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DOI: 10.1055/a-0863-9322
Wie wir stationäre Routinedaten im Rahmen der Versorgungsforschung nutzen können
Eine Analyse anhand von zwei klinischen Beispielen – multimodale Schmerztherapie und BluttransfusionPublication History
Publication Date:
15 April 2019 (online)

Zusammenfassung
Zielsetzung Anhand der Daten des Statistischen Bundesamtes und den Qualitätsberichten der Krankenhäuser liegen prinzipiell große Datenmengen vor, die die stationäre Versorgungssituation beschreiben. Es soll aufgezeigt werden, welche analytischen Möglichkeiten anhand dieser Datensätze gegeben sind und welche Vor- und Nachteile mit diesen einhergehen.
Methodik Die Datensätze wurden von den zuständigen Institutionen für die Jahre 2007–2016 (DRG-Statistik) bzw. für die Jahre 2012–2016 (Qualitätsberichte) bezogen und aufbereitet, um diese anschließend anhand verschiedener Kriterien zu beschreiben und zu beurteilen. Des Weiteren wurden anhand zweier klinischer Auswertungsbeispiele (OPS 8–918: Multimodale Schmerztherapie und OPS 8–800: Transfusion von Vollblut, Erythrozytenkonzentrat und Thrombozytenkonzentrat) verschiedene Auswertungen vorgenommen, um Analysepotentiale und Limitationen aufzuzeigen.
Ergebnis Anhand der Qualitätsberichte und der Daten des Statistischen Bundesamtes können sowohl die Leistungsentwicklungen der Krankenhäuser als auch die Fallzahlentwicklungen nach Patientenherkunft auf regionaler Ebene (Stadt- und Landkreisebene) dargestellt werden. So zeigt sich bei der Multimodalen Schmerztherapie ein Fallzahlzuwachs zwischen 2012 und 2016 von 45 %, bei den Transfusionen hingegen kann zwischen 2013 und 2016 ein jährlicher Rückgang von 3,5 % gezeigt werden. Durch Überlagerung der beiden Datensätze können zudem Versorgungslücken aufgezeigt werden, d. h. Gebiete identifiziert werden, in denen Leistungen benötigt aber nicht angeboten werden.
Schlussfolgerung Bei beiden Datensätzen handelt es sich nahezu um Vollerhebungen, die sich aus analytischer Sicht gut ergänzen und für Auswertungen zusammengeführt werden können. Es ist möglich, die Versorgungslage verschiedener Indikationen transparent darzustellen, deren Entwicklung aufzuzeigen und Hinweise zu Optimierungspotentialen zu geben. Mit diesen kann die Versorgungssituation bestimmter stationärer Leistungen sowohl angebotsseitig (Krankenhäuser) als auch nachfrageseitig (Patienten) transparent dargestellt werden.
Abstract
Aim Based on the market data of the Federal Statistical Office and the quality reports of the hospitals, large amounts of data are available which describe the inpatient care situation. It should be shown which analytical possibilities are given by the data sets and which advantages and disadvantages go hand in hand with these.
Methods The data sets were obtained and processed by the responsible institutions for the years 2007–2016 (DRG statistics) and for the years 2012–2016 (quality reports), respectively, in order to describe and evaluate them based on various criteria. In addition, two clinical evaluation examples (OPS 8–918: Multimodal pain therapy and OPS 8–800: Transfusion of whole blood, red blood cell concentrate and platelet concentrate) were used to carry out different evaluations in order to identify analysis potentials and limitations.
Result Based on the quality reports and the data of the Federal Statistical Office, both the development of hospital services and the number of cases according to patient origin can be presented on a regional level (city and district level). Multimodal pain therapy shows a 45 % increase in the number of cases between 2012 and 2016, while transfusions show an annual decrease of 3.5 % between 2013 and 2016. By superimposing the two data sets, gaps in care can also be identified, i. e. areas can be identified in which services are needed but not offered.
Conclusion Both data sets are complete surveys that complement each other well from an analytical point of view and can be combined for evaluations. It is possible to present the supply situation of different indications transparently, to show their development and to give hints for optimisation potentials. Based on the two data sets, the supply situation of certain inpatient services can be presented transparently both on the supply side (hospitals) and on the demand side (patients).
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