Qualitätsmessung aus Routinedaten

Zusammenfassung

Im Gesundheitswesen besteht ein ansteigender Bedarf an Qualitätsmessung. In Deutschland sind Krankenhäuser gesetzlich zu Maßnahmen der externen Qualitätssicherung sowie zur Einführung eines internen Qualitätsmanagements verpflichtet. Über dieses gesetzlich festgeschriebene Maß hinaus gibt es auch die Möglichkeit, mittels Routinedaten Qualitätsmessungen durchzuführen. Hierzu eignen sich strukturierte Abrechnungsdaten, wie das ICD-System, oder auch nicht standardisierte Quellen, wie die Arztberichte. Wichtig ist die Auswahl geeigneter Qualitätsindikatoren, um die Daten sinnvoll zu extrahieren. Dies können sowohl Komplikationen als auch das Erreichen von Operationszielen sein. Auch die Analyse von Abläufen wie die Erfassung von Wartezeiten im Behandlungsablauf ist möglich. Erste Daten unserer Zeiterhebung zeigen, dass mit der zunehmenden Durchdringung eines elektronischen Patientenleitsystems eine kürzere Behandlungszeit in unserer Ambulanz erreicht wurde. Das Erheben von Qualitätsindikatoren aus Routinedaten bietet demzufolge die Möglichkeit, die Entwicklung der eigenen Qualität über einen längeren Zeitraum zu beobachten und damit die Auswirkungen etwaiger Maßnahmen zu überprüfen. Zudem bieten sich Routinedaten auch für das „Public Reporting“, beispielsweise in Jahresberichten, an.

Abstract

There is a growing interest in quality measurement in the healthcare sector. Hospitals in Germany are obligated to participate in measures for external quality assurance and they must establish an internal quality management system. In addition to the legal requirements, measurement of quality is also possible with routine data. Suitable sources are the ICD system or unstandardized information from treatment documentation. The selection of suitable quality indicators is necessary to interpret the data. Complications or achievement of surgical objectives can be suitable quality indicators. Analysis of procedures or the assessment of waiting time are also possible indicators. Our first data concerning waiting time show that with increasing use of an electronic patient guidance system, the waiting time decreased in our outpatient department. Assessment of quality indicators from routine data enables a continuous measurement of quality over a long period. Measures to increase quality can easily be checked. Routine data also provide the possibility to participate in a public reporting of quality indicators.

Schlüsselwörter

Qualitätsmanagement - Routinedaten - Qualitätsmessung - Wartezeit

Key words

quality management - measurement of quality - routine data - waiting time

• Literatur

• 1 Kubasiak JC, Francescatti AB, Behal R. et al. Patient safety indicators for judging hospital performance. Am J Med Qual 2017; 32: 129-133
• 2 Mansky T, Nimptsch U. [Hospital quality measurement – what matters?]. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2014; 108: 487-494
• 3 Reiter A, Fischer B, Kötting J. et al. QUALIFY: Ein Instrument zur Bewertung von Qualitätsindikatoren. Z Arztl Fortb Qualitätssich 2007; 101: 683-688
• 4 Zhan C, Miller MR. Administrative data based patient safety research: a critical review. Qual Saf Health Care 2003; 12 (Suppl. 02) ii58-ii63
• 5 Kohanim S, Sternberg P. Ophthalmic patient data registries: defining and improving quality and outcomes. Ophthalmology 2014; 121: 619-621
• 6 Heller G. Aktueller Stand und weitere Entwicklung des Projektes „Qualitätssicherung mit Routinedaten“ (QSR). Dtsch Med Wochenschr 2009; 134: S315
• 7 Nimptsch U, Mansky T. [Disease-specific patterns of hospital care in Germany analyzed via the German Inpatient Quality Indicators (G-IQI)]. Dtsch Med Wochenschr 2012; 137: 1449-1457
• 8 Eberlein-Gonska M, Budic A, Winklmair C. et al. [Five years of peer reviewing in the Quality Medicine Initiative]. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2015; 109: 650-659
• 9 Klakow-Franck R. Perspektive: Rolle der Qualitätsmessung aus Sicht des Gemeinsamen Bundesausschusses. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2014; 108: 456-464
• 10 Maass C, Schleiz W, Weyermann M. et al. [Are hospital administrative data suitable for external quality assurance? Comparison of quality indicators based on separate statutory data collections (BQS) and hospital administrative data]. Dtsch Med Wochenschr 2011; 136: 409-414
• 11 Lang SJ, Böhringer D, Reinhard T. [Freiburg keratoconus registry: Example of application of smart data for clinical research and inititial results]. Ophthalmologe 2016; 113: 457-462
• 12 Klinik für Augenheilkunde, Universitätsklinikum Freiburg. Jahresbericht 2015. Im Internet: https://www.uniklinik-freiburg.de/fileadmin/mediapool/07_kliniken/augen/pdf/Jahresberichte/Aug-Jahresbericht2015.pdf Stand: 23.12.2016