Zusammenfassung
Ziel Ziel dieser Untersuchung ist es, das aus dem Auseinanderfallen von
Leistungs- und Abrechnungsdatum in Krankenkassenroutinedaten resultierende
Risiko von Fehleinschätzungen der Inanspruchnahme in verschiedenen
Leistungsbereichen (ambulante ärztliche Behandlung, Arzneimittel, Heil-
und Hilfsmittel, Krankenhaus) in Bezug zum Tod als Indexereignis sowie in Bezug
zum Jahreswechsel zu quantifizieren, Erklärungsansätze
darzulegen und mögliche Lösungsstrategien aufzuzeigen.
Methodik In einem Wissenschaftlichen Data Warehouse einer großen
deutschen Krankenkasse standen vorstrukturierte Daten von in 2016 verstorbenen
Versicherten zur Verfügung. Die Darstellung zeitlicher Abweichungen von
Leistungs- und Abrechnungsdaten erfolgte für verschiedene ambulante und
stationäre Versorgungsbereiche unter Heranziehung von Daten der Jahre
2015 bis 2017. Ein exaktes Abrechnungsdatum (TT/MM/JJJJ) war
lediglich bei Heil- und Hilfsmittelverordnungen verfügbar. Bei
Arzneimittel-Verordnungen war das Abrechnungsdatum lediglich monatsgenau
(MM/JJJJ). Bei ambulanten ärztlichen Leistungen lag nur das
Abrechnungsquartal vor (Q/JJJJ).
Ergebnisse Die Analysen zeigen, dass im Leistungsbereich der ambulanten
ärztlichen Behandlung und der Krankenhausbehandlung <1%
der Fälle/Gebührenordnungspositionen (GOP)/OPS
nach dem Tod abgerechnet wurden, im Bereich der Heil- und Hilfsmittel jedoch
28–31% der Verordnungen (VO). Ein Großteil der
Leistungsabrechnungen nach dem Tod erfolgte innerhalb von 3 Monaten (93%
der Heil- und Hilfsmittel, 67% der ambulanten ärztlichen
Behandlungsfälle). Über den Jahreswechsel 2015/2016
zeigte sich eine zeitliche Differenz bei <1% der ambulanten GOP
bis hin zu 18% bei den Heilmittel-VO. Auch hier wurde die Mehrzahl der
Leistungen innerhalb der ersten 3 Monate nach dem Jahreswechsel abgerechnet
(100% der Heil- und Hilfsmittel, 65% der ambulanten GOP).
Schlussfolgerung Der zeitliche Verzug zwischen Leistungs- und
Abrechnungsdaten stellt bei Analysen der GKV-Leistungsinanspruchnahme bis zum
Tod eines Versicherten sowie beim Jahreswechsel eine Herausforderung dar und ist
eine Quelle für Unter-/Überschätzungsfehler. So
ist bei Datenanforderung, -aufbereitung und -auswertung explizit darauf zu
achten, dass auch noch nach dem zu betrachtenden Zeitraum abgerechnete
Leistungen berücksichtigt werden.
Abstract
Aim The paper quantifies discrepancies between date of payment and date
of service provision when doing analyses in relation to date of death and also
in relation to the end of a calendar year. In analyses of this type, time
differences between service provision and payment can lead to both under- and
overestimation of service use. We aim to capture these phenomena in claims data
from different sectors (primary care, medication prescription, prescription of
remedies and medical aids, hospital care).
Method We have used pre-structured claims data from a scientific data
warehouse of a large German statutory health insurance covering people that died
in 2016. We investigated the discrepancies in time between date of service
provision and date of payment for different outpatient and inpatient services
based on data from 2015 to 2017. An exact date (dd/mm/yyyy) was
only available for data covering prescriptions of remedies and medical aids.
Data covering medication prescriptions were only exact to the month of payment
(mm/yyyy), whereas data covering outpatient physician care were only
exact to the quarter of payment (q/yyyy).
Results For both outpatient physician care and hospital care, less than
1% had a payment date after the date of death. The share is considerably
higher (28–31%) for prescriptions of remedies and medical aids.
The majority of payments occurred within 3 months after death (93% for
prescriptions of remedies and medical aids, 67% for primary care
services). Less than 1% of outpatient physician care and about
18% of remedies had been paid after the end of the calender year 2015.
Here too, the majority of payments were made within the first 3 months of 2016
(100% of prescriptions of remedies and medical aids, 65% of
primary care services).
Conclusions Discrepancies in time between date of service provision and
date of payment pose a challenge and are a potential source of
under-/overestimation of health service utilization when doing analyses
in relation to date of death or the end of a calendar year. This needs to be
taken into account when requesting the data, but also in preparing and analysing
them. The primary recommendation is to ensure that services with a payment date
after death are included explicitly.
Schlüsselwörter
GKV-Routinedaten - medizinische Inanspruchnahme - Beobachtungszeitraum - Leistungs-/Abrechnungsdatum - Tod
Key words
Claims data - health services utilization - observation period - date of service provision/payment - death - administrative claims
