Die Erweiterung der G-IQI Qualitätsindikatoren: Version 3.1. Thomas Mansky Technische Universität Berlin

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1 Die Erweiterung der G-IQI Qualitätsindikatoren: Version 3.1 Thomas Mansky Technische Universität Berlin

2 G-IQI Indikatoren Entwicklung seit 2000 Version 2 seit 2006 Version 3 seit 2010 Bewusste (und auch notwendige) Beschränkung auf Routinedaten Auswahl von für das jeweilige Fachgebiet wichtigen Krankheitsbildern und Eingriffen, bei denen sich statistisch homogene Gruppen bilden lassen Ziel ist die Auswahl medizinisch wesentlicher, ergebnisorientierter und möglichst manipulationsresistenter Indikatoren QMR-Kongress Th Mansky 2

3 Gründe für die Akzeptanz Die ausgewählten Krankheitsbilder werden von den Ärzten für wesentlich gehalten Auch die Indikatoren werden als aussagekräftig angesehen Aber erst die Kombination mit Peer Review Verfahren schafft komplette Akzeptanz Nicht standardisierbare besondere Umstände können erkannt und berücksichtigt werden Die Auseinandersetzung mit konkreten Fehlerfällen wird von der Mehrzahl der Beteiligten als konstruktiv und lehrreich gesehen QMR-Kongress Th Mansky 3

4 Erweiterung der Version 3.1 Verfeinerung der Darstellung in bereits vorhandenen Krankheitsgruppen (Ergebniskennzahlen und Informationen) Beispiele: Herzinfarkt: Unterteilung nach STEMI / NSTEMI Schlaganfall: Darstellung des Anteils an Thrombolysen mit zugehöriger Sterblichkeit OP Aortenaneurysma: Darstellung der endovaskulären Eingriffe (EVAR) Anteil brusterhaltender Operationen bei Brustkrebs QMR-Kongress Th Mansky 4

5 Neue Krankheitsbilder / Eingriffe Beispiele: Herzchirurgie Katheterablationen am Herzen Thoraxchirurgie COPD Magenresektionen Gefäßchirurgie (Becken-Bein-Arterien) Wirbelsäulenoperationen Cystektomie Nierensteine Obduktionsrate QMR-Kongress Th Mansky 5

6 Wichtige Versorgungskennzahlen Beispiele: Anteil der Herzinfarkte mit Linksherzkatheter oder Koronarchirurgie Anteil der Schlaganfälle und TIA mit Stroke unit Therapie Zuverlegte Frühgeborene QMR-Kongress Th Mansky 6

7 Weiterentwicklung Version 3.2 ff QMR-Kongress Th Mansky 7

8 Neue Anregungen In die jetzige Version 3.1 sind wesentliche Anregungen aus IQ M, der Schweiz und Österreich eingegangen Dies wird sich verstärkt fortsetzen und zusammen mit der Weiterentwicklung an der TU Berlin zu neuen Indikatoren führen Allerdings sind die wichtigsten über Krankenhausdaten analysierbaren Krankheitsgruppen bereits abgedeckt Die Schaffung einer neuen, bundesweiten Datenbasis für die Messung von Langzeitergebnissen mit erheblich erweiterten Möglichkeiten ist ein mittelfristiges Ziel QMR-Kongress Th Mansky 8

9 Referenzwerte Bisher waren Referenzwerte aus der aggregierten Statistik des Statistischen Bundesamtes nur für reine Diagnosen (z.b. Herzinfarkt) verfügbar Komplexe Indikatoren können diesen Statistiken nicht entnommen werden Daher wurden dafür bisher methodisch möglichst gut vergleichbare Literaturwerte herangezogen (siehe Literatur im Handbuch), was oft zu Diskussionen geführt hat QMR-Kongress Th Mansky 9

10 Neue Referenzwerte Unsere Arbeitsgruppe hat jetzt erstmals alle G-IQI Indikatoren so nachprogrammiert, dass eine Auswertung der 21 Daten auf Bundesebene möglich ist (Nimptsch) Damit werden in Version 3.2 Bundesreferenzwerte für ALLE G-IQI Indikatoren zur Verfügung stehen Diese Bundesreferenzwerte werden mit exakt gleicher Methodik auf den gleichen Datenbeständen ( 21) ermittelt, die auch die Kliniken verwenden, und sind daher vollständig mit den Klinikdaten vergleichbar QMR-Kongress Th Mansky 10

11 Beispiel kolorektale Resektionen Deutschland Fälle Sterblich -keit 25. Perz. 75. Perz. Kliniken Kolorektale Resekt. gesamt ,72 % 4,3 % 10,3 % Kolonres. bei ,39 % 0 % 8,3 % Karz. o kompl. Dg Rektumres. bei ,38 % 0 % 7,4 % Karzinom Divertikulitis ohne ,24 % 0 % 0 % Abszess Divertikulitis mit ,13 % 0 % 10,0 % Abszess QMR-Kongress Th Mansky 11

12 Qualitätsvergleiche auch international QMR-Kongress Th Mansky 12

13 Qualitätsprobleme in Deutschland? Karl Lauterbach (2007): In unserem Zweiklassen-Gesundheitssystem bezahlt der Bürger einen Mercedes und fährt einen Golf, damit einige wenige im Rolls-Royce chauffiert werden können. Interview DLF Ist dies ein reales Problem oder eine polemische Polarisierung, die die Auseinandersetzung mit den tatsächlichen Problemen eher behindert? QMR-Kongress Th Mansky 13

14 Qualitätsunterschiede - Facts Internationale Vergleiche waren bisher schwierig, da oft vergleichbare Daten und Indikatordefinitionen fehlen Registerdaten sind aufgrund verschiedener Ein- und Ausschlusskriterien und selektierter Teilnehmer (bias) oft schwer vergleichbar G-IQI schafft aufgrund der eindeutigen Definitionen und der Anwendbarkeit auf vorhandene und weitgehend vergleichbare Komplett-Datenbestände eine Basis für Vergleiche Dennoch ist Vorsicht geboten, da Besonderheiten (z.b. Verweildauerunterschiede, Kodierung, Frühreha usw.) zu beachten sind QMR-Kongress Th Mansky 14

15 Beispiel 1 Isolierte aortokoronare Bypassoperation (ACVB) Ergebnisse einzelner Anbieter und Ergebnisse aus Routinedaten im Vergleich QMR-Kongress Th Mansky 15

16 USA, Cleveland Clinic 2009 QMR-Kongress Th Mansky 16

17 Isolierter Aortocoronarer Bypass (ohne Infarkt) Gruppe Cleveland Clinic 2009 New York State 2008 HELIOS 2010 (G-IQI, 21) Deutschland Mittelwert 2009 (G-IQI, 21) Deutschland 25. Perzentile 2009 (G-IQI, 21) Deutschland 75. Perzentile 2009 (G-IQI, 21) USA Mittelwert aus Routinedaten USA 75. Perzentile Sterblichk. 1,4 % 1,4 / 1,8 % 1,1 % 2,15 % 1,1 % 2,7 %?????? Fälle QMR-Kongress Th Mansky 17

18 Beispiel 2 Sentinel events Todesfälle bei Cholezystektomie Die Raten der Einzelkliniken sind wegen der niedrigen Zahl an Todesfällen zufallsbedingt und eignen sich daher nicht für Klinikvergleiche Dennoch lässt sich die Sterblichkeit auf Bundesebene nur ändern, wenn jedem Einzelfall mit der Frage nach Verbesserungen nachgegangen wird Daher ist dies ein G-IQI Indikator! QMR-Kongress Th Mansky 18

19 Cholezystektomie Sterblichkeit Definition G-IQI Deutschland 2009 komplett USA HCUP 2008 (=US-Stichprobe) Schweiz 2009 Sterblichkeit * 0,51 % 0,35 % 0,30 % Fälle Kliniken 804 / / / HELIOS ,19 % * D vs. CH / USA / HE: P < 0,01 % (HE vs US / CH n.s.) 9 / Definition SQG (ehem. BQS) Deutschland 2010 gesamt ASA 1-4 Deutschland 2010 ASA 1-3 0,95 % 0,42 % / ? 698 / ? QMR-Kongress Th Mansky 19

20 Sentinel-Todesfälle Reduktion zählt! Es macht einen Unterschied, ob 1 von 196 Patienten D nach G-IQI von 285 Patienten USA nach G-IQI von 335 Patienten Schweiz nach G-IQI 2009 (1 von 526 Patienten HELIOS G-IQI 2010 (Fallzahl!)) verstirbt. Verbesserungen sind nur zu erzielen, wenn man den Einzelfällen unabhängig von statistischer Signifikanz in jeder einzelnen Klinik nachgeht! (> vgl. HELIOS) QMR-Kongress Th Mansky 20

21 Verbesserungen wo und wie? QMR-Kongress Th Mansky 21

22 Empirische Untersuchung Helios Kliniken HELIOS betreibt ergebnisgetriebenes QM seit 2001 Vorher-nachher-Analyse der Kliniken, die zwischen 2004 und 2008 neu in den Konzern kamen (Akquise) 14 Kliniken T0 = Jahr des Eigentumsüberganges und damit der Einführung des QM-Systems in diesen Kliniken Verfolgung von T -1 (1 Jahr vor) bis maximal T4 (4 Jahre nach Übergang) Dichotome Aufteilung in Kliniken, die zum Zeitpunkt T -1 besser als der Bundesdurchschnitt waren (SMR <= 1) oder schlechter (SMR > 1) QMR-Kongress Th Mansky 22

23 Verbesserungen wo und wie? Beispiel Herzinfarkt Standardisierung auf Bundesdaten des jeweiligen Untersuchungsjahres SMR 1.0 = Bundesdurchschnitt vorher SMR > 1 vorher SMR <= 1 Nimptsch et al., submitted QMR-Kongress Th Mansky 23

24 Beispiel Schlaganfall Standardisierung auf Bundesdaten des jeweiligen Untersuchungsjahres SMR 1.0 = Bundesdurchschnitt SMR total stroke (age>19) SMR total stroke (age>19) T-1 7 hospitals N=1848 T0 7 hospitals N=2079 T1 7 hospitals N=2011 T2 7 hospitals N=2125 T3 5 hospitals N=1278 T4 4 hospitals N= T-1 7 hospitals N=460 T0 7 hospitals N=471 T1 7 hospitals N=456 T2 7 hospitals N=439 T3 6 hospitals N=395 T4 4 hospitals N=265 German average (SMR=1) Hospitals performing subpar (SMR>1) before QM implementation German average (SMR=1) Hospitals performing well (SMR<=1) before QM implementation vorher SMR > 1 vorher SMR <= 1 Nimptsch et al., submitted QMR-Kongress Th Mansky 24

25 Fazit 1 Die vergleichbaren Daten geben keinen Hinweis darauf, dass die Versorgung in Deutschland systematisch schlechter wäre als z.b. in den USA In Einzelbereichen sind aber Verbesserungen möglich Das Hauptproblem ist aber nicht ein generell schlechteres Niveau, sondern die Varianz der Ergebnisse: Es gibt überall (D, USA usw.) gute und schlechtere Kliniken Dies ist weniger ein Regionalproblem, sondern vor allem ein klinikindividuelles Problem Das Ziel muss es sein, die Versorgung gleichmäßig gut zu gestalten Dabei hilft ein ergebnisgesteuertes QMR QMR-Kongress Th Mansky 25

26 Fazit 2: Verbesserungen Die unangenehme Wahrheit ist, dass es schlechtere Kliniken gibt, in denen erhebliche Verbesserungen möglich sind (Problem der schwarzen Schafe ) Die Auseinandersetzung damit ist (u.a. aus Gründen falsch verstandener Kollegialität) ein heißes Eisen Mittels eines ergebnisgesteuerten QM mit Peer Review Verfahren können aber erhebliche Verbesserungen erzielt werden, wenn Qualität nicht als Marketing, sondern als Managementaufgabe verstanden wird und den Betroffenen konstruktiv die Verbesserungsmöglichkeiten aufgezeigt werden QMR-Kongress Th Mansky 26

27 G-IQI Die Version 3.1 ist wesentlich ausgereifter und hinsichtlich der berücksichtigten Indikatoren deutlich breiter angelegt als frühere Versionen und derzeit das umfassendste Instrument zur Qualitätsbeurteilung auf der Basis von vorhandenen Daten Die künftige Verfügbarkeit von Bundesvergleichswerten für alle Indikatoren ermöglicht den Kliniken eine bessere Einschätzung ihrer Position Mit der Methodik lassen sich ferner wichtige neue Erkenntnisse zur Versorgungslage innerhalb Deutschlands sowie auch im internationalen Vergleich gewinnen QMR-Kongress Th Mansky 27