Zusammenfassung
Zielsetzung: Der vorliegende Artikel gibt einen Überblick über Zeitmessstudien in Krankenhäusern
in Deutschland.
Methodik: Die Autoren haben in den letzten Jahren mehrere umfangreiche Zeitmessstudien in Krankenhäusern
durchgeführt. Auf Grundlage dieser Erfahrungen werden die wichtigsten Anwendungsfelder
sowie die Verfahren der Zeitmessung und der statistischen Auswertung der gewonnenen
Daten diskutiert.
Ergebnisse: Zeitmessstudien werden in deutschen Krankenhäusern insbesondere eingesetzt, um Daten
für die Kostenrechnung sowie für die Prozessoptimierung und -simulation zu gewinnen.
Gerade die stochastische Simulation setzt jedoch eine professionelle und strukturierte
Verteilungsanpassung voraus. Eigene Daten aus deutschen Krankenhäusern weisen darauf
hin, dass in der Regel schiefe und flexible Verteilungstypen anzupassen sind.
Schlussfolgerung: Der steigende Kostendruck im Krankenhaus führt zu einer wachsenden Bedeutung von
Zeitmessstudien. Die Durchführung einer Erhebung und anschließenden Auswertung verlangen
jedoch Fachwissen, das auch in den entsprechenden Studiengängen vermittelt werden
sollte.
Abstract
Aim: Review of the relevance of time studies in the German hospital industry.
Method: Based on extensive experience in the field of time studies this paper gives an overview
of the major fields of application and the methodology of time-taking and statistical
analysis of the retrieved data.
Results: Time studies are employed in German hospitals in order to retrieve data for cost
accounting and process simulation. In particular the stochastic simulations require
professional fitting of distributions with a structured procedure. Generally, skewed
and flexible distributions seem to be most suitable.
Conclusion: Increasing cost pressure leads to a growing importance of time studies in the hospitals.
This should be reflected in respective training programs.
Schlüsselwörter
Zeitmessstudie - Krankenhaus - Kostenrechnung - Prozessoptimierung - Verteilungsanpassung
Key words
time study - hospital - accounting - process optimization - fitting distributions