jahr (<1/ Woche!) In diesen Häusern ist die Sterblichkeit um >20% niedriger! (Pat.-Quintile in dt. Krankenhäusern ) Peschke & Mansky, Poster Versorgungsforschungskongress 2014
22 Das schlägtsichauchinternational nieder: Herzinfarkt-Sterblichkeit im OECD-Vergleich Rates per 100 admissions ,8 3,0 4,5 4,5 4,5 4,8 5,2 5,5 5,7 5,7 5,8 5,9 6,2 7,9 6,8 6,8 6,8 7,0 7,1 7,6 7,6 7,7 7,8 8,4 8,5 8,4 5,1 8,8 6,0 11,1 6,3 8,4 6,0 9,4 6,7 7,6 8,1 6,4 9,3 8,2 7,2 9,1 6,9 7,4 7,9 11,2 9,2 8,8 13,3 9,3 12,6 9,3 10,1 8,6 10,3 8,1 12,4 9,1 11,8 10,3 9,4 11,6 12,5 9,9 12,6 12,1 15,7 15,4 14,8 8,9 8,9 10,8 12,2 13,9 10,8 11,1 12,9 15,2 15,8 5 0 Eine Senkung auf OECD-Mittelwert würde >2000 Sterbefälle/ Jahr verhindern, eine Senkung auf dänisches Niveau sogar ! Source: OECD Health Statistics 2013,
23 Nach unseren Daten sind praktisch alle deutschen Krankenhäuser Cost billiger and survival und schlechter of AMI als patients solche in in anderen 100 European Ländern! hospitals C + cost C -.1 Q Q +.1 survival FINLAND GERMANY SWEDEN FRANCE SPAIN Nach Häkkinen et al. Health Policy 2014
24 Nach unseren Daten sind praktisch alle deutschen Krankenhäuser Cost billiger and survival und schlechter of AMI als patients solche in in anderen 100 European Ländern! hospitals C + cost C Da unsere Kardiologen nicht dümmer als ihre Kollegen sind, muss eine systemische Technologie in Betracht gezogen werden! -.1 Q Q +.1 survival FINLAND GERMANY SWEDEN FRANCE SPAIN Nach Häkkinen et al. Health Policy 2014
25 Eine wichtige Ursache: dire Personalausstattung nachts Zeit der Aufnahme bzw.normal-vs. Bereitschaftsdienst (hier Daten des Berliner Herzinfarkt-Registers ) + 60% + 40% + 90% Maier et al., Clin Res Cardiol 2010
26 Noch ein Beispiel: Krankenhaus-Sterblichkeit beimischämischemschlaganfall, : Deutschland besser als Mittelwert, aber nicht an der Spitze Rates per 100 admissions ,4 10,5 10,7 11,0 11,6 3,1 3,0 3,4 4,1 4,3 5,3 5,4 6,0 6,3 6,4 6,5 6,7 7,0 4,4 7,4 7,5 7,8 8,5 8,5 9,2 9,5 9,6 9,7 9,9 10,0 10,2 4,5 4,5 5,3 6,7 5,8 6,5 6,4 5,7 7,5 7,5 6,3 8 7,4 9,2 8,7 8,3 7,1 8,1 8,3 12,2 9,2 10,3 9,0 12,4 11,0 10,6 10,2 9,0 11,8 11,1 12,9 12,3 11,2 11,5 10,8 12,3 11,4 14,3 15,6 16,1 14, ,5 12,3 10,4 13,4 12,8 5 0 Source: OECD Health Statistics 2013,
27 Nach Cost unseren and survival Daten sind of stroke deutsche patients Krankenhäuser in 94 European unterschiedlich hospitals cost C C -.1 Q Q +.1 survival 27 FINLAND GERNANY SWEDEN FRANCE SPAIN Nach Häkkinen et al. Health Policy 2014
28 Nach Cost unseren and survival Daten sind of stroke deutsche patients Krankenhäuser in 94 European unterschiedlich hospitals cost C + Hier ist die Lage anders:wir haben Evidenz für gute Versorgung (u.a. Stroke Units).85.9 C -.1 Q Q +.1 survival 28 FINLAND GERNANY SWEDEN FRANCE SPAIN Nach Häkkinen et al. Health Policy 2014
29 Kh. ohne Stroke Unit Kh., die Stroke Unit 2009/10 einführten Kh. mit Stroke Unit Nimpsch & Mansky, Int J Stroke 2014
30 Im Vergleich zu Nachbarländern hat Deutschland und die folgenden Veränderungen ergäben sich, wenn wir durchschnittlich wären! >50% mehr Krankenhausbetten(aber viele in Kh. ohne CT, Intensivstation Qualität ), 40% mehr Krankenhausfälle insgesamt (bei Hüft-/ Knie-TEP 80% mehr) und steigend, die von 33% weniger Pflegepersonal betreut werden ( höhere Mortalität) und ca. 20% weniger kosten 15% höhere Krankenhauskosten insgesamt
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