Sinn und Unsinn von Leistungsvergleichen. Bewertung und Referenzgrößen auf nationaler und internationaler i Ebene

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1 Sinn und Unsinn von Leistungsvergleichen im Krankenhaus Erfolgskriterien, Bewertung und Referenzgrößen auf nationaler und internationaler i Ebene Rih db P f D d MPH FFPH 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 Gesundheitsversorgung und Qualität HABEN WIR EIN PROBLEM? JA

3 Der Anfang der internationalen Diskussion

4 Was hieße das übertragen auf Deutschland? Gesamtbevölkerung: 80 mio. Patienten, die versterben: (2.2%) Krankenhausversterbende durch errors : % 4-10% >1% Knapp 50% Gesamtzahl der Versterbenden: > % Krankenhaus Aufnahmen: 18 mio. (22%) % 05%

5 Übertrieben? Man könnte argumentieren, solch ein Bild wäre nicht sehr häufig

6 lassen Sie uns daher auf «normale» chrirugische Patienten im April 2011 gucken

7 und was sehen wir? (1) Basierend auf publizierten Studien, Textbüchern und nationalen Berichten erwarteten die Autoren eine Sterblichkeit von ca. 2% und fanden 4% x 2.2 x 15.7 x 6.9 (2) Auch nach Risiko adjustierung verblieben riesige Unterschiede zwischen Ländern

8 ... quality of care* is that component of the difference between efficacy and effectiveness that can be attributed to care providers, taking account of the environment in which they work. (BrookRH & Lohr KN. Efficacy, effectiveness, variations, and quality. Medical Care 1985; 25: ) *Today the authors would have probably mentioned patient safety as well.

9 Input Struktur Prozess Ergebnis: Ansatzpunkte für Messung und Verbesserung Umwelt Ernährung/ Landwirtschaft Andere Politikbereiche Gesundheit der Bevölkerung Techno- logien Humanressourcen Patienten Strukturen Prozesse/ Leistungen Direkte Ergebnisse: Qualität, Zufriedenheit Gesund- heits- Outcome Finanzielle Ressourcen Gesundheitssystem Technik- & Personalausstattung/ Akkredit. v. Leistungserbr./ Kont. Fortbildung/ HTA Leitlinien/ DMP do the right thing Klassische Qualitätssicherung/ Benchmarking do the thing right

10 Deutschland im internationalen Vergleich HABEN WIR EIN BESONDERS GROSSES PROBLEM? LEIDER JA

11 Wie vieleacute akutecare Krankenhausbetten hospital beds per haben wir? % Austria Belgium -51% Denmark France Germany 500 Italy Nth Netherlands Norway Spain Sweden Switzerland 400 United Kingdom EU members before May % -41%

12 Wie vieleacute akutecare Krankenhausbetten hospital beds per haben wir? % 600 Austria Belgium Denmark 60% France Germany 500 Italy Nth Netherlands Norway Spain Sweden Switzerland 400 United Kingdom EU members before May

13 Wie sieht es mit der Struktur Qualität aus? (Basis: 1392 Allg. Plan Kh. 2012) 56% Kein Computer Tomograph: 481 (35%) 42% 42% 27% 38% 43% 42% Stat. Bundesamt, Fs. 12, Reihe 6.1.1,

14 Wie sieht es mit der Struktur Qualität aus? (Basis: 1392 Allg. Plan Kh. 2012) 42% Kein einziges Intensiv Bett: 257 (18%) 27% 23% 6% 24% 25% 26% Stat. Bundesamt, Fs. 12, Reihe 6.1.1,

15 28 Akute Krankenhausfälle/ Acute care hospital 100 discharges Einwohner per % -2% -32% Austria Belgium Denmark France Germany Italy Netherlands Norway Spain Sweden Switzerland EU members before May

16 Erklären demographische Entwicklungen die Fallzahlsteigerungen ? Nur zu <1/2 (aber ist diese Sichtweise überhaupt gerechtfertigt? vgl. Dänemark) 9,0% 8,0% 7,9% 7,0% 6,6% 6,0% 50% 5,0% 4,0% 3,0% 4,9% 3,0% 3,8% 5,4% 3,6% 3,0% altersstrukturbedingte Mengensteigerung g g sonstige Mengensteigerung gesamte Mengensteigerung 2,0% 1,6% 1,0% 0,0% Männer Frauen Gemeinsam Quelle: eigene Berechnungen

17 Wichtig für Qualität: Personal, insb. Pflegekräfte X 1,07/ zusätzl. Pat. Letalität chirurg. Patienten 1,3% X 1,07/ 10% weniger Bachelor

18 Wichtig für Qualität: Personal, insb. Pflegekräfte X 1,07/ zusätzl. Pat. Rechnerisch risikoadjustierte 2/3 höhere Letalität! Letalität chirurg. Patienten 1,3% X 1,07/ 10% weniger Bachelor

19 Ergebnisqualität: Letalität bei Herzinfarkt Patienten im Krankenhaus, Deutschland weit hinten Rates per 100 admissions ,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 9,99 12,6 12,1 10,8 11,1 12,9 15,7 15,4 14,8 15,2 15,8 5 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 8,8 8,9 8,9 10,8 12,2 13,9 0 Source: OECD Health Statistics 2013, Eine Senkung auf OECD Mittelwert würde >2000 Sterbefälle/ Jahr verhindern, eine Senkung auf dänisches Niveau sogar !

20 C + Cost and survival of AMI patients in 100 European hospitals co st C Q Q +.1 survival Fast alle dt. Kh. sind schlechter als in anderen Ländern! FINLAND GERMANY SWEDEN FRANCE SPAIN

21 Preise für stationäre Leistungen: Deutschland hat vergleichsweise geringe g Preise Kaufkraft bereinigte Preise in US$ Bypass SLV GER ISR KOR POR SWE AUS CAN FRA FIN NOR USA Quelle: Koechlin, F., L. Lorenzoni and P. Schreyer (2010), Comparing Price Levels of Hospital Services Across Countries: Results of Pilot Study, OECD Health Working, Papers, No. 53, OECD Publishing. en

22 Preise für stationäre Leistungen: Deutschland hat vergleichsweise geringe g Preise Kaufkraft bereinigte Preise in US$ Hüft TEP SLV ISR GER KOR FIN POR FRA SWE CAN AUS USA Quelle: Koechlin, F., L. Lorenzoni and P. Schreyer (2010), Comparing Price Levels of Hospital Services Across Countries: Results of Pilot Study, OECD Health Working, Papers, No. 53, OECD Publishing. en

23 Und trotzdem: Krankenhausausgaben in % des BIP liegen in Deutschland 1/6 über OECD Schnitt (die Menge macht s) Quelle: OECD, Managing Hospital Volumes; 2013

24 Wer nur eine Folie lesen möchte: Im Vergleich zu Nachbarländern hat Deutschland 60% 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

25 Wie sieht das ganz konkret in einem Jahr aus? (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 38 Patienten/ Bett, 1,6 Tage/ Einwohner 1 Krankenhaus mit 500 Betten = 500 Betten Patienten t 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

26 Was können wir tun? Und was dabei von anderen lernen? 1. PROBLEMBEWUSSTSEIN ERZEUGEN UND ZIELE SETZEN

27 Niederlande: Vergleich der Krankenhaussterblichkeit nach akutem Herzinfarkt mit USA, Schweden/ Dänemark und Westeuropa National Institute for Public Health and the Environment, 2010

28 Ontario: Detaillierte Betrachtung der vermeidbaren Hospitalisierungen für ausgewählte Erkrankungen Health Quality Ontario, 2012

29 Daten gäbe es auch zur medizinisch vermeidbaren/ beeinflussbaren Sterblichkeit, hier in 16 OECD Ländern (D auf #10) Deaths per 100,000 population* % % % % 21% % % FR AUS ITA JPN SWE NOR NETH AUT FIN GER GRE IRL NZ DEN UK US * Countries age-standardized death rates before age 75; including ischemic heart disease, diabetes, stroke, and bacterial infections. Analysis of World Health Organization mortality files and CDC mortality data for U.S. Adapted from E. Nolte and M. McKee, Variations in Amenable Mortality Trends in 16 High-Income Nations, Health Policy 2011; 103:

30 Warum soll das wirken? (1a) Ex ante Qualitätsverbesserung (Leistungserbringer antizipiert Daten) (1b) Ex post Qualitätsverbesserung (Leistungserbringer nutzt Daten) (2) Patient und/oder einweisender Arzt wählen guten Leistungserbringer Was können wir tun? Und was dabei von anderen lernen? 2. QUALITÄT TRANSPARENT MACHEN

31 England: Qualitätsdarstellung Krankenhäuser insg.

32 England: Qualitätsdarstellung nach Indikation

33 New York: Mortalitätsergebnisse für einzelne Ärzte

34 Präsentation der AQUA Ergebnisse

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36 05. Dezember 2013 Krankenversicherung und Leistungsanbieter 36

37 05. Dezember 2013 Krankenversicherung und Leistungsanbieter 37

38 Was können wir tun? Und was dabei von anderen lernen? 3. QUALITÄT IN SEINER VIELSCHICHTIGKEIT MESSEN

39 Leider schon eine ältere Darstellung (die aber ein weiteres Problem verdeutlicht) BQS/AQUA BQS/AQUA Ergebnisse enden an der Krankenhaustür

40 Qualität zeigt sich oft erst später

41 Doch woher die Daten nehmen? Lösung 1 den Patienten (später) befragen: Bsp. England

42 Doch woher die Daten nehmen? Lösung 2 Routinedaten, z.b. QSR Die AOK hat gemeinsam mit HELIOS ein System entwickelt, mit welchem Qualitätsindikatoren aus Routinedaten der Versicherung abgeleitet twerden Da auch Daten aus anderen Sektoren (Ambulanz, Medikamente) verfügbar sind, greift der Ansatz weiter Die Historie einzelner Patienten kann (lebenslang) verfolg werden Es können Indikatoren für Langzeitoutcomes erstellt werden Durch spezifische Wiederaufnahmen werden Komplikationen erkennbar Z.B. Ersatz einer Prothese aus beliebigem bl b Grund zu beliebiger bl b Zeit nachdem eine erste Implantation stattfand Wiederaufnahme wegen einer tiefen Venenthrombose Reoperation nach einer Darmresektion wegen Abszessen Thomas Mansky: Improving medical outcome by an industrial type Quality Management and Medical Controlling

43 Problem: Krankenhäuser mit wenigen Patienten sind nie statistisch signifikant schlecht! QSR umfasst alle Krankenhäuser mit mind. vier AOK Patienten einer bestimmten Indikation Im Beispiel: 90 Tage Sterblichkeit nach einer Darmkrebsoperation in 1,026 Krankenhäusern (Spitze: Obergrenze 95% CI; Boden: Untergrenze 95% CI)

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45 Warum soll das wirken? Volume Outcome Beziehung für bestimmte Leistungen gut belegt. Was können wir tun? Und was dabei von anderen lernen? 4. LEISTUNGEN KONZENTRIEREN

46 Was macht Dänenmark anders?

47 Wir tun uns ja schon mit der Implementation von wenigen niedrigen Mindestmengen schwer 40% Anteil der Patienten in Krankenhäusern unterhalb 30% der Mindestmenge Lebertransplantationen 20% Nierentransplantationen Ösophaguseingriffe 1 10% Pankreaseingriffe iff 1 * Stammzelltransplantationen 0% Jahr Kniegelenk Totalendoprothesen Versorgung von Früh und Neugeborenen Quelle: Peschke & Mansky, 2013 noch unpubliziert

48 obwohl wir wissen könnten, dass dies Leben kostet 4 SMR 3 2 2,65 Ca. 100/ Jahr versterben zusätzlich 1 1,04 0,70 1,13 0, ,34 1,11 0,91 0,97 1,32 1,14 0,86 1,47 1,23 0,94 1,09 1,15 0,95 0 Fälle Leber Nieren Ösophagus Pankreas Kniegelenk Versorgung von transplantationen* transplantationen eingriffe eingriffe * Totalendoprothesen Früh und Neugeboren Immer über MM Konform mit Mm R Nicht konform mit Mm R Fallzahl immer über MM Fallzahl konform mit Mm R Fallzahl nicht konform mit Mm R Quelle: Peschke & Mansky, 2013 noch unpubliziert

49 Aber das wussten wir ja schon länger

50 Hier zeigen sich besonders deutlich die Effekte der Risikoadjustierung (was die betroffenen bt kleinen Krankenhäuser nicht ihtgut finden dürften)

51 Folien verfügbar auf: berlin.de.de