Subscribe to RSS
DOI: 10.1055/s-0032-1305213
Liegezeit von Patienten mit ischämischem Hirninfarkt: 10-Jahres-Trends und Analyse der Einflussfaktoren
Length of hospital stay of patients with ischemic brain infarction: trends over 10 years and analysis of influencing factorsPublication History
03 November 2011
14 June 2012
Publication Date:
14 August 2012 (online)
Zusammenfassung
Hintergrund: Die akutstationäre Liegezeit ist ein Indikator für die Effizienz der Behandlung des ischämischen Hirninfarkts (ICD-Code I63). Ziel der vorliegenden Studie war die Beschreibung der Liegezeitentwicklung über 10 Jahre und die Untersuchung von Einflussfaktoren, insbesondere auf Strukturebene der Krankenhäuser.
Methodik: Grundlage der Analysen waren die Routinedatensätze des Projekts „Qualitätssicherung in der Schlaganfallbehandlung Nordwestdeutschland“ von 2000 bis 2009 (n = 175 149). Zusätzlich wurden Ausstattungsmerkmale der Krankenhäuser erhoben. Informationen zur Bettendichte auf Kreisebene wurden von den Statistischen Landesämtern bezogen. Neben der Ermittlung der medianen Liegezeit für jedes Jahr wurde eine nach Fachrichtung der Krankenhäuser stratifizierte lineare Mehrebenenanalyse der Einflussfaktoren durchgeführt.
Ergebnisse: Die Liegezeit nach ischämischem Hirninfarkt ist von 2000 bis 2009 um mehrere Tage gesunken, der Unterschied zwischen den Fachrichtungen Neurologie und Innere Medizin/Geriatrie verringerte sich. Ein kleiner Teil der Liegezeitunterschiede wurde anhand der auf drei Ebenen (Patient, Krankenhaus, Kreis) erhobenen Faktoren erklärt. Den größten Anteil der Liegezeitunterschiede erklärten soziodemografische und klinische Faktoren auf Patientenebene. Ausstattungsmerkmale auf Ebene der Krankenhäuser trugen für internistische und geriatrische Zentren ein wenig zusätzlich zur Erklärung der Liegezeitvarianz bei. Zwischen den Fachrichtungen bestanden Unterschiede hinsichtlich der beobachteten Assoziationen und der Verteilung der Liegezeitvarianz auf den drei Ebenen.
Folgerung: Die Liegezeit von Hirninfarktpatienten hat abgenommen. Einzelne Ausstattungsmerkmale der Krankenhäuser sind mit der Liegezeit assoziiert, die Interpretation dieser Zusammenhänge ist jedoch zum Teil schwierig. Eine nach Fachrichtung getrennte Betrachtung scheint notwendig.
Abstract
Background: The length of the acute hospital stay (LOS) is an indicator of efficiency in the treatment of ischemic brain infarctions (ICD I63). The aim of this study was to describe the development of the LOS over 10 years and to analyze influencing factors with a focus on the structural level of hospitals.
Methods: Routine treatment data for the years 2000 to 2009 generated within the quality assurance project „Stroke Register Northwest Germany“ formed the basis of our analyses (n = 175,149). Additionally, the infrastructure and equipment of the hospitals were documented. Information regarding the bed density on county level was provided by the statistical offices of the federal German states. The median LOS was calculated for each year. Moreover, a linear multilevel analysis of the influencing factors stratified by hospital specialty was performed.
Results: The LOS after an ischemic brain infarction decreased by several days over the years 2000 to 2009. The difference between the specialties neurology vs. internal and geriatric medicine diminished. A small part of variation in LOS was explained by the factors measured on the three levels patient, hospital and county. The biggest proportion of variance was explained by socio-demographic and clinical factors measured on patient level. Hospital equipment contributed somewhat additionally to the explanation of variance for hospitals specializing in internal and geriatric medicine. There were differences between the medical specialties both with regard to the associations observed and the distribution of variance on the three levels.
Conclusion: There was a reduction of the LOS in patients with ischemic brain infarction. A stratified analysis according to medical specialty seems necessary. Single features of the hospital infrastructure are associated with the LOS. However, the interpretation of these associations is in part difficult.
-
Literatur
- 1 Appelros P. Prediction of length of stay for stroke patients. Acta Neurol Scand 2007; 116: 5-19
- 2 Arboix A, Cendros V, Besa M et al. Trends in risk factors, stroke subtypes and outcome. Nineteen-year data from the Sagrat Cor Hospital of Barcelona stroke registry. Cerebrovasc Dis 2008; 26: 509-516
- 3 Böhm K. Gesundheit und soziale Sicherung. In: Statistisches Bundesamt, WZB, Hrsg. Datenreport 2011. Ein Sozialbericht für die Bundesrepublik Deutschland. Bonn: Bundeszentrale für politische Bildung; 2011. Letzter Aufruf: 30 Juli 2012, from https://www.destatis.de
- 4 Chang KC, Tseng MC, Wenig HH et al. Prediction of length of stay of first-ever ischemic stroke. Stroke 2002; 33: 2670-2674
- 5 Guyomard V, Fulcher RA, Redmayne O et al. Effect of dysphasia and dysphagia on inpatient mortality and hospital length of stay: a database study. J Am Geriatr Soc 2009; 57: 2101-2106
- 6 Heuschmann PU, Biegler MK, Busse O et al. Development and implementation of evidence-based indicators for measuring quality of acute stroke care: the Quality Indicator Board of the German Stroke Registers Study Group (ADSR). Stroke 2006; 37: 2573-8
- 7 Heuschmann PU, Kolominsky-Rabas PL, Misselwitz B et al. Einflussfaktoren auf die stationäre Liegezeit nach Schlaganfall in Deutschland. Dtsch Med Wochenschr 2004; 129: 299-304
- 8 Jones MP. Indicator and Stratification Methods for Missing Explanatory Variables in Multiple Linear Regression. Journal of the American Statistical Association 1996; 91: 222-230
- 9 Langer W. Mehrebenenanalyse. Eine Einführung für Forschung und Praxis. 2nd. ed. Wiesbaden: 2009
- 10 Minnerup J, Wersching H, Ringelstein EB et al. Impact of the Extended Thrombolysis Time Window on the Proportion of Recombinant Tissue-Type Plasminogen Activator-Treated Stroke Patients and on Door-to-Needle Time. Stroke 2011; 42: 2838-2843
- 11 Razinia T, Saver JL, Liebeskind DS et al. Body mass index and hospital discharge outcomes after ischemic stroke. Arch Neurol 2007; 64: 388-391
- 12 Roeder N, Hensen P, Fiori W et al. DRGs, Wettbewerb und Strategie. Das Krankenhaus 2004; 9: 703-711
- 13 Schmidt WP, Berger K, Taeger D et al. Ausstattungsmerkmale von Krankenhäusern und ihr Einfluss auf die Liegezeit von Schlaganfallpatienten. Dtsch Med Wochenschr 2003; 128: 979-983
- 14 Schouten LM, Hulscher ME, Akkermans R et al. Factors that influence the stroke care team's effectiveness in reducing the length of hospital stay. Stroke 2008; 39: 2515-2521
- 15 Svendsen ML, Ehlers LH, Andersen G et al. Quality of care and length of hospital stay among patients with stroke. Med Care 2009; 47: 575-582
- 16 Wei JW, Heeley EL, Jan S et al. Variations and determinants of hospital costs for acute stroke in China. PLoS One 2010; 5: e13041 doi:
- 17 Winter Y, Wolfram C, Schaeg M et al. Evaluation of costs and outcome in cardioembolic stroke or TIA. J Neurol 2009; 256: 954-963
- 18 Yoneda Y, Okuda S, Hamada R et al. Hospital cost of ischemic stroke and intracerebral hemorrhage in Japanese stroke centers. Health Policy 2005; 73: 202-211
- 19 Zhu HF, Newcommon NN, Cooper ME et al. Impact of a stroke unit on length of hospital stay and in-hospital case fatality. Stroke 2009; 40: 18-23