Routine-Daten nutzen, um Qualität und Wirtschaftlichkeit ... · •PSI Indikatoren bilden...

Institut für Pflegewissenschaft

www.nursing.unibas.ch

Routine-Daten nutzen, um Qualitat und

Wirtschaftlichkeit in der Pflege zu verbessern

Prof. Dr. Michael Simon

Universitäre Forschung Pflege/Hebammen

Prof. Dr. Michael Simon 2

Inselspital Bern – Direktion Pflege/MTT - Universitäre Forschung Pflege/Hebammen ~ Institut für Pflegewissenschaft, Universität Basel

Inhalte

•Grundlegende Konzepte

(Rahmenbedingungen, Wirtschaftlichkeit,

Qualität)

•2 Beispiele zum Zusammenhang von

Qualität und Wirtschaftlichkeit

• “Ideale Qualitätsmessung”

•Was sind Routine-Daten?

•Möglichkeiten



Rahmenbedingungen

•Ziele Einführung SwissDRG:

– Transparenz

– Effizienz/Wirtschaftlichkeit

– Qualität

• Veränderung Case Mix

– LOS

– Acuity



Was ist Wirtschaftlichkeit?

• Wirtschaftlichkeit wird synonym für Effizienz bzw.

Produktivität verwendet

• Technische Effizienz bedeutet mit einem

gegebenen ‘Input’ den ‘Output’ zu maximieren

oder bei einem gegebenen ‘Output’ den ‘Input’ zu

minimieren…

-> “Doing more with less”

• Inputs: Kosten (Personal, Ausstattung)

• Outputs: Behandlungen (Bettentage)



Definition Qualität BAG

Qualitat ist ein Mass dafur, wie sehr Leistungen des

Gesundheitswesens fur Individuen und Bevolkerungs-

gruppen

a) die Wahrscheinlichkeit erwunschter Gesundheitsergebnisse

erhohen und

b) dem aktuellen Fachwissen entsprechen.

Die Leistungserbringung soll sicher, wirksam,

patientenzentriert, rechtzeitig und effizient sein und der

Zugang zu den Leistungen soll fur alle chancengleich

erfolgen.



Beispiel 1: Fussball

Trainer

Manager

Spieler

TEAM

OUTPUT



Beispiel 1: Super League

Daten: transfermarkt.ch



Beispiel 1: Super League

Daten: transfermarkt.ch

Input: Geld

Output: Punkte

Aber wie funktioniert das in der

Pflege?



Beispiel 2: Spital

Geschäftsleitung

Medizinische Leitung

Therapeutische Team

Spital

OUTPUT



Bsp. 2: Effizienz, Qualität und Patientensicherheit

• Input:

–Kosten

–RN Pflegestunden pro Patiententag

–LPN Pflegestunden pro Patiententag

–Bettenanzahl

• Output:

–CMI adjustierte Entlassungen

–Patientenzufriedenheit

–Medikationsfehler

–Stürze

Mark, B. A., Jones, C. B., Lindley, L., & Ozcan, Y. A. (2009). An examination of technical efficiency,

quality, and patient safety in acute care nursing units. Policy Polit Nurs Pract, 10(3), 180-186. doi:

10.1177/1527154409346322




• Input:

–Kosten

–RN Pflegestunden pro Patiententag

–LPN Pflegestunden pro Patiententag

–Bettenanzahl

• Output:

–CMI adjustierte Entlassungen

–Patientenzufriedenheit

–Medikationsfehler

–Stürze



10.1177/1527154409346322




Effizienz Ineffizienz Total

Anzahl

Abteilungen 65 161 226

% 40.4 59.6 100

Durchschnittliche

Effizienz (SD) 1 (0) 0.23 (0.16) 0.45 (0.37)



10.1177/1527154409346322



„The bitterness of

poor quality

remains long

after the

sweetness of

low price

is forgotten.“ Benjamin Franklin

„Der bittere

Geschmack

schlechter Qualität

hält länger an als

die Freude über

einen günstigen

Preis.“



Was ist ein guter Qualitätsindikator? I

1. Wichtigkeit

– Relevanz für Stakeholder

– Bedeutung für die Gesundheit

– Potenzial für Verbesserungen

– Manipulierbarkeit



Was ist ein guter Qualitätsindikator? II

2. Wissenschaftliches Fundament

– Eindeutigkeit & Stärke der Evidenz

– Reliabilität

– Validität

– Möglichkeit zur Stratifizierung oder case-mix

Adjustierung

– Verständlichkeit



Was ist ein guter Qualitätsindikator? III

3. Machbarkeit

– Operationalisierung

– Verfügbarkeit von Daten



Aktuelle Pflegesensitive Indikatoren

•ANQ’s Sturz & Dekubitus

– Wichtig?

– Wissenschaftliches Fundament?

– Machbarkeit?

– 2013, keine Unterschiede hinsichtlich Sturz &

Grad 2-4 Dekubitus

• Sind Routine-Daten eine Alternative?



Routine-Daten (oder administrative Daten)

• Nationale Ebene (BFS, DRGs):

– Informationen zum Spitalaufenthalt (LOS, Versicherung etc.)

–Demographische Angaben (Alter, Gechlecht)

–Klinische Daten (Diagnosen & Behandlung, z.B. ICD, CHOP)

–Register

• Lokale Ebene

–Leistungserfassung (LEP, tacs etc.)

–NANDA, ICNP etc.

– Incident-Reporting (Sturz, Dekubitus etc.)

–EHR

–Meta-Daten



Vor- und Nachteile: Routine-Daten

+ -

Alle Patienten

(keine selection bias) Unvollständig

Geringe Kosten Häufig nicht alle relevanten

Informationen

Standardisierung Chronologie schwer zu

ermitteln

Vergleichbarkeit



AHRQ Patient Safety Indicators

• PSI Indikatoren bilden “Adverse Events” ab, die

Patienten durch den Kontakt mit dem

Gesundheitssystem erleiden.

• Beispiele: Dekubitus, Pneumotorax, Infektion

Venenkatheder

• Alle PSIs gelten als Verbesserungsfähig

• Messung durch administrative Daten (ICD)



EHR Phenotyping

Next-generation phenotyping of electronic health records. G. Hripcsak & D Albers, J Am Med Inform Assoc 2012



Observational Medical Outcomes Partnership

Common Data Model

http://www.ohdsi.org/data-standardization/the-common-data-model/



Beispiel



Vielen Dank!

Kontakt:

Prof. Dr. Michael Simon

+41 031 632 1581

[email protected]

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