Gesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement 2010; 15(1): 45-50
DOI: 10.1055/s-0028-1109646
Originalarbeit

© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Ein Vergleich von Registerdaten mit routinemäßig erhobenen Datensätzen zur Messung der Outcome-Qualität – Erfahrungen aus dem QuaZentral-Projekt aus der Schweiz

A Comparison between Routine Data and Registered Data to Assess Outcome Quality – Experiences of the QuaZentral Project in SwitzerlandT. Kaufmann1 , V. Lay2 , M. Brach2 , G. Schüpfer1
  • 1Luzerner Kantonsspital, Medizinischer Stab, Luzern, Schweiz
  • 2Schweizer Paraplegiker-Forschung AG, Nottwil, Schweiz
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Publication Date:
28 July 2009 (online)

Zusammenfassung

Outcome-Messungen bei den Leistungsanbietern sind erwünscht und sollen den Qualitätswettbewerb fördern. Dieser Artikel beleuchtet die Grenzen und Möglichkeiten bei der Erhebung von Letalitätsdaten mittels Routinedaten, welche zu statistischen Zwecken oder zur Krankenhausfinanzierung mittels DRG’s erhoben werden. Zur Validierung werden Studienregisterdaten (AMIS-Datenbank) gegenübergestellt. Aufgrund der kleinen Mortalitätszahlen und den fehlenden Angaben der in der Schweiz zur Krankenhausstatistik erhobenen Routinedaten (BfS) zur Risikoadjustierung eignet sich die Letalitätsrate zu Qualitätsaussagen nicht. Mithilfe der Studienregisterdatenbank lassen sich 37 % der Ergebnisse erklären. Einige Methoden senden Signale, welche aber lediglich als Ausgangspunkt eines vertieften internen Audits zur Ursachenanalyse dienen. Das Audit hat auch die Gründe der fehlenden Informationen der Risikoadjustierung offen gelegt. Die Befunde werden diskutiert.

Abstract

”Outcome Readings” by the performance provider are desired and should promote the quality challenge. This article highlights the boundaries and possibilities by the investigation of fatality probability by means of routine data. For validation will be study registered data (AMIS database) as ”gold standard” confronted. Besides the classic statistical methods, ”Boot-strapping”, the CUSUM method and risk adjustment will be introduced. On the basis of the small sized mortality figures and the failing information in Switzerland of hospital statistics, the usage of routine data (BfS) is not suitable for risk adjusting fatality rates as quality evidence. With the aid of the study registered data bank 37 % of the findings can be explained. Some methods send signals which simplify the starting point for a deeper internal audit into cause analysis. The audit has also laid open the missing risk adjustment information.

Literatur

  • 1 AOK-Bundesverband, Feisa, Helios Kliniken et al .Qualitätssicherung der stationären Versorgung mit Routinedaten (QSR). Wissenschaftliches Institut der AOK (WIdO) 2007 Bonn
  • 2 Vandenbroucke J P. When are observational studies as credible as randomised trials?.  Lancet. 2004;  363 1728-1731
  • 3 [Anonymous]. , www.amis-plus.ch
  • 4 [Anonymous]. , www.sevisa.ch
  • 5 Efron B, Tibshirani R J. An introduction to the bootstrap. New York; Chapman and Hall 1993
  • 6 Benneyan J C, Kaminski F C. Another view on how to measure health care quality.  Qual Progress. 1995;  28 120-124
  • 7 Bolsin S N, Day C J. Risk evaluation, quality of practice and audit.  Short Practice of Anaesthesia. 1998;  111-122
  • 8 Kestin I G. A statistical approach to measuring the competence of anaesthetic trainees at practical procedures.  Br J Anasth. 1995;  75 805-809
  • 9 Williams S M, Parry B R, Schlup M M. Quality control: an application of the Cusum.  BMJ. 1992;  304 (6838) 1359-1361
  • 10 BAG, Schweizerische Eidgenossenschaft .Qualitätsindikatoren der Schweizer Akutspitäler 2006. Bericht über die Pilotstudie. 2009;. www.bag.admin.ch/dokumentation/medieninformationen/01217/index.html?lang=de&msg-id=26413.
  • 11 Dimick J G, Welch H G, Birkmeyer J D. Surgical mortality as an indicator of hospital quality: the problem with small sample size.  JAMA. 2004;  292 847-851
  • 12 Poloniecki J, Valencia O, Littlejohns P. Cumulative risk adjusted mortality chart for detecting changes in death rate: observational study of heart surgery.  BMJ. 1998;  316 1697-1700
  • 13 Aylin P, Alves B, Best N. et al . Comparison of UK paediatric cardiac surgical performance by analysis of routinely collected data 1984 – 96: was Bristol an outlier?.  Lancet. 2001;  358 181-187
  • 14 Aylin P, Best N, Bottle A. et al . Following Shipman: a pilot system for monitoring mortality rates in primary care.  Lancet. 2003;  362 485-491
  • 15 Bonetti P O, Waeckerlin A, Schuepfer G. et al . Improving time-sensitive processes in the intensive care unit: the example of ‘door-to-needle time’ in acute myocardial infarction.  Int J Qual Health Care. 2000;  12 311-317
  • 16 Qualitätssicherung der stationären Versorgung mit Routinedaten (QSR) – Abschlussbericht. WidO ISBN 978 – 3-922 093 – 42 – 8

Dr. G. Schüpfer PhD, MBA, HSG

Stab Medizin/Co-Chefarzt Institut für Anästhesie

Luzerner Kantonsspital

6000 Luzern 16, Schweiz

Email: guido.schuepfer@ksl.ch

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