Source: https://thieme-connect.com/products/ejournals/abstract/10.1055/s-0042-116436
Timestamp: 2019-07-21 15:52:58
Document Index: 3556103

Matched Legal Cases: ['§\u200964', '§\u200964', '§\u2009137', '§\u200964', '§ 64', '§ 65', '§ 137', '§ 108']

Gesundheitswesen 2019; 81(01): 63-71
DOI: 10.1055/s-0042-116436
Auswahl geeigneter Kontrollkliniken für die Durchführung der bundesweiten und einheitlichen Evaluation von Modellvorhaben nach § 64b SGB V. Analyse von Daten der Strukturierten Qualitätsberichte
Identification of Control Hospitals for the Implementation of the Nationwide and Standardized Evaluation of Model Projects According to § 64b SGB V: Analysis of Data from Structured Quality Reports
2 Klinik und Poliklinik für Psychiatrie und Psychotherapie, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus an der Technischen Universität Dresden, Dresden
D. Häckl
3 Geschäftsführer, WIG2 Wissenschaftliches Institut für Gesundheitsökonomie und Gesundheitssystemforschung, Leipzig
4 Med. Fakultät, Institut für Sozialmedizin und Gesundheitsökonomie, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Magdeburg
Hintergrund: Der Versorgungsbedarf psychisch erkrankter Patienten stellt besondere Anforderungen an sektorenübergreifende Versorgungsstrukturen dar. Mit dem §+64b SGB V wurde die Möglichkeit geschaffen, psychiatrische Erkrankungen durch multiprofessionelle, behandlungsphasen- und sektorenübergreifende Modellvorhaben zu betreuen und neue Finanzierungsformen zu implementieren. Diese Modellvorhaben in den Kliniken (Modellkliniken) gilt es, gegenüber der Regelversorgung zu evaluieren.
Ziel der Arbeit: Ziel der Analyse ist die Identifikation geeigneter Kliniken anhand definierter Kriterien als Vergleichsgruppe (Kontrollkliniken) mithilfe von Sekundärdaten.
Material und Methoden: Es erfolgte eine systematische Analyse Strukturierter Qualitätsberichte gemäß § 137 SGB V sowie zugeordneter Daten des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (INKAR). Anhand a priori definierter K.O. Kriterien, Kriterien zum Patientenklientel (Gewichtung 50%) sowie Strukturmerkmale der Kliniken (25%) und des Umfelds (25%) wurde ein gewichteter Ähnlichkeitsscore zu jeder der 13 Modellkliniken berechnet, der max. 100 Punkte beträgt (perfekte Übereinstimmung).
Ergebnisse: Für die Auswahl von jeweils 10 Kontrollkliniken wurden alle Kriterien zusammengefasst. Der Median der gesamten Abweichung potentieller Kontroll- von Modellkliniken beträgt 34,3 (Spannweite: 17,6–66,7). Bei den 10 Kontrollkliniken je Modellklinik beträgt der Median 30,9 (Spannweite: 17,6–40,8).
Diskussion: Anhand des Algorithmus konnten strukturell ähnliche Vergleichskliniken identifiziert werden. Das Verfahren mit Nutzung der genannten Datenbanken und Ableitung spezifischer Kriterien der Strukturgleichheit eignet sich grundsätzlich für kontrollierte Designs zur Evaluation komplexer Interventionen basierend auf Routinedaten.
Background: Health care needs of mentally ill patients make special demands on cross-sectoral health care structures. § 64b SGB V enables care of mentally ill patients through model projects that are multi-professional, work across treatment periods and sectors and implement new forms of financing. These model projects in their hospitals (case hospitals) need to be evaluated and compared with standard treatment methods.
Objectives: The aim of this analysis is to identify matching hospitals according to a priori defined criteria for the establishment of a control group (control hospitals) using secondary data.
Materials and Methods: A systematic analysis was conducted based on structured quality reports according to §+137 SGB V and matched data from the Federal Institute for Research on Building, Urban Affairs and Spatial Development (BBSR). Based on a priori defined knock-out criteria, criteria based on patients (weighting 50%), structural features of hospitals (25%) and environmental factors (25%), a weighted similarity score was calculated for each of the 13 case hospitals, which could reach the maximum of 100 points (perfect match).
Results: 10 control hospitals per case hospital were identified according to the weighted similarity score. The median of the total deviation of potential control hospitals from the case hospitals was 34.3 (range: 17.6–66.7). The median of the 10 selected control hospitals per case hospital was 30.9 (range: 17.6–40.8).
Discussion: The defined algorithm could be used to identify similar control hospitals. The method using the mentioned databases and derivation of specific criteria of structural similarity are generally suitable in controlled designs for the evaluation of complex interventions based on routine data.
Versorgungsforschung - Sekundärdaten - Qualitätsbericht - Linkage - Matching
health services research - secondary data - quality report - linkage - matching
1 Rudow B. Die gesunde Arbeit. Psychische Belastungen, Arbeitsgestaltung und Arbeitsorganisation. München: DeGruyter; 2014
2 Limbrecht-Ecklundt K, Flaig T, Gündel H. et al. Psychische Gesundheit und Arbeitsbelastung bei Ärztinnen und Ärzten. Präv Gesundheitsf 2015; 10: 11-21
3 Kämpf T. „Ausgebrannte Arbeitswelt“ – Wie erleben Beschäftigte neue Formen von Belastung in modernen Feldern der Wissensarbeit?. Berlin J Soziol 2015; 25: 133-59
4 Eigene Berechnungen. Gesundheitsberichterstattung des Bundes: Eckdaten der Krankenhäuser (F00–F99). In Gesundheitsberichterstattung des Bundes . editor. Berlin: gbe-bund.de; 2015
5 Robert-Koch-Institut . 25 Jahre nach dem Fall der Mauer: Regionale Unterschiede in der Gesundheit. Berlin: 2014
6 Robert-Koch-Institut . Daten und Fakten: Ergebnisse der Studie „Gesundheit in Deutschland aktuell 2010“. Berlin: Robert-Koch-Institut; 2012
7 Bundesministerium für Gesundheit . Arbeitsunfähigkeit: Fälle und Tage nach Diagnosen 2011. Ergebnisse der Krankheitsartenstatistik der gesetzlichen Krankenversicherung. Berlin: 2014
8 Wilms B, Becker T, Lambert M. et al. Modelle für eine zukunftsfähige psychiatrische Versorgung. Die Psychiatrie 2012; 9: 4-13
9 Deister A. Erlösqualität optimieren. Führen und Wirtschaften im Krankenhaus 2015; 32: 248-251
10 § 64b Modellvorhaben zur Versorgung psychisch kranker Menschen, Sozialgesetzbuch 5 2015;
11 § 65 Auswertung der Modellvorhaben, Sozialgesetzbuch V 1997;
12 Gemeinsamer Bundesausschuss . Regelungen des Gemeinsamen Bundesausschusses gemäß § 137 Abs. 3 Satz 1 Nr. 4 SGB V über Inhalt, Umfang und Datenformat eines strukturierten Qualitätsberichts für nach § 108 SGB V zugelassene Krankenhäuser (Regelungen zum Qualitätsbericht der Krankenhäuser, Qb-R). Berlin: Gemeinsamer Bundesausschuss; 2015
13 Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumplanung . INKAR online Bonn: Bundesamt für Bauwesen und Raumforschung; 2016. [cited 2016 08.02.2016]. Available from http://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/Raumbeobachtung/InteraktiveAnwendungen/INKAR/inkar_online_node.html
14 Geraedts M, Auras S, Hermeling P. et al. Abschlussbericht zum Forschungsauftrag zur Verbesserung der gesetzlichen Qualitätsberichte auf der Basis einer Krankenhaus-. Patienten- und Einweiserbefragung. In: IfGdUW Herdecke. editor. Witten: Institut für Gesundheitssystemforschung der Universität Witten/Herdecke; 2010
15 Hermeling P, De Cruppé W, Geraedts M. Qualitätsberichte zur Unterstützung der ärztlichen Patientenberatung. Deutscher Kongress Versorgungsforschung 2010: Monitor Versorgungsforschung 2010; S. 61-62
16 Geraedts M, De Cruppé W. Wahrnehmung und Nutzung von Qualitätsinformationen durch Patienten. In: Klauber J, Geraedts M, Friedrich F, Wasem J. editors. Krankenhaus-Report 2011 Qualität durch Wettbewerb. Stuttgart: Schattauer; 2011: 93-104
17 Eberlein-Gonska M. Patientenbefragung in 8 Krankenhäusern des Freistaates Sachsen.Vortrag vom 26. März 2009. 2009 [cited 2010 22.September 2010]. Available from: www.slaek.de/36quali/08ausschuss_fobi26032009/index.html
18 Eberlein-Gonska M. What is evidence-based concerning quality management? Thoughts about an apparently simple question. Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz 2011; 54: 148-153
19 Swart E, Gothe H, Geyer S. et al. Good Practice of Secondary Data Analysis (GPS): guidelines and recommendations. Gesundheitswesen 2015; 77: 120-126
20 Kraska RA, de Cruppe W, Geraedts M. Probleme bei der Verwendung von Qualitätsberichtsdaten für die Versorgungsforschung. Gesundheitswesen (EFirst)