Hintergrund
Zentrales Ziel einer externen Qualitätssicherung ist
die Vergleichbarkeit der erhaltenen Klinikergebnisse. Um dies zu
gewährleisten werden seit jeher risikoadjustierte Analyseverfahren
gefordert, wobei allgemein anerkannt ist, dass eine vollständige
Risikoadjustierung nach allen möglichen Störfaktoren
nicht durchführbar ist.
Bei der Verwendung von Routinedaten zur vergleichenden Analyse
der Routinedaten wurde bislang oft berichtet, dass insbesondere
relevante Informationen für eine Risikoadjustierung nicht
zur Verfügung stehen. Allerdings zeigen einige hochrangig
publizierte jüngere Arbeiten zum Thema durchaus vergleichbare
Ergebnisse beim Vergleich der Prognosefähigkeit von Routinedaten
und klinischen Registerdaten mit Bezug auf Indikatoren der Ergebnisqualität [1]
[2]
.
Im Folgenden wird dargestellt, wie bei der Implementierung von
Risikoadjustierungsverfahren im Projekt „Qualitätssicherung
mit Routinedaten” (QSR) vorgegangen wurde und an welchen Möglichkeiten
der Weiterentwicklung der Risikoadjustierung aktuell gearbeitet
wird.
Material und Methoden
QSR basiert auf bundesweiten Krankenhausabrechnungsdaten nach § 301
SGBV und auf anonymisierten Versichertenstammdaten. Zur Risikoadjustierung
von tracerspezifischen Qualitätsindikatoren werden derzeit
Alter und Geschlecht, aber auch relevante, bei Aufnahme mutmaßlich bereits
existente Diagnosen, verwendet. Risikoadjustierte Kennzahlen (Erwartete
Werte, SMRs und zugehörige Konfidenzintervalle) werden
mit Hilfe von logistischen Regressionsgleichungen geschätzt.
Risikoadjustierungsvariablen mit nicht plausiblen Ergebnissen wurden
dabei ausgeschlossen. Die Diskriminationsfähigkeit der Modelle
wurde mittels „Receiver-Operator-Characteristic-Analysen” (c-Statistiken)
untersucht. Daneben wurden die Einflussvariablen auf mögliche
Multikollinearität untersucht.
Diskussion
Bei der Betrachtung des Modellfits sollte allerdings beachtet
werden, dass eine bessere c-Statistik keinesfalls mit einer überlegenen
Risikoadjustierung gleichzusetzen ist. Dies setzt eine homogene
Interpretation und Dokumentation der verwendeten Risikofaktoren
voraus. Ist dies nicht der Fall kann ggf. eine ausführlichere
Risikoadjustierung ebenfalls mit einem verzerrten Vergleich zwischen
Krankenhäusern einhergehen [3].
Schlussfolgerung
Aktuelle Analysen zur Risikoadjustierung untersuchen die vorhandenen
Routinedaten auf weitere relevante Risikoadjustierungsvariablen. Gleichzeitig
wird eine Prüfung auf Homogenität der verwendeten
Risikoadjustierungsvariablen durchgeführt.
Autorenerklärung: Der Autor
arbeitet für das WIdO und den AOK-Bundesverband am Projekt „Qualitätssicherung
der stationären Versorgung mit Routinedaten”.
