Wissenschaftliches Institut der AOK Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) Ansatz und Analysen des gemeinsamen Forschungsprojektes der AOK und der HELIOS Kliniken GmbH Symposion Qualität messen, darstellen und verbessern Umgang mit Qualitätsindikatoren im Krankenhaus 4. Dezember 2006 Günther Heller
Agenda 1. Einleitung 2. Tracerdefinition 3. Indikatoren der Ergebnisqualität 4. Risikoadjustierung 5. Anwendung Klinikbericht 6. Zusammenfassung und Ausblick Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 2
Warum QSR? (1) Bisherige Qualitätssicherung im stationären Sektor: Fokus auf Struktur- und Prozessqualität (KTQ, EFQM, procumcert, DIN ISO 9001) Gesetzlich verankerte externe Qualitätssicherung (seit 2001 durch BQS) - aufwändige Erhebung - (unvollständige Erfassung) - (fragliche Validität) - keine Transparenz - auf KH-Bereich begrenzt Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 3
Warum QSR? (2) Internationale Perspektive Qualitätsmessung und Qualitätssicherung oft basierend auf (administrativen) Routinedaten Ausgangsfrage Ist (in Deutschland) eine Qualitätssicherung der stationären Versorgung möglich, die auf routinemäßig verfügbaren Abrechnungs- und Administrationsdaten der Krankenkassen und Kliniken basiert und an Ergebnisqualität orientiert ist? Projektpartner AOK Bundesverband, HELIOS Kliniken GmbH, Universität Magdeburg (FEISA), WIdO Abschlussbericht: Januar 2007 Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 4
Warum QSR? (3) Vorteile eines an Routinedaten orientierten Verfahrens geringer Erhebungsaufwand Vollständigkeit der Daten individueller Bezug und Langzeitbeobachtung Validität der Daten (für ausgewählte Items) Keine Divergenz Abrechnung / QS-Dokumentation (Dokumentation einer Komplikation für Abrechnung, aber nicht in der QS) retrospektiv (vollständig) verfügbar sinnvolle Indikatoren der Ergebnisqualität Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 5
Warum QSR? (4) Nachteile eines an Routinedaten orientierten Verfahrens für anderen Zweck (Abrechnung) erstellt ggf. nur eingeschränkt für Qualitätsaussagen nutzbar weil nur ausgewählte Sachverhalte auswertbar sind Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 6
Ziele von QSR? Ziele von QSR Transparenz herstellen! Für Patienten, Einweiser, Planung,.. Serviceleistungen für Krankenhäuser anbieten! Vertragshandeln der AOK unterstützen! Qualität als Vertragsgegenstand (Perspektive selektives Kontrahieren) Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 7
Datengrundlagen WIdO-Datenbank 301 AOK-Abrechnungsdaten nach 301-DTA ab 1998 (pseudonymisiert) Ca. 7 Mio. Fälle/Jahr fallbezogene Diagnoseangaben Einweisungs-, Aufnahme-, Haupt-, Nebendiagnosen, ohne Datumsangabe und OPS-Angaben, mit Datumsangabe Verweildauer, Entlassart, Alter,... AOK-Versichertenstammdaten (pseudonymisiert); Überlebens- und Versichertenstatus, DMP-Kennzeichen, (Pflegestufe),...Pseudo-RV-NR Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 8
Einführung (3) Modell der Evaluation von Ergebnisqualität Krankenhausvergleich Startpunkt KH-Aufnahme (Tracerdefinition) Endpunkt (Indikatoren der Ergebnisqualität) Risikoadjustierung Intervenierende Variablen (Prozessqualität, Strukturqualität) Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 9
Tracerauswahl Kriterien der Tracerauswahl häufige Erkrankungen ökonomische Relevanz Berücksichtigung verschiedener med. Disziplinen Minimierung von Störeffekten Unabhängigkeit vom Vergütungssystem (DRGs) Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 10
ausgewählte Tracer Herzinsuffizienz Herzinfarkt Diagnostische Koronarangiographie mit/ohne Infarkt Therapeutischer Linksherzkatheter (mit/ohne Infarkt, mit/ohne Stent) Aortokoronarer/minimalinvasiver Bypass Hirninfarkt oder intrazerebrale Blutung Kolon-/Rektum-Operation bei kolorektalem Karzinom Offene oder n.n. bez./laparoskopische Appendektomie Hüftgelenks-Totalendoprothese bei Coxarthrose (elektive Hüft- TEP)/Hüftgelenks-Endoprothese bei Hüftfraktur TEP-Kniegelenk Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 11
Identifikation der Tracer ICD Herzinsuffizienz, Herzinfarkt, Hirninfarkt oder intrazerebrale Blutung) OPS Knie-TEP, ACB, Herzkatheter, Appendektomie) Kombination Kolon-/Rektum-Operation bei kolorektalem Karzinom Hüftgelenks-Totalendoprothese bei Coxarthrose (elektive Hüft-TEP)/Hüftgelenks-Endoprothese bei Hüftfraktur Ausschlüsse Alterbegrenzungen, onkologische Endoprothesen, identisches Tracerkriterium im Jahr davor Pseudoinzidenz Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 12
Indikatoren der Ergebnisqualität Definition Qualitätsindikatoren quantitatives Maß, welches Qualität (z. B. Versorgungsqualität) abbildet, dieses komplexe Phänomen aber meist nicht direkt messen kann. Ausgewählte Qualitätsindikatoren Sterblichkeit (während KH-Aufenthalt, innerhalb 30-, 90-Tagen, 1 Jahr) Revisionsraten,... andere typische Komplikationen (z. B. perioperativ) Wiedereinweisungsraten (allgemein, diagnose-/prozedurspezifisch) WA wegen Revision Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 13
Notwendigkeit von Follow Ups zur Qualitätsmessung Zusammenhang zwischen 90-Tage- und KH-Sterblichkeit bei Herzinsuffizienz, AOK Fälle, 2003, n > 5, 1393 Kliniken (mean) tod90 0.2.4.6 60 141 81 139 57 Verkürzung der Liegezeiten (DRG!) macht Blick jenseits des Entlasstages unerlässlich. 0.1.2.3.4.5 (mean) tod gew. OLS r2 = 66% Sensitivität 57 % pos. präd. Wert 58 % Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 14
Risikoadjustierung (1) Sinn der Risikoadjustierung im Kontext der Evaluation von Ergebnisqualität unterschiedlich kranke Populationen case mix (index) in den untersuchten Kliniken sollen ausgeglichen werden Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 15
Risikoadjustierung (2) Risikoadjustierung Alter, Geschlecht, Begleiterkrankungen (relevante mutmaßlich vorbestehende Haupt- und Nebendiagnosen, ausgewählte Prozeduren) regionale Zuordnung, Ereignisse im Vorlauf ambulante Ereignisse, Arzneimittelverordnungen Statistisches Verfahren robuste logistische Regression (random effects modelle), Modellgüte: AUROC, H-L-Test Multi-Kollinearität: VIF Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 16
QS mit Routinedaten Risikoadjustierung am Beispiel (1) Sterblichkeit innerhalb 1 Jahres nach Implantation einer elektiven Hüft-TEP - keine Hüft-TEP im Jahr zuvor - RA adjustiert nach: Alter (Quintilen), Geschlecht, Hypertonus, Z. n. AMI, Z. n. Schlaganfall, AVK, chronische Niereninsuffizienz, Nierenerkrankung, KHK, Kardiomyopathie, Asthma, COPD, Diabetes mellitus, Metastasen, Tumor, AOK-Region (Bundesland), Siedlungsstrukturellen Kreistypen (BBR) AOK Krankenhauspatienten mit stationärer Entlassung in 2003 (N = 38.563, Verstorben 832) Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 17
QS mit Routinedaten Risikoadjustierung am Beispiel (2) Güte des Modells Receiver Operator Charakteristic (ROC) Analyse (1-Jahressterblichkeit) Sensitivity 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 1 - Specificity Area under ROC curve = 0.7601 AUROC = 0.76 H-L-Test = 0.67 Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 18
Diskussion Risikoadjustierung (1) Nicht alle möglichen Einflussfaktoren ergeben plausible Ergebnisse: Bsp. protektiver Effekt der Hypertonie bekanntes Phänomen, nicht nur in Routinedaten nur Variablen als Risikofaktoren, die OR > 0.8, wenn p > 0.05, bzw. OR >= 1.0, wenn p <= 0.05 Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 19
Darstellung risikoadjustierter Qualitätsindikatoren (1) Berechnung von Standardisierten Mortalitäts- (Morbiditäts-) Verhältnissen (SMR) SMR = beobachtete Ereignisse / erwarteten Ereignisse Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 20
Darstellung risikoadjustierter Qualitätsindikatoren (2) Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 21
Anwendung Klinikbericht - 30-Tage-Sterblichkeit nach Herzinfarkt Standardisiertes Mortalitätsverhältnis (SMR) SMR 2003 Wert Musterkrankenhaus 1,3 Perzentil Musterkrankenhaus 73 % 3,5 SMR 30-Tage-Sterblichkeit nach Herzinfarkt (2003) SMR stellen den Quotienten aus beobachteter und erwarteter Sterblichkeit dar. Dabei bedeutet z.b. ein Wert von 1,5 eine um 50% erhöhte risikoadjustierte Sterblichkeit im Vergleich zum Bundesdurchschnitt. In der Grafik sind die SMR-Werte aller deutschen Krankenhäuser dargestellt, die AOK-Patienten mit Herzinfarkt behandelten. 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 1.265 Krankenhäuser, sortiert nach SMR Musterkrankenhaus ist rot ( ) markiert Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 22
Anwendung Klinikbericht Rate anderer Sterbezeitpunkte nach Herzinfarkt (2003) 100 Anzahl Verstorbene in % hoher Ergebnisanteil -> kritischer Wert 80 beobachtet 60 erwartet OG KI erwartet Punktschätzer erwartet UG KI 40 20 0 Im Startfall Nach 30 Tagen Nach 90 Tagen Nach 1 Jahr + niedriger Ergebnisanteil -> günstiger Wert RA: Alter, Geschlecht, vorbestehende chronische Erkrankungen (z.b. Diabetes, Herzinsuffizienz, etc.) Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 23
Perspektive Klinikbericht Rückmeldung Revision an mit interessierte Wechsel oder Entfernung Kliniken unter Verwendung innerhalb der eines Follow Jahres Up nach Information: Knie-TEP Überleben Revisionsrate 30% 25% 20% (AOK Krankenhausfälle 2003) allgemeine und spezifische Wiederaufnahmen 15% 10% 5% 0% 1589 Kliniken (sortiert nach Revisionsrate) Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 24
Potentieller Nutzen von QSR-Ergebnissen Krankenhäuser (Klinikbericht) internes Qualitätsmanagement unternehmenspolitische Entscheidungen Versicherte/Patienten/Öffentlichkeit Transparenz und Vergleichbarkeit Krankenkassen Unterstützung im Vertragshandeln Ergänzung und Verbesserung (Vereinfachung) der QS QS in Deutschland AG Routinedaten beim G-BA Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 25
Zusammenfassung QS-Messung mit administrativen Routinedaten ist möglich (Anspruch, vgl. AHRQ) Probleme administrative Routinedaten Sekundärdaten (Q-Information verfügbar) Vorteil administrative Routinedaten Follow Up / Sektorenübergreifende Analysen (Reha, ambulanter Bereich, Verordnungen) Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 26
Literatur QSR-Projektgruppe. Qualitätssicherung mit Routinedaten Abschlussbericht. Bonn 2007. (In Vorbereitung) Flasbarth R, Francke R. Rechtliche Aspekte der Qualitätstransparenz im akutstationären Bereich Möglichkeiten zur Schaffung von Instrumenten für mehr Information und Wissen. In: Klauber J, Robra BP, Schellschmidt H (Hrsg.) Krankenhaus-Report 2005. Stuttgart 2006; 133-52. Heller G, Swart E, Mansky T. Qualitätsanalysen mit Routinedaten. In: Klauber J, Robra BP, Schellschmidt H (Hrsg.) Krankenhaus- Report 2003. Stuttgart 2004; 271-88. Heller G. Sind risikoadjustierte Analysen mit administrativen Routinedaten möglich? Kap. 6.2 in Hey M, Maschewsky-Schneider U (Hrsg): Kursbuch Versorgungsforschung. LOGO MWV Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, Berlin 2006: 252-256. Ergebnisqualität im Mittelpunkt: Qualitätssicherung mit Routinedaten (QSR) 27
Wissenschaftliches Institut der AOK Vielen Dank für Ihr Interesse. PD Dr. med. Günther Heller 0228/843-121 guenther.heller@wido.bv.aok.de Besuchen Sie uns im Internet www.wido.de