Z Orthop Unfall 2016; 154(01): 63-71
DOI: 10.1055/s-0041-107670
Originalarbeit
Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Ergebnisqualität in der Revisionsendoprothetik: Eine Analyse von Routinedaten mit dem Vergleich zur externen Qualitätssicherung

Quality in Revision Arthroplasty: A Comparison between Claims Data Analysis and External Quality Assurance
M. Wessling*
1   Abteilung für Revisions- und Tumororthopädie, Orthopädische Klinik Volmarstein, Wetter
,
S. Gravius*
2   Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Universitätsklinik Bonn
,
C. Gebert
1   Abteilung für Revisions- und Tumororthopädie, Orthopädische Klinik Volmarstein, Wetter
,
R. Smektala
3   Klinik für Unfallchirurgie und Orthopädie, Universitätsklinikum Knappschaftskrankenhaus Bochum
,
C. Günster
4   Forschungsbereich Integrierte Analysen, Wissenschaftliches Institut der AOK (WIdO), Berlin
,
J. Hardes
5   Klinik für Allgemeine Orthopädie und Tumororthopädie, Universitätsklinikum Münster
,
I. Rhomberg
1   Abteilung für Revisions- und Tumororthopädie, Orthopädische Klinik Volmarstein, Wetter
,
D. Koller
6   Fakultät für Betriebswirtschaft, Fachbereich Health Services Management, Ludwig-Maximilians-Universität, München
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Publication History

Publication Date:
20 November 2015 (online)

Zusammenfassung

Hintergrund: Im Bereich der Revisionsendoprothetik wird die externe Qualitätssicherung (EQS) für die Hüft- und Knieprothesenwechsel vom AQUA-Institut durchgeführt. Die Ergebnisqualität wird anhand von Qualitätsindikatoren gemessen. Die Daten werden ausschließlich für den stationären Aufenthalt der Wechseloperation durch die Leistungserbringer erhoben. In der vorliegenden Studie soll geprüft werden, ob eine ergänzende Qualitätsmessung anhand von Routinedaten der Krankenkassen möglich ist und inwieweit sich Abweichungen zur EQS zeigen. Darüber hinaus wird geprüft, ob die Längsschnittbetrachtung anhand von Routinedaten zusätzliche Vorteile bietet, da eine Vielzahl von Komplikationen erst im weiteren Behandlungsverlauf auftreten. Material und Methoden: Wechseloperationen wurden entsprechend den Kriterien des AQUA-Instituts in den bundesweiten Krankenhausabrechnungsdaten von AOK-Versicherten ermittelt. Adverse Events wurden in Anlehnung an die AQUA-Indikatoren definiert und für alle Fälle in den Jahren 2008 bis 2011 identifiziert. Die Prüfung erfolgte für stationäre Fälle im Aufenthalt der Wechseloperation sowie in Wiederaufnahmen im Zeitraum von 30 Tagen nach Operation. Ergänzend wurden Endoprothesenluxationen und Reoperationen im Zeitraum von 365 Tagen nach dem Eingriff als Adverse Events mit aufgenommen. Die so gewonnenen Ergebnisse wurden mit den Ergebnissen der EQS verglichen. Ergebnisse: Für fast alle Qualitätsindikatoren zeigt sich in den Routinedaten gegenüber der EQS eine höhere Anzahl an Adverse Events. Wesentliche Unterschiede ergeben sich für Endoprothesenluxationen (EQS MW: 1,87 % vs. Routinedaten [R] MW: 2,06 %, R + 30 d: 2,91 %, R + 365 d: 7,27 %) und Reoperationen (H-TEP-Wechsel: EQS MW: 5,88 % vs. Routinedaten [R] MW: 8,79 % R + 30 d: 9,82 %, R + 365 d: 15,0 %/K-TEP-Wechsel: EQS MW: 3,21 % vs. Routinedaten MW: 4,07 % R + 30 d: 4,6 %, R + 365 d: 15,43 %). Im weiteren Verlauf nach Entlassung aus dem stationären Aufenthalt der Wechseloperation traten in allen Indikatoren weitere Adverse Events auf, die bis zu 77 % aller Ereignisse ausmachen. Schlussfolgerung: Die Anzahl der Adverse Events ist zum Großteil deutlich unterschiedlich, je nachdem, ob mit Daten der EQS oder der Krankenhausabrechnung gemessen wird. Routinedaten bieten die Möglichkeit, die Erfassung der Ergebnisqualität der EQS in Form der Längsschnittbetrachtung sinnvoll zu ergänzen. Hierdurch können über den Erfassungszeitraum des stationären Aufenthalts der Wechseloperation (Erfassung der EQS) hinaus Adverse Events erfasst werden. Dies ist insofern wesentlich, da eine Vielzahl der Komplikationen erst nach dem stationären Aufenthalt evident wird. Limitierend muss angeführt werden, dass die Dokumentation der Leistungserbringer in den Abrechnungsdaten gemäß den Bestimmungen der Abrechnung erfolgt. Fazit: Routinedaten bieten eine sinnvolle Ergänzung zur EQS – eine ergänzende Erfassung der Ergebnisqualität im Rahmen einer Längsschnittbetrachtung kann mit Routinedaten implementiert werden.

Abstract

Background: External quality assurance for revisions of total knee arthroplasty (TKA) and total hip arthroplasty (THA) are carried out through the AQUA institute in Germany. Data are collected by the providers and are analyzed based on predefined quality indicators from the hospital stay in which the revision was performed. The present study explores the possibility to add routine data analysis to the existing external quality assurance (EQS). Differences between methods are displayed. The study aims to quantify the benefit of an additional analysis that allows patients to be followed up beyond the hospitalization itself. Material and Methods: All persons insured in an AOK sickness fund formed the population for analysis. Revisions were identified using the same algorithm as the existing external quality assurance. Adverse events were defined according to the AQUA indicators for the years 2008 to 2011.The hospital stay in which the revision took place and a follow-up of 30 days were included. For re-operation and dislocation we also defined a 365 days interval for additional follow-up. The results were compared to the external quality control reports. Results: Almost all indicators showed higher events in claims data analysis than in external quality control. Major differences are seen for dislocation (EQS SD: 1.87 vs. claims data [cd] SD: 2.06 %, cd+30 d: 2.91 %, cd+365 d: 7.27 %) and reoperation (hip revision: EQS SD: 5.88 % vs. claims data SD: 8.79 % cd+30 d: 9.82 %, cd+365 d: 15.0 %/knee revision: EQS SD: 3.21 % vs. claims data SD: 4.07 %, cd+30 d: 4.6 %, cd+365 d: 15.43 %). Claims data could show additional adverse events for all indicators after the initial hospital stay, rising to 77 % of all events. Conclusions: The number of adverse events differs between the existing external quality control and our claims data analysis. Claims data give the opportunity to complement existing methods of quality control though a longer follow-up, when many complications become evident.

* Dr. Wessling und PD Dr. Gravius haben zu gleichen Teilen zum Manuskript beigetragen.