DNVF-Memorandum III „Methoden für die Versorgungsforschung“, Teil 3: Methoden der Qualitäts- und Patientensicherheitsforschung

Zusammenfassung

Das Deutsche Netzwerk Versorgungsforschung e.V. (DNVF) fördert seit Jahren die methodische Qualität von Versorgungsforschungsstudien auf der Basis von Memoranden und anderen Initiativen. Die Qualitäts- und Patientensicherheitsforschung (QPSF) gilt als Kerngebiet der Gesundheitsversorgungsforschung. Das vorliegende Memorandum erläutert wesentliche etablierte Fragestellungen und Methoden der QPSF. Vor dem Hintergrund der besonderen gesundheitspolitischen Bedeutung des Themas werden Methoden der Messgrößenentwicklung und -prüfung, die Risikoadjustierung, Methoden zur Erhebung von Patientensicherheitsdaten, Instrumente zur Analyse sicherheitsrelevanter Ereignisse und Methoden zur Evaluation der meist multiplen und komplexen QPSF-Interventionen behandelt. Zudem werden vordringliche Forschungsthemen benannt.

Abstract

The German Network for Health Services Research [Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e.V. (DNVF)] fosters the methodological quality of health services research studies by memoranda and other initiatives. Quality of care and patient safety research (QCPSR) form core areas of health services research. The present memorandum explicates principal QCPSR questions and methods. Based on the issues’ particular relevance for health policy, the memorandum exemplifies methods for developing and testing indicators, risk adjustment techniques, methods for collecting patient safety data, tools to analyse patient safety incidents and methods for evaluating often complex and multicomponent QCPS interventions. Furthermore, we point out urgent research topics.

Schlüsselwörter

Gesundheitsversorgungsforschung - Versorgungsqualität - Patientensicherheit - Risikoadjustierung - Evaluation komplexer Mehrfachinterventionen

Key words

health services research - quality of health care - patient safety - risk adjustment - evaluation of complex multicomponent interventions

⁸ Dies wird an dieser Stelle betont, da mitunter Auffassungen verbreitet sind, dass Risikoadjustierungsmodelle nur dann genutzt werden sollen, wenn sie einen bestimmten Modellfit, wie z. B. eine Fläche unter der ROC Kurve von 0,75 erreichen. Heller & Schnell [51] erläutern am Beispiel von 2 Einrichtungen mit gleicher Qualität und gleich stark erkranktem Patientengut, dass die Adjustierung nach einem inhomogen gemessenen Risikofaktor zu fälschlich unterschiedlichen risikoadjustierten Ergebnissen führt, wenn dieser Risikofaktor mit dem Outcome assoziiert ist.

⁹ Bspw. führten Heller & Misselwitz (2008) [58] eine vergleichende Studie zur Prognose von Patienten mit akutem Schlaganfall durch. Endpunkt der Analyse war die Sterblichkeit während des Krankenhausaufenthaltes. Datengrundlagen waren stationäre Abrechnungsdaten von AOK-Patienten und Daten der Arbeitsgemeinschaft Schlaganfall in Hessen. Es zeigte sich, dass der neurologische Status und die Vigilanz bei Aufnahme in den Abrechnungsdaten nur sehr unvollständig abgebildet waren, was zu einem merklich schlechteren Modellfit in den Abrechnungsdaten führte. Die Autoren sahen dies als einen Hinweis darauf, dass in den Abrechnungsdaten relevante Risikofaktoren fehlten und daher die Risikoadjustierung auf Basis von Abrechnungsdaten für Patienten mit akutem Schlaganfall für den Endpunkt Krankenhaussterblichkeit mutmaßlich nur eingeschränkt möglich ist.

¹⁰ Eine mögliche und vergleichsweise typische Vorgehensweise wäre:

¹⁰ a. Aufspalten der verfügbaren Daten in einen Entwicklungs- und einen Validierungsdatensatz.

¹⁰ b. Prüfung, ob metrische Einflussvariablen in der ursprünglichen Metrik in das Modell aufgenommen werden können, bzw. ob eine Umkodierung dieser Variablen sinnvoll ist.

¹⁰ c. Schätzen eines vollständigen Modells mit Entwicklungsdatensatz.

¹⁰ d. Exklusion von Risikoadjustierungsvariablen ohne einen signifikanten Einfluss.

¹⁰ e. Prüfung auf Multikollinearität, falls vorhanden ggf. Umkodieren oder Ausschluss problematischer Risikoadjustierungsvariablen im Entwicklungsdatensatz.

¹⁰ f. Ermittlung der Modellgüte im Entwicklungsdatensatz.

¹⁰ g. Evaluation des Modells und der Modellgüte mit Evaluationsdatensatz, ggf. mit erneuter Überarbeitung, z. B. Ausschluss von Risikoadjustierungsvariablen, die nur im Entwicklungsdatensatz sicheren (signifikanten) Einfluss ausüben (vgl. [56] oder [59]).

• Literatur

• 1 Berwick DM. The science of improvement. JAMA 2008; 299: 1182-1184
• 2 Marshall MN, Pronovost P, Dixon-Woods M. Promotion of improvement as a science. Lancet 2013; 381: 419-421
• 3 Schrappe M, Pfaff H. Versorgungsforschung vor neuen Herausforderungen: Konsequenzen für Definition und Konzept. Gesundheitswesen 2016; 78: 689-694
• 4 Schrappe M. Qualität 2030 – die umfassende Strategie für das Gesundheitswesen. Mit einem Geleitwort von Ulf Fink und Frans Dormann. Berlin: Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft; 2015
• 5 McGinnis JM, Diaz A, Halfon N. Systems strategies for health throughout the life course. JAMA 2016; 316: 1639-1640
• 6 Institute of Medicine. Vital signs: Core metrics for health and health care progress. Washington, DC: The National Academies Press; 2015
• 7 Sens B, Fischer B, Bastek A. et al. Begriffe und Konzepte des Qualitätsmanagements – 3. Auflage. GMS Med Inform Biom Epidemiol 2007; 3: Doc05
• 8 Gesundheitsqualitätsgesetz Österreich. Im Internet: https://www.ris.bka.gv.at/GeltendeFassung.wxe?Abfrage = Bundesnormen&Gesetzesnummer = 22000388&Show-PrintPreview = True Stand: 12.07.2017
• 9 Manser T, Frings J, Heuser G. et al. The German clinical risk management survey for hospitals: Implementation levels and areas for improvement in 2015. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2016; 114: 28-38
• 10 Sens B, Bamberg C, Kurscheid-Reich D. et al. Von der Strategie zur kennzahlengestützten Umsetzung – in zehn Schritten zum Erfolg. Heidelberg: Medhochzwei Verlag; 2015
• 11 Mansky T, Völzke T, Nimptsch U. Improving outcomes using German inpatient quality indicators in conjunction with peer review procedures. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2015; 109: 662-670
• 12 Sens B, von Lewinski G, Albrecht UV. „TEP-App“ für die Endoprothetik. Dtsch Arztebl 2015; 112: A830
• 13 Langer M, Schuster S, Dormann H et al. eMediPlan – ein sektorenübergreifender Ansatz zum elektronischen Medikationsplan. In: Duesberg F, (Hrsg.). E-Health. 2015:Solingen: Medical future Verlag; 2014: 111–115
• 14 Institute of Medicine. Crossing the Quality Chasm: A New Health System for the 21st Century. Washington, DC: The National Academies Press; 2001
• 15 Carinci F, Van Gool K, Mainz J. et al. Towards actionable international comparisons of health system performance: expert revision of the OECD framework and quality indicators. Int J Qual Health Care. 2015; 27: 137-146
• 16 Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organizations (JCAHO). Primer on Indicator Development and Application. Oakbrook Terrace, Illinois: JCAHO; 1990
• 17 Medical Research Council. Developing and evaluating complex interventions: New guidance (2008). Im Internet: www.mrc.ac.uk/complexinterventionsguidance Stand: 12.07.2017
• 18 Altenhofen L, Brech W, Brenner G. et al. Beurteilung klinischer Messgrößen des Qualitätsmanagements – Qualitätskriterien und -Indikatoren in der Gesundheitsversorgung. Konsenspapier der Bundesärztekammer, der Kassenärztlichen Bundesvereinigung und der AWMF. Z Arztl Fortbild Qualitatssich 2002; 96: 2-15
• 19 Schmitt J, Petzold T, Eberlein-Gonska M. et al. Anforderungsprofil an Qualitätsindikatoren. Relevanz aktueller Entwicklungen der Outcomes Forschung für das Qualitätsmanagement. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2013; 107: 516-522
• 20 Schmidutz F, Beirer M, Braunstein V. et al. The Munich Shoulder Questionnaire (MSQ): development and validation of an effective patient-reported tool for outcome measurement and patient safety in shoulder surgery. Patient Saf Surg 2012; 6: 9
• 21 National Quality Forum. Composite performance measure evaluation guidance (08.04.2013). Im Internet: http://www.qualityforum.org/Publications/2013/04/Composite_Performance_Measure_Evaluation_Guidance.aspx Stand: 12.07.2017
• 22 Shwartz M, Restuccia JD, Rosen AK. Composite measures of health care provider performance: A description of approaches. Milbank Q 2015; 93: 788-825
• 23 De Vet HC, Terwee CB, Mokkink LB. et al. Measurement in medicine - a practical guide. New York: Cambridge University Press; 2011
• 24 Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF) - Ad hoc Kommission „Gemeinsam Klug Entscheiden“. Manual Entwicklung von Empfehlungen im Rahmen der Initiative Gemeinsam Klug Entscheiden. Version 1.1,2016. Verfügbar. http://www.awmf.org/medizin-versorgung/gemeinsam-klug-entscheiden.html Stand 12.07.2017
• 25 Lutzner J, Schmitt J, Lange T. et al. Wann ist der Ersatz angebracht? Vorstellung von Evidenz- und konsensbasierten Indikationskriterien zur Knietotalendoprothese. Dtsch Arztebl 2016; 113: A1983-A1985
• 26 Schmitt J, Petzold T, Deckert S. et al. Recommendations for quality indicators in German S3 guidelines: A critical appraisal. Gesundheitswesen 2014; 76: 819-826
• 27 National Health Service, Institute for Innovation and Improvement. The Good Indicators Guide: Understanding how to use and choose indicators (29.01.2008). Im Internet: http://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20170106081009/http://www.apho.org.uk/resource/view.aspx?RID = 44584 Stand: 12.07.2017
• 28 Bundesministerium für Gesundheit. Eckpunkte der Bund-Länder-AG zur Krankenhausreform 2015 (05.12.2014). Im Internet: http://www.bmg.bund.de/fileadmin/dateien/Downloads/B/Bund_Laender_Krankenhaus/Eckpunkte_Bund_Laender_Krankenhaus.pdf Stand: 12.07.2017
• 29 Reiter A, Fischer B, Kötting J et al. QUALIFY: Ein Instrument zur Bewertung von Qualitätsindikatoren. Im Internet: https://www.researchgate.net/publication/229317447_QUALIFY_Ein_Instrument_zur_Bewertung_von_Qualitatsindikatoren Stand: 12.07.2017
• 30 Ärztliches Zentrum für Qualität in der Medizin . Programm für Nationale Versorgungs-Leitlinien von BÄK, KBV und AWMF – Qualitätsindikatoren – Manual für Autoren (äzq Schriftenreihe Band 36). Berlin: Ärztliches Zentrum für Qualität in der Medizin; 2009
• 31 Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen (AQUA). Allgemeine Methoden im Rahmen der sektorenübergreifenden Qualitätssicherung im Gesundheitswesen nach §137a SGB V. Version 4.0 (17.02.2015). Im Internet: https://sqg.de/sqg/upload/CONTENT/Hintergrund/Methodenpapier/AQUA-Methodenpapier-4.0.pdf Stand: 12.07.2017
• 32 Reiter A, Geraedts M, Jäckel W. et al. Selection of hospital quality indicators for public disclosure in Germany. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2011; 105: 44-48
• 33 Agency for Healthcare Research and Quality. Appendix A. Measure evaluation framework (10.2014). Im Internet: http://www.ahrq.gov/professionals/quality-patient-safety/quality-resources/tools/perfmeasguide/perfmeasappa.html Stand: 12.07.2017
• 34 Brook RH, Chassin MR, Fink A. et al. A method for the detailed assessment of the appropriateness of medical technologies. Int J Technol Assess Health Care 1986; 2: 53-63
• 35 Fitch K, Bernstein SJ, Aguilar MD. et al. The RAND/UCLA. Appropriateness Method User's Manual. Santa Monica, CA: RAND; 2001
• 36 Asch SM, Kerr EA, Hamilton EG. et al. Quality of care for oncologic conditions and HIV: A review of the literature and quality indicators. Santa Monica, CA: RAND; 2000
• 37 McGlynn EA, Kerr EA, Damberg CL. et al. Quality of care for women: A review of selected clinical conditions and quality indicators. Santa Monica, CA: RAND; 2000
• 38 Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen (AQUA). Bericht zur Prüfung und Bewertung der Indikatoren der externen stationären Qualitätssicherung hinsichtlich ihrer Eignung für die einrichtungsbezogene öffentliche Berichterstattung (17.05.2015). Im Internet: https://www.g-ba.de/downloads/39-261-2274/2015-06-18_Freigabe-AQUA-Bericht_Ver%C3 %B6ffentichung %20QS-Indikatoren.pdf Stand: 12.07.2017
• 39 De Koning J. Development and validation of a measurement instrument for appraising indicator quality: Appraisal of Indicators through Research and Evaluation (AIRE) instrument (06.09.2007). Im Internet: www.egms.de/de/meetings/gmds2007/07gmds798.shtml Stand: 12.07.2017
• 40 De Koning J, Smulders A, Klazinga N. Appraisal of Indicators through Research and Evaluation (AIRE), versie 2.0 (01.2007). Im Internet: http://zorginzicht.garansys.nl/kennisbank/PublishingImages/Paginas/AIRE-instrument/AIRE %20Instrument %202.0.pdf Stand: 08.01.2017
• 41 National Quality Forum. Measure evaluation criteria. Im Internet: http://www.qualityforum.org/Measuring_Performance/Submitting_Standards/Measure_Evaluation_Criteria.aspx Stand: 12.07.2015
• 42 Jacobs R, Goddard M, Smith PC. Public services: Are composite measures a robust reflection of performance in the public sector (16.06.2006). Im Internet: http://www.york.ac.uk/che/pdf/rp16.pdf Stand: 12.07.2017
• 43 Becker A, Stausberg J, Fischer B. et al. Risikoadjustierung von Qualitätsindikatoren – Eine Positionsbestimmung der DKG-Expertengruppe „Qualitätsmessung und Risikoadjustierung“. Das Krankenhaus 2016; 11: 954-963
• 44 Hedderich J, Sachs L. Angewandte Statistik. Methodensammlung mit R. 15. Aufl Berlin, Heidelberg: Spinger Verlag; 2015
• 45 Dimick JB, Welch HG, Birkmeyer JD. Surgical mortality as an indicator of hospital quality: The problem with small sample size. JAMA 2004; 292: 847-851
• 46 Heller G. Zur Messung und Darstellung von medizinischer Ergebnisqualität mit administrativen Routinedaten in Deutschland. Bundesgesundheitsbl 2008; 51: 1173-1182
• 47 Heller G. Qualitätssicherung mit Routinedaten – Aktueller Stand und Weiterentwicklung. In: Klauber J, Geraedts M, Friedrich J. (Hrsg.) Krankenhaus-Report 2010. Stuttgart, New York: Schattauer Verlag; 2011: 239-253
• 48 Heller G, Rochon J, Tasche K. et al. Risikoadjustierung. In: Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen. (Hrsg.) Qualitätsreport 2011. Göttingen: Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen; 2012: 208-210
• 49 Heller G, Thomas T, Konheiser S. et al. Qualitätsindizes. In: Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen. (Hrsg.) Qualitätsreport 2011. Göttingen: Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen; 2012: 212-213
• 50 Geschäftsstelle Qualitätssicherung Hessen (GQH). Externe Qualitätssicherung in der stationären Versorgung Geburtshilfe (Modul 16/1). Jahresauswertung 2010. Qualitätsindikatoren (18.03.2011). Im Internet: http://www.gqhnet.de/auswertungen-strukturierter-dialog/auswertungen/jahresauswertungen-2010/2010_16_1_qi Stand: 12.07.2017
• 51 Heller G, Schnell R. Hospital mortality risk adjustment using claims data. JAMA 2007; 297: 1983-1984
• 52 Nicholl J. Case-mix adjustment in non-randomised observational evaluations: The constant risk fallacy. J Epidemiol Community Health 2007; 61: 1010-1013
• 53 Kessner DM, Kalk CE, Singer J. Assessing health quality-the case for tracers. N Engl J Med 1973; 288: 189-194
• 54 Mantel N, Haenszel W. Statistical aspects of the analysis of data from retrospective studies of disease. J Natl Cancer Inst 1959; 22: 719-748
• 55 Lux G, Biermann J, Dahl H. et al. Risikoadjustierung und Komorbiditäten. In: Swart E, Ihle P, Gothe H, Matusiewicz D. (Hrsg.) Routinedaten im Gesundheitswesen. Handbuch Sekundärdatenanalyse: Grundlagen, Methoden und Perspektiven. 2., vollst. überarb. Aufl Bern: Verlag Hans Huber; 2014: 411-423
• 56 Iezzoni LI. Conceptual and practical Issues in Developing Risk Adjustment Methods. In: Iezzoni LI. Ed. Risk Adjustment for Measuring Healthcare Outcomes. 4th Edition Chicago: Health Administration Press; 2013: 195-223
• 57 Wissenschaftliches Institut der AOK. QSR – Verfahren: Indikatorenhandbuch für Leistungsbereiche ohne Berichterstattung im AOK – Krankenhausnavigator. Verfahrensjahr 2015 (10.2015). Im Internet: http://qualitaetssicherungmit-routinedaten.de/imperia/md/qsr/methoden/indikatorenhandbuch_ohne_berichterstattung_2015.pdf Stand: 12.07.2017
• 58 Heller G, Misselwitz B. Risikoadjustierte Analyse mit Routinedaten (06.10.2008). Im Internet: http://www.egms.de/de/meetings/dkvf2008/08dkvf058.shtml Stand: 12.07.2017
• 59 Hosmer DW, Lemeshow S, Sturdivant RX. Applied Logistic Regression. 3rd Edition New York: Wiley Series in Probability and Statistics. Wiley & Sons; 2013
• 60 Mansky T, Nimptsch U. Notwendigkeit eines ungehinderten Zugangs zu sozial- und krankheitsbezogenen Versichertendaten für die Bundesärztekammer und andere ärztliche Körperschaften sowie wissenschaftliche Fachgesellschaften zur Optimierung der ärztlichen Versorgung. Expertise im Rahmen der Förderinitiative zur Versorgungsforschung der Bundesärztekammer (2008). Im Internet: http://www.bundesaerztekammer.de/fileadmin/user_upload/downloads/Datenzugang-2.pdf Stand: 12.07.2017
• 61 Swart E, Ihle P, Gothe H. et al. (Hrsg.) Routinedaten im Gesundheitswesen. Handbuch Sekundärdatenanalyse: Grundlagen, Methoden und Perspektiven. 2., vollst. überarb. Aufl Bern: Verlag Hans Huber; 2014
• 62 Heller G. Sekundärnutzung der Routinedaten gemäß § 21 KHEntgG (und § 301 SGB V) für DEK. Bund – Land – Treffen Dekubitusprophylaxe 2012 (08.03.2012). Im Internet: https://www.sqg.de/downloads/Termine/2012/Dekubitus/Heller.pdf Stand: 12.07.2017
• 63 Renner D. Entwicklung eines risikoadjustierten Qualitätsindikators zur Dekubitusprophylaxe im Rahmen der externen stationären Qualitätssicherung (äzq Schriftenreihe Band 39). Berlin: Ärztliches Zentrum für Qualität in der Medizin; 2012
• 64 Heller G, Broge B, Szecsenyi J. Nutzung von Sekundärdaten in der gesetzlichen Qualitätssicherung. In: Swart E, Ihle P, Gothe H, Matusiewicz D. (Hrsg.) Routinedaten im Gesundheitswesen. Handbuch Sekundärdatenanalyse: Grundlagen, Methoden und Perspektiven. 2., vollst. überarb. Aufl Bern: Verlag Hans Huber; 2014: 460-473
• 65 Heller G. Die Risikoadjustierung im Leistungsbereich Dekubitusprophylaxe. Laienverständlich erklärt. Bund-Land-Konferenz Dekubitusprophylaxe 2016 (26.01.2016). Im Internet: http://www.iqtig.org/downloads/bula_dek_2016/06_Risikoadjustierung %20laienverst%C3 %A4ndlich_Heller.pdf Stand: 12.07.2017
• 66 Dimick JB, Ghaferi AA, Osborne NH. et al. Reliability adjustment for reporting hospital outcomes with surgery. Ann Surg 2012; 255: 703-707
• 67 Ash A, Shwartz M, Peköz EA. et al. Comparing outcomes across providers. In: Iezzoni LI. Ed. Risk Adjustment for Measuring Healthcare Outcomes. 4th Edition Chicago: Health Administration Press; 2013: 335-378
• 68 Charlson ME, Pompei P, Ales KL. et al. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: Development and validation. J Chronic Dis 1987; 40: 373-383
• 69 Elixhauser A, Steiner C, Harris DR. et al. Comorbidity measures for use with administrative data. Med Care 1988; 36: 8-27
• 70 Schneeweis S, Maclure M. Use of comorbidity scores for control of confounding in studies using administrative databases. Int J Epidemiol 2000; 29: 891-898
• 71 Brown C, Hofer T, Johal A. et al. An epistemology of patient safety research: a framework for study design and interpretation. Part 3. End points and measurement. Qual Saf Health Care 2008; 17: 170-177
• 72 Hammer A. Zur Messung von Sicherheitskultur in deutschen Krankenhäusern. Köln: Universität zu Köln; 2012
• 73 Gershon RR, Stone PW, Zeltser M. et al. Organizational climate and nurse health outcomes in the United States: a systematic re-view. Ind Health 2007; 45: 622-636
• 74 Seo DC, Torabi MR, Blair EH. et al. A cross-validation of safety climate scale using confirmatory factor analytic approach. J Safety Res 2004; 35: 427-445
• 75 Zohar D. Safety climate in industrial organizations: Theoretical and applied implications. J Appl Psychol 1980; 65: 96-102
• 76 Zhang H, Wiegmann DA, Thaden TL. et al. Safety culuture. A concept in chaos? Proc. 46^th Annu. Santa Monica: Human Factors and Ergonomics Society; 2002
• 77 Schneider B. Organizational climates: An essay. Personnel Psychology 1975; 28: 447-479
• 78 Sorra J, Nieva V. Hospital survey on patient safety culture. Rockvill, MD: Agency for Healthcare Research and Quality; 2004. Im Internet http://www.ahrq.gov/qual/patientsafetyculture/usergd.htm Stand 11.01.2017
• 79 Sexton J, Helmreich R, Neilands T. et al. The Safety Attitudes Questionnaire: Psychometric properties, benchmarking data, and emerging research. BMC. Health Serv Res 2006; 6: 44
• 80 Hammer A, Ernstmann N, Ommen O. et al. Psychometric properties of the Hospital Survey of Patient Safety Culture for hospital management (HSOPS_M). BMC. Health Serv Res 2011; 11: 165
• 81 Hoffmann B, Domanska O, Müller V. Entwicklung des Fragebogens zum Sicherheitsklima in Hausarztpraxen (FraSiK): Transkulturelle Adaptation - ein Methodenbericht. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2009; 103: 521-529
• 82 Colla JB, Bracken AC, Kinney LM. et al. Measuring patient safety climate: A review of surveys. Qual Saf Health Care 2005; 14: 364-366
• 83 Flin R, Burns C, Mearns K. et al. Measuring safety climate in health care. Qual Saf Health Care 2006; 15: 109-115
• 84 Singla AK, Kitch BT, Weissman JS. et al. Assessing patient safety culture: A review and synthesis of the measurement tools. J Patient Saf 2006; 2: 105-115
• 85 Groves PS. The relationship between safety culture and patient outcomes: Results from pilot meta-analyses. West J Nurs Res 2014; 36: 66-83
• 86 Hammer A, Manser T. The use of the Hospital Survey on Patient Safety Culture in Europe. In: Waterson P. (Hrsg.) Patient Safety Culture: Theory, Methods and Application. Farnham: Ashgate; 2014: 229-262
• 87 Morello R, Lowthian J, Barker A. et al. Strategies for improving patient safety culture in hospitals: A systematic review. Qual Saf Health Care 2013; 22: 11-18
• 88 The Health Foundation . Evidence scan. Does improving safety culture affect patient outcomes?. London: The Health Foundation; 2011
• 89 Hofinger G. Kommunikation. In: Badke-Schaub P, Hofinger G, Lauche K. (Hrsg.) Human Factors. Psychologie sicheren Handelns in Risikobranchen. Heidelberg: Springer Medizin Verlag; 2008: 131-150
• 90 Manser T, Perry J, Schmutz J. Verhalten ist messbar. Behavioural Marker Systeme und Kompetenzentwicklung. In: Pierre MS, Breuer G. (Hrsg.) Simulation in der Medizin. Heidelberg: Springer Medizin Verlag; 2013: 169-179
• 91 Lingard L, Espin S, Whyte S. et al. Communication failures in the operating room: An observational classification of recurrent types and effects. Qual Saf Health Care 2004; 13: 330-334
• 92 Barker KN, Flynn EA, Pepper GA. et al. Medication errors observed in 36 health care facilities. Arch Intern Med 2002; 162: 1897-1903
• 93 Bortz J, Döring N. Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler. Heidelberg: Springer Medizin Verlag; 2007
• 94 Murff HJ, Patel VL, Hripcsak G. et al. Detecting adverse events for patient safety research: A review of current methodologies. J Biomed Inform 2003; 36: 131-143
• 95 Flynn EA, Barker KN, Pepper GA. et al. Validity of of methods for detecting medication errors in 36 hospitals and skilled-nursing facilities. Am J Health Syst Pharm 2002; 59: 436-446
• 96 McDermott RE, Beauregard MR, Mikulak R. Basics of FMEA. 2nd Edition New York: Productivity Press; 2009
• 97 Von Eiff W. (Hrsg.) Risikomanagement: Kosten-Nutzen-basierte Entscheidungen im Krankenhaus (Schriftenreihe Gesundheitswirtschaft Band 2). Wegscheid: WIKOM-Verlag; 2007
• 98 Paparella S. Failure mode and effects analysis: A useful tool for risk identification and injury prevention. J Emerg Nurs 2007; 33: 367-371
• 99 Nagpal K, Vats A, Ahmed K. et al. A systematic quantitative assessment of risks associated with poor communication in surgical care. Arch Surg 2010; 145: 582-588
• 100 Reason J. Human error: Models and management. BMJ 2000; 320: 768-770
• 101 Huckels-Baumgart S, Manser T. Identifying medication error chains from critical incident reports - a new analytic approach. J Clin Pharmacol 2014; 54: 1188-1197
• 102 World Health Organization. Conceptual framework for the International Classification for Patient Safety. Version 1.1 (01.2009). Im Internet: http://www.who.int/patientsafety/taxonomy/icps_full_report.pdf Stand: 12.07.2017
• 103 Seyfarth-Metzger I, Vogel S, Krabbe-Berndt A. Neue Herausforderungen an das Qualitätsmanagement: Wirtschaftlichkeit und Patientensicherheit. Das Krankenhaus 2005; 9: 757-764
• 104 Sens B. DIN EN 15224:2012 – eine neue Zertifizierungsnorm für Qualitätsmanagementsysteme in Gesundheitseinrichtungen. Interdisziplinäre Beiträge zum Krankenhaus-Management (27.05.2013). Im Internet: http://www.clinotel-journal.de/article-id-011.html Stand 12.07.2017
• 105 Kohn LT, Corrigan J, Donaldson MS. To err is human: Building a safer health system. Washington, DC: National Academies Press; 2000
• 106 National Institute for Clinical Excellence. Principles for Best Practice in Clinical Audit. Abingdon: Radcliffe Publishing 2002;
• 107 Johnston G, Crombie I, Alder E. et al. Reviewing audit: Barriers and facilitating factors for effective clinical audit. Qual Health Care 2000; 9: 23-36
• 108 McKay J, Bowie P, Lough M. Variations in the ability of general medical practitioners to apply two methods of clinical audit: A five-year study of assessment by peer review. J Eval Clini Pract 2006; 12: 622-629
• 109 Shaw CD, Costain DW. Guidelines for medical audit: Seven principles. BMJ 1989; 299: 498-499
• 110 Eberlein-Gonska M, Budic A, Winklmair C. et al. 5 Jahre Peer Review Verfahren bei der Initiative Qualitätsmedizin (IQM). Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2015; 109: 650-659
• 111 Chop I, Eberlein-Gonska M. Übersichtsartikel zum Peer Review Verfahren und seine Einordnung in der Medizin. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2012; 106: 547-552
• 112 Van den Hombergh P, Grol R, van den Hoogen H. et al. Practice visits as a tool in quality improvement: mutual visits and feedback by peers compared with visits and feedback by non-physician observers. Qual Health Care 1999; 8: 161-166
• 113 Campbell S, Braspenning J, Hutchinson A. et al. Research methods used in developing and applying quality indicators in primary care. Qual Saf Health Care 2002; 11: 358-364
• 114 Zhan C, Miller M. Administrative data based patient safety research: A critical review. Qual Saf Health Care. 2003: 12: ii58–ii63
• 115 Quan H, Eastwood C, Cunningham CT. et al. investigators I. Validity of AHRQ patient safety indicators derived from ICD-10 hospital discharge abstract data (chart review study). BMJ open 2013; 3: e003716
• 116 Romano PS, Mull HJ, Rivard PE. et al. Validity of selected AHRQ patient safety indicators based on VA National Surgical Quality Improvement Program data. Health services research 2009; 44: 182-204
• 117 Humphries KH, Rankin JM, Carere RG. et al. Co-morbidity data in outcomes research Are clinical data derived from administrative databases a reliable alternative to chart review?. J Clin Epidemiol 2000; 53: 343-349
• 118 Maass C, Kuske S, Lessing C. et al. Are administrative data valid when measuring patient safety in hospitals? A comparison of data collection methods using a chart review and administrative data. Int J Qual Health Care 2015; 27: 305-313
• 119 Institute for Healthcare Improvement (IHI) . Aktives Messinstrument der Patientensicherheit – das IHI Global Trigger Tool. Interreg 4A Projekt: Stärkung der Patientensicherheit zwischen Dänemark und Deutschland. Cambridge, MA: :: IHI; 2009
• 120 Schildmeijer K, Nilsson L, Årestedt K. et al. Assessment of adverse events in medical care: Lack of consistency between experienced teams using the Global Trigger Tool. BMJ Qual Saf 2012; 21: 307-314
• 121 Von Plessen C, Kodal AM, Anhøj J. Experiences with global trigger tool reviews in five Danish hospitals: An implementation study. BMJ Open 2012; 2: pii:e001324
• 122 Sharek PJ, Parry G, Goldmann D. et al. Performance characteristics of a methodology to quantify adverse events over time in hospitalized patients. Health Serv Res 2011; 46: 654-678
• 123 Naessens JM, O'Byrne TJ, Johnson MG. et al. Measuring hospital adverse events: assessing inter-rater reliability and trigger performance of the Global Trigger Tool. Int J Qual Health Care 2010; 22: 266-274
• 124 Resar R, Rozich J, Classen D. Methodology and rationale for the measurement of harm with trigger tools. Qual Saf Health Care 2003; 12: ii39-ii45
• 125 De Wet C, Bowie P. The preliminary development and testing of a global trigger tool to detect error and patient harm in primary-care records. Postgrad Med J 2009; 85: 176-180
• 126 Wong BM, Dyal S, Etchells EE. et al. Application of a trigger tool in near real time to inform quality improvement activities: A prospective study in a general medicine ward. BMJ Qual Saf 2015; 24: 272-281
• 127 Stavropoulou C, Doherty C, Tosey P. (2015) How Effective Are Incident-Reporting Systems for Improving Patient Safety? A Systematic Literature Review. Milbank Quarterly 2015; 93: 826-866
• 128 Bommersholdt MB. Key findings and recommendations on Reporting and learning sys-tems for patient safety incidents across Europe (2014). http://ec.europa.eu/health//sites/health/files/patient_safety/docs/guidelines_psqcwg_reporting_learningsystems_en.pdf Stand 12.07.2017
• 129 Pham JC, Girard T, Pronovost PJ. What to do with healthcare incident reporting systems. J Public Health Res 2013;
• 130 Tamuz M, Thomas E, Franchois K. Defining and classifying medical error: Lessons for patient safety reporting systems. Qual Saf Health Care 2004; 13: 13-20
• 131 Meissner Y, Richter A, Manger B. et al. Serious adverse events and the risk of stroke in patients with rheumatoid arthritis: results from the German RABBIT cohort. Ann Rheum Dis. 2017;
• 132 Naessens JM, Campbell CR, Huddleston JM. et al. A Validity of of hospital adverse events identified by three widely used detection methods. Int J Qual Health Care 2009; 21: 301-307
• 133 Beckmann U, Bohringer C, Carless R. et al. Evaluation of two methods for quality improvement in intensive care: Facilitated incident monitoring and retrospective medical chart review. Crit Care Med 2003; 31: 1006-1011
• 134 Lisby M, Nielsen LP, Mainz J. Errors in the medication process: Frequency, type, and potential clinical consequences. Int J Qual Health Care 2005; 17: 15-22
• 135 Ogrinc G, Davies L, Goodman D. et al. SQUIRE 2.0 (Standards for Quality Improvement Reporting Excellence): Revised publication guidelines from a detailed consensus process. BMJ Qual Saf 2015; 24: 466-473
• 136 Eberlein-Gonska M, Petzold T, Helaß G. et al. Häufigkeiten und Determinanten von Dekubitalulzera in der stationären Versorgung. Dtsch Arztebl 2013; 110: 550-556
• 137 Shojania KG. Conventional evaluations of improvement interventions: More trials or just more tribulations?. BMJ Qual Saf 2013; 22: 881-884
• 138 Campbell M, Fitzpatrick R, Haines A. et al. Framework for design and evaluation of complex interventions to improve health. BMJ 2000; 321: 694-696
• 139 Greenhalgh T, Robert G, Macfarlane F. et al. Diffusion of innovations in service organizations: Systematic review and recommendations. Milbank Q 2004; 82: 581-629
• 140 Medical Research Council. 2008; Developing and evaluating complex interventions: new guidance 2008. www.mrc.ac.uk/complexinterventionsguidance Stand: 12.07.2017
• 141 Damschroder L, Aron D, Keith R. et al. Fostering implementation of health services research findings into practice: a consolidated framework for advancing implementation science. Implement Sci 2009; 4: 50-65
• 142 Brown C, Hofer T, Johal A. et al. An epistemology of patient safety research: A framework for study design and interpretation. Part 1. Conceptualising and developing interventions. Qual Saf Health Care 2008; 17: 158-162
• 143 Brown C, Hofer T, Johal A. et al. An epistemology of patient safety research: A framework für study design and interpretation. Part 2. Study Design. Qual. Saf. Health Care 2008; 17: 163-169
• 144 Jain R, Kralovic SM, Evans ME. et al. Veterans affairs initiative to prevent methicillin-resistant staphylococcus aureus infections. N Engl J Med 2011; 364: 1419-1430
• 145 Guise JM, Chang C, Viswanathan M. et al. Systematic Reviews of Complex Multicomponent Health Care Interventions. Rockville (MD): Agency for Healthcare Research and Quality (US); 2014. Im Internet https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK194846/ Stand 09.07.2017
• 146 Plsek P. Redesigning Health Care with Insights from the Science of Complex Adaptive Sys-tems. In: Institute of Medicine . (Hrsg.) Crossing the Quality Chasm: A New Health System for 21th Century. Washington, DC: National Academies Press; 2001: 309-322
• 147 Richardson KA. Managing complex organizations: Complexity thinking and the science and art of management. E:CO 2008; 10: 13-26
• 148 Cohn S, Clinch M, Bunn C. et al. Entangled complexity: Why complex interventions are just not complicated enough. J Health Serv Res Policy 2013; 18: 40-43
• 149 Hignett S, Jones EL, Miller D. et al. Human factors and ergonomics and quality improvement science: Integrating approaches for safety in healthcare. BMJ Qual Saf 2015; 24: 250-254
• 150 Leviton L. Reconciling complexity and classification in quality improvement research. BMJ Qual Saf 2011; 20: i28-i29
• 151 Han YY, Carcillo JA, Venkataraman ST. et al. Unexpected increased mortality after implementation of a commercially sold computerized physician order entry system. Pediatrics 2005; 116: 1506-1512
• 152 Pawson R, Tilley N. Realist Evaluation (2004). Im Internet: http://www.communitymatters.com.au/RE_chapter.pdf Stand: 12.07.2017
• 153 Greenhalgh T, Russell J. Why do evaluations of eHealth programs fail? Alternative set of guiding principles. PLoS Med 2010; 7: e1000360
• 154 Leape LL, Berwick DM, Bates DW. What practices will most improve safety? Evidence-based medicine meets patient safety. JAMA 2002; 288: 501-507
• 155 Wachter RM. Patient safety at ten: Unmistakable progress, troubling gaps. Health Aff 2010; 29: 165-173
• 156 Shojania KG, Duncan BW, McDonald KM. et al. Safe but sound. Patient safety meets evidence-based medicine. JAMA 2002; 288: 508-513
• 157 Alexander JA, Hearld LR. Review: What can we learn from quality improvement research? A critical review of research methods. Med Care Res Rev 2009; 66: 235-271
• 158 Freidson E. Professionalism. The Third Logic. Chicago: The University of Chicago Press; 2001
• 159 Corrigan J, McNeill D. Building organizational capacity: A cornerstone of health system reform. Health Aff 2009; 28: w205-w215
• 160 Gurieva T, Bootsma MCJ, Bonten MJM. Successful veterans affairs initiative to prevent methicillin-resistant Staphylococcus aureus infections revisited. Clin Infect Dis 2012; 54: 1618-1620
• 161 Fätkenheuer G. Screening auf MRSA – unnütz, teuer und potenziell gefährlich. Dtsch Med Wochenschr 2015; 140: 1449-1450
• 162 Pawson R, Tilley N. Realist Evaluation (2004). Im Internet: http://www.communitymatters.com.au/RE_chapter.pdf Stand: 12.07.2017
• 163 Auerbach AD, Landefeld CS, Shojania KG. The tension between needing to improve care and knowing how to do it. N Engl J Med 2007; 357: 608-613
• 164 Dietz AS, Pronovost PJ, Benson KN. et al. A systematic review of behavioral marker systems in healthcare: What do we know about their attributes, validity and application. BMJ Qual Saf 2014; 23: 1031-1039
• 165 Black N. Patient reported outcome measures could help transform healthcare. BMJ 2013; 346: f167
• 166 Hwang TJ, Bourgeois FT, Seeger JD. Drug safety in the digital age. N Engl J Med 2014; 370: 2560-2562
• 167 Karbach U, Stamer M, Holmberg C. et al. Qualitative Studien in der Versorgungsforschung – Diskussionspapier, Teil 2: Stand qualitativer Versorgungsforschung in Deutschland – ein exemplarischer Überblick. Gesundheitswesen 2012; 74: 516-525
• 168 Meyer T, Karbach U, Holmberg C. et al. Qualitative Studien in der Versorgungsforschung – Diskussionspapier, Teil 1: Gegenstandsbestimmung. Gesundheitswesen 2012; 74: 510-515
• 169 Taylor-Adams S, Vincent C. Systems analysis of clinical Incidents. The London Protocol (2004). Im Internet: https://www1.imperial.ac.uk/resources/C85B6574-7E28-4BE6-BE61-E94C3F6243CE/londonprotocol_e.pdf Stand: 12.07.2016
• 170 Schrappe M. Patientensicherheitsforschung. In: Pfaff H, Glaeske G, Neugebauer E, Schrappe M. (Hrsg.) Lehrbuch Versorgungsforschung. Stuttgart: Schattauer Verlag; 2011: 246-252
• 171 Valentin A, Capuzzo M, Guidet B. et al. Errors in administration of parenteraldrugs in intensive care units: Multinational prospective study. BMJ 2009; 308: b814
• 172 Haynes AB, Weiser TG, Berry WR. et al. A surgical safety checklist to reduce morbidity and mortality in a global population. N Engl J Med 2009; 360: 491-499
• 173 Rhodes P, Giles SJ, Cook GA. et al. Assessment of the implementation of national patient safety alert to reduce wrong site surgery. Qual Saf Health Care 2008; 17: 409-415
• 174 Krimsky WS, Mroz IB, McIlwaine JK. et al. A model for increasing patient safety in the intensive care unit: Increasing the implementation rates of proven safety measures. Qual Saf Health Care 2009; 18: 74-80
• 175 Pronovost P, Needham D, Berenholtz S. et al. An intervention to decrease catheter-related bloodstream infections in the ICU. N Engl J Med 2006; 355: 2725-2732
• 176 Lindenauer PK, Remus D, Roman S. et al. Public reporting and pay for performance in hospital quality improvement. N Engl J Med 2007; 356: 486-496
• 177 Bode LGM, Kluytmans JAJW, Wertheim HFL. et al. Preventing surgical-site infections in nasal carriers of Staphylococcus aureus. N Engl J Med 2010; 362: 9-17
• 178 Marrie TJ, Lau CY, Wheeler SL. et al. A controlled trial of critical pathway for treatment of community-acquired pneumonia. JAMA 2000; 283: 749-755
• 179 Doig GS, Simpson F, Finfer S. et al. Effect of evidence-based feeding guidelines on mortality of critically ill adults. JAMA 2008; 300: 2731-2741
• 180 Hillman K, Chen J, Cretikos M. et al. Introduction of the Medical Emergency Team (MET) system: A cluster-randomised controlled trial. Lancet 2005; 365: 2091-2097
• 181 Curry LA, Krumholz HM, O’Cathain A. et al. Mixed methods in biomedical and health services research. Circ Cardiovasc Qual Outcomes 2013; 6: 119-123
• 182 Portela MC, Pronovost PJ, Woodcock T. et al. How to study improvement interventions: A brief overview of study types. BMJ Qual Saf 2015; 24: 326-336
• 183 Lewin S, Glenton C, Oxman AD. Use of qualitative methods alongside randomised controlled trials of complex healthcare interventions: Methodological study. BMJ 2009; 339: b3496
• 184 Marwick CA, Guthrie B, Pringle JEC. et al. A multifaceted intervention to improve sepsis management in general hospital wards with evaluation using segmented regression of interrupted time series. BMJ Qual Saf 2014; 23: e2
• 185 Swart E, Bitzer EM, Gothe H. et al. A consensus German reporting standard for secondary data analyses, Version 2 (STROSA-STandardisierte BerichtsROutine für SekundärdatenAnalysen). Gesundheitswesen 2016; 78: e145-e160
• 186 Guise JM, Chang C, Viswanathan M. et al. Agency for Healthcare Research and Quality Evidence-based Practice Center methods for systematically reviewing complex multicomponent health care interventions. J Clin Epidemiol 2014; 67: 1181-1191
• 187 Greenhalgh T, Peacock R. Effectiveness and efficiency of search methods in systematic reviews of complex evidence: Audit of primary sources. BMJ 2005; 331: 1064-1065
• 188 Gerhardus A, Becher H, Groenewegen P. et al. Applying for reviewing and funding public health research in Germany and beyond. Health Res Policy Syst 2016; 14: 43
• 189 Aiken LH, Sloane DM, Bruyneel L. et al. Nurse staffing and education and hospital mortality in nine European countries: A retrospective observational study. Lancet 2014; 383: 1824-1830