Gesundheitswesen 2010; 72(12): e71-e77
DOI: 10.1055/s-0029-1243211
Originalarbeit

© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Gesundheitsökonomische Evaluation der Integrierten Versorgung „OPTI-MuM”

Health Economic Evaluation of the Integrated Care Project “OPTI-MuM”S. Braun1 , W. Greiner2
  • 1Leibniz Universität Hannover, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Forschungsstelle für Gesundheitsökonomie
  • 2Universität Bielefeld, Fakultät für Gesundheitswissenschaften, Abteilung für Gesundheitsökonomie und Gesundheitsmanagement
Further Information

Publication History

Publication Date:
04 January 2010 (online)

Zusammenfassung

Zielsetzung: Das Ziel dieser Studie ist die Ermittlung des ökonomischen Erfolgs einer populationsbezogenen Integrierten Versorgung im Vergleich zur Regelversorgung aus Sicht der beteiligten Krankenkassen.

Methodik: Innerhalb der definierten Zielregion kann zwischen Teilnehmern und Nichtteilnehmern differenziert werden. Die Studie verwendet ein quasi-experimentelles Design, das auf den vorhandenen Routinedaten der beteiligten Krankenkassen aufbaut und gleichzeitig den durch die nicht-randomisierte Gruppenzuordnung entstehenden Bias minimiert. Basierend auf den Jahren der Teilnahme wurden zwei Kohorten gebildet.

Ergebnisse: Die Analyse der Gruppenunterschiede vor und nach der Durchführung eines Propensity Score Matching zeigt, dass diese Methode für beide betrachteten Teilnehmerkohorten zu einer geeigneten Kontrollgruppe geführt hat. Bezogen auf 4 840 der 5 164 Teilnehmer konnten Gesamteinsparungen in Höhe von 87 252 Euro ermittelt werden.

Schlussfolgerung: Die Methodik des Propensity Score Matching ermöglicht eine wissenschaftlich aussagekräftige Erfolgsmessung für populationsbezogene Versorgungsverträge.

Abstract

Aim: The objective of this study is to evaluate the economic performance of a population-based integrated care project in comparison to standard care.

Methods: The perspective adopted is that of the participating statutory health insurance companies. The well-defined target region allows the distinction of participants and non-participants. The quasi-experimental study design, which is based on routine data of the participating health insurers, is able to reduce the bias caused by the non-randomised group assignment. Based on the year of enrollment two separate cohorts were generated.

Results: The comparison of group differences before and after a propensity score matching shows that this method provides appropriate control groups for both cohorts of participants. Taking into account 4 840 of the 5 164 participants, total savings of € 87 252 were calculated.

Conclusion: These findings suggest that the method of propensity score matching permits a scientifically sound performance measurement for population-based care contracts.

Literatur

  • 1 Beckmann H-J, Beneke HG, Schrewe C. Der Klassiker der Netze – Medizin und Mehr (MuM), Bünde. In: Weatherly JN, Seiler R, Meyer-Lutterloh K et al., Hrsg. Leuchtturmprojekte Integrierter Versorgung und Medizinischer Versorgungszentren – Innovative Modelle der Praxis. Berlin: MWV Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft OHG 2007: 189-199
  • 2 Weatherly JN, Seiler R, Meyer-Lutterloh K. et al. .Leuchtturmprojekte Integrierter Versorgung und Medizinischer Versorgungszentren – Innovative Modelle in der Praxis. Berlin: MWV Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft OHG 2007
  • 3 Rossi PH, Lipsey MW, Freeman HE. Evaluation – A systematic Approach. Thousand Oaks: Sage Publications 2004
  • 4 Rosenbaum PR, Rubin DB. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects.  Biometrika. 1983;  70 41-55
  • 5 Standard outcome metrics and evaluation methodology for disease management programs.  Disease Management. 2003;  6 121-138
  • 6 Kriterien des Bundesversicherungsamtes zur Evaluation strukturierter Behandlungsprogramme. 2007;  http://www.bundesversicherungsamt.de/nn_1046662/de/dmp/dmp_node.html?_nnn=true
  • 7 Linden A, Adams JL, Roberts N. An assessment of the total population approach for evaluating disease management program effectiveness.  Disease Management. 2003;  6 93-102
  • 8 Rosenbaum PR, Rubin DB. Reducing bias in observational studies using subclassification on the propensity score.  Journal of the American Statistical Association. 1984;  79 516-524
  • 9 Shadish SR, Cook TD, Campbell DT. Experimental and quasi-experimental Designs for Generalized Causal Inference. Boston: Houghton-Mifflin 2002
  • 10 Imai K, King G, Stuart EA. Misunderstandings between experimentalists and observationalists about causal inference.  Journal Of The Royal Statistical Society. 2008;  171 ((Series A)) 481-502

1 Manuskript zur Veröffentlichung in der Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität in Gesundheitswesen (ZEFQ) angenommen.

Korrespondenzadresse

Dipl.-Ök. S. Braun

Leibniz Universität Hannover

Forschungsstelle für Gesundheitsökonomie

Königsworther Platz 1

30167 Hannover

Email: sbr@ivbl.uni-hannover.de