Digitales Vorschlagswesen zur Versorgungssteuerung von Patienten mit Multimorbidität in der hausärztlichen Praxis

Einleitung:

Multimorbide Patienten sind komplex in ihrem individuellen Versorgungs- und Unterstützungsbedarf. Eine frühzeitige Identifizierung von Risikopatienten unter Berücksichtigung der professionellen sowie informellen Hilfe- und Unterstützungspotentiale kann eine individualisierte präventive Versorgung, vor allem bei geriatrischen Patienten, verbessern. Das digitale Vorschlagswesen für die hausärztliche Praxis unterstüzt bei der Auflösung der Komplexität des Paradoxons zur leitliniengerechten Behandlung von Patienten mit Multimorbidität und identifiziert für den spezifischen Versorgungsbedarf geeignete Versorgungsleistungen.

Methode:

Aufgrundlage des mittels ICF Linking Rules in der ICF verorteten Geriatrischen Basis-Assessments werden mit Mitteln der kombinatorischen Optimierung die am „besten“ geeigneten einzelnen Versorgungselemente für einen individuellen Versorgungsplan vorgeschlagen. Die Bewertungsfunktion für die Zusammenstellung wird durch das jeweilige Versorgungsziel als festgelegter Nutzwert definiert. Auf diese Weise entsteht mittels eines Approximationsalgorithmus (annährend beste Lösung) der Entwurf eines individuellen patientenspezifischen Versorgungsplanes, der durch Kombination einzelner Versorgungselemente auf den Bedarf des Patienten ausgerichtet ist.

Ergebnisse:

Die Plausibilität der vorgeschlagenen individuellen Versorgungspläne wurde anhand von 2 Patienten-Subgruppen deduktiv über ein Delphi-Verfahren und induktiv durch fallbezogene qualitative Interviews mit praktisch tätigen Hausärzten überprüft. Durchschnittlich 70% der Versorgungselemente der wurden als passend bewertet. Bei den Versorgungselementen aus den Bereichen Physiotherapie und Ergotherapie waren die Vorschläge zu differenziert, sodass die teilnehmenden Hausärzte Vorschläge als nicht passend beurteilten und allgemeinere Leistungszuordnungen bevorzugten.

Diskussion:

Linking-rules sind darauf ausgelegt Gesundheitsinformationen manuell und bedeutungserhaltend für die Wissenschaftliche Arbeit zu kategorisieren. Die Möglichkeit Kategorien über Ausschluss zu definieren und durch Ergänzungen zu präzisieren tragen dem Anspruch nach vollständiger und inhaltstreuer Übertragung Rechnung, erlauben aber gleichzeitig eine Ambiguität in der Bedeutung, welche ungeeignet für eine digitale Repräsentation ist.