Versorgungsnahe Daten für Versorgungsanalysen – Teil 3 des Manuals

Zusammenfassung

Analysen zur Gesundheits- und Krankenversorgung (im Folgenden „Versorgungsanalysen“) haben meist das Ziel, die Strukturen, Prozesse, Ergebnisse und Wirkzusammenhänge von Versorgung transparent zu machen und den Zielerreichungsgrad von Gesundheitssystemen und ihrer Akteure zu erfassen. Versorgungsnahe Daten sind für viele Versorgungsanalysen eine unverzichtbare Datenquelle. Voraussetzung für die Überprüfung eines Zielerreichungsgrads ist zunächst eine Einigung auf diejenigen Ziele, die vom System erreicht werden sollen, sowie die Identifikation der Determinanten der Zielerreichung. Es geht vor allem darum zu prüfen, wie sicher, effektiv und patient:innenzentriert Systeme, Einrichtungen und Leistungserbringer arbeiten. Dabei werden auch Fragen des Bedarfs, der Zugänglichkeit, Inanspruchnahme, Rechtzeitigkeit, Angemessenheit, Patient:innensicherheit, Koordination, Kontinuität sowie gesundheitsökonomischen Effizienz und Gerechtigkeit der Gesundheitsversorgung thematisiert. Die Ergebnisse der Gesundheitsversorgung bzw. der Systemkomponenten umfassen einerseits Systemleistungen (Outputs) und andererseits Ergebnisse (Outcomes). Dabei sind die selbst berichteten Ergebnisse (patient-reported outcomes, PROs) und Erfahrungen (patient-reported experiences, PREs) von besonderer Bedeutung. Konkret geht es um die Grundfragen: wer macht was, wann, wie, warum und mit welchen Ressourcen und Effekten in der gesundheitlichen Routineversorgung. Versorgungsanalysen stellen die notwendigen Erkenntnisse und Kennzahlen bereit, um Gesundheitsversorgung weiterentwickeln und die Qualität der Versorgung verbessern zu können. Die Anwendungsgebiete reichen von Kapazitätsanalysen über Innovationsbegleitung bis hin zum Konzept des Monitoring regionaler und überregionaler Systemqualität. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung im Gesundheitswesen stehen künftig versorgungsnahe Daten vermehrt für Versorgungsanalysen zur Verfügung. Gezielt und methodisch korrekt eingesetzt können diese die Versorgenden erheblich unterstützen und damit die Versorgungsqualität für die Patient:innen entscheidend verbessern helfen. Versorgungsnahe Daten haben ein großes Potential. Ihre Anwendung bedarf aber der gleichen wissenschaftlichen Akribie, die auch für andere Formen wissenschaftlicher Studien gilt.

Abstract

Analyses of health and health care (hereafter referred to as “health care analyses”) usually aim to make transparent the structures, processes, results and interrelationships of health care and to record the degree to which health care systems and their actors have achieved their goals. Health care-related data are an indispensable source of data for many health care analyses. A prerequisite for the examination of a degree of goal achievement is first of all an agreement on those goals that are to be achieved by the system and its substructures, as well as the identification of the determinants of the achievement of the objectives. Primarily it must be examined how safely, effectively and patient-centred systems, facilities and service providers are operating. It also addresses issues of need, accessibility, utilisation, timeliness, appropriateness, patient safety, coordination, continuity, and health economic efficiency and equity of health care. The results of health care include system services (outputs), on the one hand, and results (outcomes), on the other, whereby the results (patient-reported outcomes) and experiences (patient-reported experiences) reported are of particular importance. Health care analyses answer basic questions of health care research: who does what, when, how, why and with which resources and effects in routine health care. Health care analyses thus provide the necessary findings and key figures to further develop health care in order to improve the quality of health care. The applications range from capacity analyses to following innovations up to the concept of regional and supra-regional monitoring of the quality of care given to the population. Given the progress of digitalisation in Health Care, direct data from the care processes will be increasingly available for health care research. This can support care givers significantly if the findings of the studies are applied precisely and correctly within an adequate methodological frame. This can lead to measurable improved health care quality for patients. Data from the process of health care provision have a high potential. Their use needs the same scientific scrutiny as in all other scientific studies.

Schlüsselwörter

Versorgungsforschung - Evidenzbasierte Medizin - Real world data - Routine pratice data - Versorgungsnahe Daten, Versorgungsanalysen

Key words

health services research - real world data - health care analyses - evidence-based medicine

Publication History

Article published online:
19 December 2022

• Literatur

• 1 WMA (2013): WMA Deklaration von Helsinki - Ethische Grundsätze für die medizinische Forschung am Menschen https://www.bundesaerztekammer.de/fileadmin/user_upload/downloads/pdf-Ordner/International/Deklaration_von_Helsinki_2013_20190905.pdf
• 2 Swart Enno, Bitzer Eva, Gothe Holger. et al. STandardisierte BerichtsROutine für Sekundärdaten Analysen (STROSA) – ein konsentierter Berichtsstandard für Deutschland, Version 2. Das Gesundheitswesen 2016; 78
• 3 Steiger Edgar, Rass Simon, Seidel Anja. et al. COVID-19 vaccination in medical practices in Germany. In: Deutsches Aerzteblatt Online 2021;
• 4 Russ MA, Wackerl Christian, Zeymer U. et al. Gender based differences in drug eluting stent implantation – data from the German ALKK registry suggest underuse of DES in elderly women. In: BMC Cardiovasc Disord. 2017. 17. S 68
• 5 Hey, Andreas; Grimberg, Alexander; Mühlnikel, Ingrid; Kleinfeld, Achim (2020): Das Endoprothesenregister Deutschland (EPRD) als Prototyp für das neue staatliche Implantateregister: Barmer
• 6 Bekeredjian Raffi, Szabo Gabor, Balaban Ümniye. et al. Patients at low surgical risk as defined by the Society of Thoracic Surgeons Score undergoing isolated interventional or surgical aortic valve implantation: in-hospital data and 1-year results from the German Aortic Valve Registry (GARY). In: European heart journal. 2019. 40. S 1323-1330
• 7 Beckmann A, Hamm C, Figulla HR. et al. The German Aortic Valve Registry (GARY): a nationwide registry for patients undergoing invasive therapy for severe aortic valve stenosis. In: The Thoracic and cardiovascular surgeon. 2012. 60. S 319-325
• 8 Scharl Sophia, Becher Cornelia, Gerken Michael. et al. Is there a benefit for adjuvant radio(chemo)therapy in early cervical cancer? Results from a population-based study. In: Arch Gynecol Obstet. 2021. 304. S 759-771