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]).

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