Sind risikoadjustierte Analysen mit administrativen Routinedaten möglich?

Hintergrund/Ziele und Forschungsfragen: Im Gesundheitsmodernisierungsgesetz sind für zahlreiche alte wie neue Versorgungsformen empirische Begleitevaluationen vorgesehen. Dabei häufen sich die Klagen bezüglich einer zu großen Dokumentationsbelastung. Der Einsatz von administrativen Routinedaten, z.B. Abrechnungsdaten, könnte diesen Aufwand deutlich verringern. Ziel dieser Arbeit war es daher, am Beispiel von Krankenhausabrechnungsdaten zu untersuchen, ob risikoadjustierte Analysen auch mit Routinedaten möglich sind. Material und Methoden: Dazu wurde am Beispiel von longitudinalen KH-Abrechungsdaten im Rahmen des Gemeinschaftsprojektes QSR (Qualitätssicherung der stationären Versorgung mit Routinedaten) geprüft, ob und unter welchen Vorraussetzungen risikoadjustierte Analysen möglich sind. QSR ist ein Gemeinschaftsprojekt des AOK-Bundesverbandes, der HELIOS-Kliniken, des FEISA und des WIdO. Einerseits wurde ein Vergleich der AOK-Abrechnungsdaten mit den in den HELIOS-Kliniken vorliegenden elektronischen Daten durchgeführt. Andererseits wurden bundesweite risikoadjustierte logistische Regressionsmodelle zur Vorhersage von tracerspezifischen Sterblichkeiten geschätzt, um anschließend den Modellfit insgesamt wie auch die Erklärungskraft der Risikoadjustierungsvariablen evaluieren zu können. Ergebnisse: Ein Vergleich der AOK-Daten mit den Helios-Daten zeigte insgesamt gute Übereinstimmungen. Mitunter fanden sich allerdings relevante Unterschiede bei den kodierten Nebendiagnosen. Der Modellfit der logistischen Regressionen erwies sich als befriedigend bis sehr gut, wobei die Risikoadjustierungsvariablen stets einen großen Teil der Gesamterklärungskraft des Modells ausmachten. Schlussfolgerungen und Diskussion: Formal waren risikoadjustierte Analysen von Routinedaten mit insgesamt guten Ergebnissen problemlos möglich. Ob diese Risikoadjustierung aber ausreicht, um die Ergebnisqualität einzelner Kliniken sicher und gerecht vergleichen zu können, bedarf weiterer Untersuchungen.