Adjustierung für Patientenmerkmale bei der Auswertung von Befragungsdaten

Zusammenfassung

Einleitung:

Patientenbefragungen sind ein verbreitetes Instrument im Rahmen des Qualitätsmanagements in der ambulanten und stationären Versorgung. Häufig ermöglichen derartige Befragungen den Vergleich von Leistungserbringern mit der Konsequenz, dass einzelne sichtbar besser oder schlechter abschneiden als andere. Dieses Vorgehen wiederum macht es erforderlich zu prüfen, ob die bei der Auswertung der Befragungen gefundenen Unterschiede nicht lediglich Resultat der unterschiedlichen Zusammensetzung der Befragten sind. Obgleich häufig gefordert, wird eine derartige Adjustierung zumeist nicht vorgenommen. Dieser Beitrag beschreibt die Auswahl von Variablen zur Adjustierung und das statistische Vorgehen bei einer relativ homogenen Stichprobe von Mammakarzinompatientinnen. Außerdem werden Nutzen und Grenzen der Adjustierung diskutiert.

Methodik:

Anhand der Befragungsdaten von 3 840 Brustkrebspatientinnen aus 52 nordrhein-westfälischen Brustzentren aus dem Jahre 2010 wird untersucht, welche Patientinnenmerkmale zur Adjustierung von Zufriedenheitsratings herangezogen werden können und inwieweit sich die erwarteten von den beobachteten Werte der Zentren unterscheiden. Als unabhängige Variablen werden Alter, Bildungsabschluss, Muttersprache, Stadium, Grading, ASA-Klassifikation, die betroffene Brust, Art der Operation, Versichertenstatus, Partnerschaftsstatus sowie die Zeit zwischen Operationsdatum und Eingang des ausgefüllten Fragebogens berücksichtigt.

Ergebnisse:

Die durch die unabhängigen Variablen erklärte Varianz ist gering. Die erwarteten Werte unterscheiden sich kaum, was auf die große Homogenität der Patientinnen in den verschiedenen Zentren zurückzuführen ist.

Schlussfolgerung:

Der Nutzen der Adjustierung bleibt in der Studienpopulationen begrenzt. Die durch die Adjustoren erklärte Varianz der abhängigen Variablen ist klein. Letztlich kann aus unserer Sicht keine klare Empfehlung für oder gegen eine Casemix-Adjustierung bei Patientenpopulationen wie der hier untersuchten ausgesprochen werden. Den – wenn auch kleinen – Effekten für eine gerechtere Berichterstattung von Patientenbefragungen stehen bislang ungelöste methodische Herausforderungen gegenüber. Ebenfalls von Bedeutung und in der Diskussion bislang nur selten Gegenstand ist die inhaltliche Interpretation der Assoziation von Patientenmerkmalen mit besserer oder schlechterer Bewertung in Befragungen. Eine Adjustierung für die betreffenden Merkmale würde diese Befunde verschwinden lassen und keinen Beitrag zur Verbesserung der Versorgung leisten können.

Abstract

Introduction:

Patient questionnaires are a frequently used instrument within the framework of quality management in in- and outpatient care. Often such questionnaires enable a comparison of care suppliers with the consequence that one turns out to be visibly better or poorer than another. This process, in turn, makes it necessary to check whether differences found upon evaluation of the questionnaires are not merely the result of different compositions of the questioned populations. Although frequently demanded, such adjustments are not usually made. The present article describes the choice of variables for adjustments and the statistical procedures for a relatively homogeneous sample of breast cancer patients. In addition, the utility and limitations of adjustments are discussed.

Methods:

On the basis of questionnaire data from 3 840 breast cancer patients of 52 breast cancer centres in North Rhine-Westphalia collected during 2010, we examined which patient characteristics can be employed for the adjustment of satisfaction ratings and to what extent the observed values for the centres differed from the expected results. Independent variables taken into consideration were age, educational level, native language, stage, grading, ASA classification, afffected breast, type of operation, insurance status, partnership status as well as time between operation and receipt of the filled out questionnaire.

Results:

The variance revealed by the independent variables is low. The expected values showed minimal differences which can be attributed to the high homogeneity of the patients collectives and the centres.

Conclusion:

The use of adjustments remains limited in the study population. The variance of the independent variables revealed by the adjustors is small. Finally, in our opinion, no clear recommmendation for or against case-mix adjustments can be made in patient populations such as the one examined here. Thus, even when small, effects for a more correct reporting of patient questionnaires are faced with unresolvable methodological challenges. Also of importance but an as yet only rarely discussed factor is the factual intepretation of the association of patient characteristics with a better or poorer evaluation of questionnaires. An adjustment for the respective characteristics would eliminate these findings and not make any contribution to an improvement in health care.

Schlüsselwörter

Casemix Adjustierung - Brustkrebs - Versorgungsqualität - Patientenzufriedenheit

Key words

casemix adjustment - breast cancer - quality of care - patient satisfaction

• Literatur

• 1 Nübling R, Steffanowski A, Körner M et al. Kontinuierliche Patientenbefragung als Instrument für das interne Qualitätsmanagement in Einrichtungen der Gesundheitsversorgung. Gesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement 2007; 12: 44-50
• 2 Brinkmann A, Steffen P, Pfaff H. Patientenbefragungen als Bestandteil des Qualitätsmanagements in Arztpraxen: Entwicklung und Erprobung eines Instrumentes. Das Gesundheitswesen 2007; 69: 585-592
• 3 Schwappach DLB, Schubert H-J. Offenlegen oder nicht? Chancen und Risiken der Veröffentlichung von medizinischen Qualitätsvergleichen. Deutsche Medizinische Wochenschrift 2007; 132: 2637-2642
• 4 Perneger TV. Adjustment for patient characteristics in satisfaction surveys. International Journal for Quality in Health Care 2004; 16: 433-435
• 5 Iezzoni LI. Data from surveys or asking patients. In: Iezzoni LI. Hrsg Risk adjustment for measuring health care outcomes. Chicago: Helath Administation Press; 2003
• 6 O’Malley AJ, Zaslavsky AM, Elliott MN et al. Case-mix adjustment of the CAHPS hospital survey. Health Services Research 2005; 40: 2162-2181
• 7 Hargraves JL, Wilson IBM, Zaslavsky AP et al. Adjusting for patient characteristics when analyzing reports from patients about hospital care. Medical Care 2001; 39: 635-641
• 8 Kowalski C, Würstlein R, Steffen P et al. Vier Jahre Patientinnenbefragung im Rahmen der (Re-)Zertifizierung der Brustzentren in Nordrhein-Westfalen. Senologie 2010; 7: 24-28
• 9 Hekkert KD, Cihangir S, Kleefstra SM et al. Patient satisfaction revisited: A multilevel approach. Social Science & Medicine 2009; 69: 68-75
• 10 Nguyenthi PL, Briancon S, Empereure F et al. Factors determining inpatient satisfaction with care. Social Science & Medicine 2002; 54: 493-504
• 11 Sobin LH, Wittekind C, UICC TNM. classification of malignant tumors. 6, New York: Wiley; 2002
• 12 Young GJ, Meterko M, Desai KR. Patient satisfaction with hospital care: Effects of demographic and institutional characteristics. Medical Care 2000; 38: 325-334
• 13 Ash AS, Shwartz M, Peköz EA. Comparing outcomes across providers. In: Iezzoni LI. Hrsg Risk adjustment for measuring health care outcomes. Chicago: Health Administation Press; 2003
• 14 Elixhauser A, Steiner C, Harris DR et al. Comorbidity measures for use with administrative data. Medical Care 1998; 36: 8-27
• 15 Black N. Assessing the quality of hospitals. British Medical Journal 2010; 340: 933-934
• 16 Hawkes N. Patient coding and the ratings game. British Medical Journal 2010; 340: 950-952
• 17 Lilford R, Pronovost P. Using hospital mortality rates to judge hospital performance: a bad idea that just won’t go away. British Medical Journal 2010; 340: 955-957
• 18 Lilford R, Mohammed MA, Spiegelhalter D. Use and misuse of process and outcome data in managing performance of acute medical care: avoiding institutional stigma. The Lancet. 2004. 363. 1147-1154
• 19 Nicholl J. Case-mix adjustment in non-randomised observational evaluations: the constant risk fallacy. Journal of Epidemiology and Community Health 2007; 61: 1010-1013
• 20 Shahian DM, Wolf RE, Iezzoni LI et al. Variability in the measurement of hospital-wide mortality rates. The New England Journal of Medicine 2010; 363: 2530-2539
• 21 Shahian DM, Torchiana DF, Shemin RJ et al. Massachusetts cardiac surgery report card: Implications of statistical methodology. The Annals of Thoracic Surgery 2005; 80: 2106-2113
• 22 Bullinger M, Kirchberger I. SF-36 Fragebogen zum Gesundheitszustand: Handanweisung. Göttingen: Hogrefe; 1998