Dtsch Med Wochenschr 2012; 137 - A257
DOI: 10.1055/s-0032-1323420

Evaluation der hausärztlichen Versorgung im IV-Modell Gesundes Kinzigtal – Vergleich der Patientenversorgung in Praxen von Leistungspartnern gegenüber Nicht-Leistungspartnern und Feedback durch personalisierte Kennzahlenberichte

A Pimperl 1, T Schulte 1, A Morgner-Miehlke 2
  • 1OptiMedis AG, Hamburg
  • 2Lanserhof Hamburg GmbH, Hamburg

Einleitung:

Entsprechend aufbereitete Informationen der internen Evaluation der Integrierten Versorgung Gesundes Kinzigtal (GK) sind für beteiligte Leistungspartner (LP) und die regionale Managementgesellschaft (RMG) von großer Bedeutung, um kontinuierlich Qualität und Effizienz des gemeinsamen Projektes zu bewerten. Ziel der Evaluation einzelner Interventionsprogramme sowie regelmäßiger Feedback-Berichte (Basis=Balanced Scorecard) an hausärztliche LP ist, u.a. Handlungskompetenz zu erhöhen, um gemeinsam die Versorgung der regional verantworteten Versicherten von AOK und LKK zu verbessern.

Methodik:

Die Evaluation der hausärztlichen Versorgung sowie spezifischer Interventionsprogramme basiert größtenteils auf einem Routinedatensatz, welcher von den beteiligten Krankenkassen für alle Versicherten der PLZ-Region Kinzigtal zur Verfügung gestellt wird. Gezeigt werden Qualitätsindikatoren und Kennzahlen auf Basis von Daten aus 2005–2.Q/2011. Zur Bewertung von Interventionsprogrammen werden zudem Daten der RMG sowie externe Vergleichsdaten genutzt und Matched-Pair-Vergleiche durchgeführt.

Ergebnisse:

Aus ökonomischer Perspektive ergeben sich Hinweise, dass hausärztliche LP von GK ihre Patienten effizienter versorgen als nicht an der Intervention teilnehmende Leistungserbringer der Region. Dies belegt die Entwicklung der Kennzahl Deckungsbeitrag pro Arzt-Patient, die in 2010 bereits ein über 100€ positiveres Ergebnis pro Kopf anzeigt. Grund sind nicht nur höhere Zuweisungen für ein nachweislich morbideres Patientenklientel der LP, sondern ebenso geringere Versorgungskosten, v.a. im stationären Sektor. Im medizinischen Bereich finden sich ebenfalls Indikatoren, welche eine bessere Versorgung in LP-Praxen anzeigen–z.B. ein höherer Anteil Patienten mit Herzinsuffizienz und leitliniengemäßer Arzneimitteltherapie.

Diskussion:

Diskutieren lassen sich einerseits die Validität der Kennzahlen sowie andererseits Ergebnisse, die Verbesserungspotentiale auch in LP-Praxen aufzeigen.

Literatur: Pimperl, A., 2012. Performance Management Systeme für Netzwerke im Gesundheitswesen: Entwicklung einer Soll-Konzeption: Dissertation. Private Universität für Gesundheitswissenschaften, Medizinische Informatik und Technik (UMIT). (Veröffentlichung geplant im Sommer 2012)

Adair, E.C. u. a., 2003. Performance measurement systems in health and mental health services: models, practices and effectiveness: a state of the science review, The Alberta Heritage Foundation for Medical Research.

Donabedian, A., 2005. Evaluating the Quality of Medical Care. Milbank Quarterly, 83(4), S.691-729.

P. Smith u. a., hrsg. Performance measurement for health system improvement: experiences, challenges, and prospects. Health Economics, Policy and Management. Cambridge UK, New York: Cambridge University Press

Inamdar, N.S., Kaplan, R.S., 2002. Applying the Balanced Scorecard in healthcare provider organizations. Journal of Healthcare Management, 47(3), S.179-195.

Jacobs, R. u. a., 2006. Exploring the determinants of NHS performance ratings: lessons for performance assessment systems. Journal of Health Services Research and Policy, 11(4), S.211-217.

Kaplan, R.S., Norton, D.P., 2001a. The strategy-focused organization: How balanced scorecard companies thrive in the new business environment, Boston, Mass.: Harvard Business School Press.

Schicker, G., Kohlbauer, O., Bodendorf, F., 2006. Praxisnetz-Studie 2006: Status Quo, Trends und Herausforderungen: Arbeitspapier Wirtschaftsinformatik II, Nürnberg.

Iezzoni, L.I., 2009. Risk adjustment for performance measurement. In P. Smith u. a., hrsg. Performance measurement for health system improvement: experiences, challenges, and prospects. Health Economics, Policy and Management. Cambridge UK, New York: Cambridge University Press, S. 251-285.

Riens, B. u. a., 2010. Bildung einer Kontrollgruppe mithilfe von Matched-Pairs auf Basis von GKV-Routinedaten zur prospektiven Evaluation von Einschreibemodellen. Gesundheitswesen, 72(6), S.363–370.

Berger, M. u. a., 2009. Good research practices for comparative effectiveness research: defining, reporting and interpreting non-randomized studies of treatment effects using secondary data sources. ISPOR TF Report 2009—Part I. Value Health, 12, S.1044–1052.

Cox, E. u. a., 2009. Good research practices for comparative effectiveness research: defining, reporting and interpreting non-randomized studies of treatment effects using secondary data sources. ISPOR TF Report 2009—Part II. Value Health, 12(8), S.1053-1061.

Johnson, M. u. a., 2009. Good research practices for comparative effectiveness research: defining, reporting and interpreting non-randomized studies of treatment effects using secondary data sources. ISPOR TF Report 2009—Part III. Value in Health, 12(8), S.1062–1073.

Icks, A. u. a., 2010. Methoden der gesundheitsökonomischen Evaluation in der Versorgungsforschung [**] Methods of Health Economic Evaluation for Health Services Research. Das Gesundheitswesen, 72(12), S.917–933.