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● Folie 1 ● Prof. Dr. Albert Brühl

Der Barthel-Index zur Messung von

Alltagskompetenzen bei Demenz

Univ.-Prof. Dr. Albert Brühl Lehrstuhl für Statistik und standardisierte Verfahren Philosophisch-Theologische

Hochschule Vallendar


Struktur Methoden zur Klassifikation von Patienten im Akut-

Krankenhaus mit der Haupt- oder Nebendiagnose Demenz

Validität des Summenwertes des Barthel-Indexes

Klassifikation von Patientengruppen Ausblick


Parametrische Regressionen

Analysen der (Ko)varianz Generalisierte lineare Modelle

Teil- oder nicht-parametrische Regressionen

MARS-Modelle C-Tree-Klassifikationen

Skalierungsverfahren Rasch-Modelle

(Multidimensionale Skalierung)

Klassifizierung Latente Klassenanalysen

Methoden mit abhängigen Variablen

Strukturierende Methoden

Diskrete Variablen

Metrische Variablen


Quantifizierung vs.. Klassifizierung

vgl. Rost, J., 2004, S. 148

Quantifizierung

Klassifizierung

Rasch-Modell

Latente Klassenanalyse


• MMSE, quantitativer Summenwert • CCT, quantitativer Summenwert • TuG-Test, quantitativer Summenwert • DEMMI bei Aufnahme und bei Entlassung, quantitativer Summenwert • Barthel-Index bei Aufnahme und bei Entlassung, quantitativer

Summenwert • Handkraft bei Aufnahme und bei Entlassung, quantitativer Summenwert • Soziale Situation mit Entlassungsort bzw. Entlassungsart, qualitative

Gruppen

Variablenset 2016


Wie prüft man ein quantitatives Messmodell?

• Die Items einer Skala können in eine Rangreihe nach ihrer Schwierigkeit gebracht werden

• Die Personen können in eine Rangreihe nach ihrer Fähigkeit gebracht werden

• Empirische Unterschiede ergeben sich ausschließlich aus der Differenz zwischen Personenfähigkeit und Itemschwierigkeit

Rasch- Modell

i

i

eexvi δ

δ

ν

ν

β

β

−

−

+==

1}1Pr{


Recalibrierung im Vergleich mit Original-Barthel: Table 3: New Original-Barthel-

Sum-Value Re-Calibration New-Barthel-Sum-

Value

(0,128 logits pro Punkt)

Raw Sum Value

Logits

0 0 -5.7 0 1 5 -4.8 7 2 10 -4.0 13 3 15 -3.5 17 4 20 -3.0 21 5 25 -2.6 24 6 30 -2.2 27 7 35 -1.9 30 8 40 -1.5 33 9 45 -1.1 36 10 50 -0.7 39 11 55 -0.3 42 12 60 0.1 44 13 65 0.5 47 14 70 1.0 51 15 75 1.4 54 16 80 2.0 59 17 85 2.6 63 18 90 3.7 72 19 95 5.2 84 20 100 7.1 100


Der Barthel-Summenwert „50“ aus 21 Mustern: Itemfolge in Spalte 5-14:


Verbindung der vier trennschärfsten Items (Ent.):

Barthel-Gruppe 1 Barthel- Gruppe 3

Barthel-Gruppe(n) 2


Drei Barthel-Gruppen Aufnahme und Entlassung

Discharge

Barthel low Barthel middle

Barthel high

Total

Admission Barthel low 9 4 0 13

Barthel middle

0 213 36 249

Barthel high 0 13 33 46

Total 9 230 69 308


Drei Gruppen MMSE


Patientenklassifikation mit reduziertem Datenset (LCA):

• Diagnosen, Alter, Geschlecht differenzieren nicht • DEMMI und Barthel, MMSE und CCT, Handkraft und

Barthel sind stochastisch abhängig • Auch Original-und Intervall-Barthel stochastisch

abhängig vom Original MMSE • Stochastisch unabhängig sind: dreigeteilter Barthel

dreigeteilter MMSE und Aufnahme - Status


Sieben Gruppen Barthel x MMSE

MMSE (binned)

low middle high total

Barthel low 4 0 0 4

middle 59 57 43 159

high 8 10 16 34

total 71 67 59 197


LCA-Klassifikation derer, die von Zuhause ins Krankenhaus kamen (DI=0.06):

Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3

Cluster Size 0.5623 0,3327 0,1051

MMSE

low 0.1265 0.7053 0.4923

middle 0.3778 0.2543 0.3792

high 0.4958 0.0403 0.1285

Drei Barthel-Gruppen

Barthel low 0.0807 0.0611 0.0002

Barthel middle 0.7694 0.9351 0.5657

Barthel high 0.2299 0.0039 0.4341

Entlassung nach

nach Hause 0.9979 0.8224 0.4395

Tagespflege 0.0021 0.1285 0.1738

Kurzzeitpflege 0.0000 0.0075 0.0256

Langzeitpflege 0.0000 0.0417 0.3811


Parametrische Regressionen

Analysen der (Ko)varianz Generalisierte lineare Modelle

Teil- oder nicht-parametrische Regressionen

MARS-Modelle C-Tree-Klassifikationen

Skalierungsverfahren Rasch-Modelle

(Multidimensionale Skalierung)

Klassifizierung Latente Klassenanalysen

Methoden mit abhängigen Variablen

Strukturierende Methoden

Diskrete Variablen

Metrische Variablen


1. Messung von Un-Ähnlichkeiten

Explorative Multidimensionale Skalierung

2. Wahl des Distanzmodells

3. Iterative Ermittlung der Konfiguration

4. Zahl und Interpretation der Dimensionen

5. Aggregation von Personen

Ablauf


Ausblick zur Entwicklung von Klassifikationen Qualitative Unterscheidung von Paaren ähnlicher und

unähnlicher Patienten

Dimensionalität und Stabilität des Ergebnisses über verschiedene Personen

Constraint MDS: Realität von Konzepten Team- und Organisationsentwicklung für stabile

Interventionen


Zusammenfassung Praxis ist die deskriptive, eindimensionale Quantifizierung

eines qualitativen und mehrdimensionalen Merkmals Beispiel Barthel: Verbindung einzelner Variablen statt

Summenwert Voraussetzung funktionaler Methoden: Stabilität der

Intervention Beste LCA-Klassifikation aktuell mit dreigeteiltem Barthel und

MMSE, sowie Entlass-Status der Patienten, die von Zuhause aufgenommen wurden

Vergleich verschiedener Organisationen ist notwendig Strukturierende Methoden um explorative erweitern Konzeptprüfung


Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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