Source: http://www.bundesaerztekammer.de/politik/stellungnahmen-zu-aqua/chronologie/dokumentationsqualitaet/
Timestamp: 2017-04-27 20:31:45
Document Index: 200159977

Matched Legal Cases: ['§ 137', '§ 137', '§ 137', '§ 137', '§ 14', '§ 14', '§ 14', '§ 15', '§ 15', '§ 137', '§ 4', '§ 137', '§ 21', '§ 21', '§ 14']

Stellungnahme der Bundesärztekammer gemäß § 137a Abs. 3 SGB V zum Vorbericht des Konzepts zur Sicherung der Dokumentationsqualität
Politik Stellungnahmen zu AQUA Chronologie Dokumentationsqualität Stellungnahmen der Bundesärztekammer zu AQUA-Papieren
Stellungnahme der Bundesärztekammer ge-mäß § 137a Abs. 3 SGB V zum Vorbericht des Konzepts zur Sicherung der Dokumentationsqualität [PDF]
Die Bundesärztekammer wurde mit E-Mail vom 09.12.2010 als zu beteiligende Organisation gemäß § 137a Abs. 3 SGB V von der AQUA-Institut GmbH zu einer Stellungnahme zum Vorbericht eines Konzepts zur Sicherung der Dokumentationsqualität in der sektorenübergreifenden Qualitätssicherung aufgefordert. Der Gemeinsame Bundesausschuss (G-BA) hatte das AQUA-Institut in seiner Funktion als Institution nach § 137a SGB V beauftragt, dieses Konzept zu erstellen.
In der Einleitung erfolgt eine falsche Zuordnung der folgenden Kapitel:
Kapitel 3 enthält nicht eine Darstellung des Prozesses sondern die Erörterung der Gütekriterien
Kapitel 4 stellt das „ganzheitliche Konzept“ vor und nicht methodische Aspekte einer hohen Dokumentationsqualität
Kapitel 5 enthält die praktische Umsetzung und nicht ein Konzept zur Sicherung der Doku­mentationsqualität
Kapitel 6 enthält Empfehlungen zur Überprüfung von „personenidentifizierenden“ Daten und nicht die konkreten Schritte der praktischen Umsetzung des Konzepts
Kapitel 7 ist nicht vorhanden
Kapitel 8 ist nicht vorhanden
Zu dem in der Einleitung verwendeten Begriff der Validität, siehe Kommentar zu Kapitel 3.
Kapitel 2: Datenerhebungsprozess in der sektorenübergreifenden Qualitätssicherung Inhalt
Inhalte der Richtlinie zur sektorenübergreifenden Qualitätssicherung (Qesü-RL) werden wie­dergegeben.
Die Wiedergabe der Richtlinieninhalte ist nicht unbedingt Teil eines Konzepts zur Dokumen­tationsqualität. Diese Vorgehensweise wäre nachvollziehbar, wenn sich die Beschreibung der Datenvalidierungsschritte an diesem Datenfluss orientieren würde. Inhaltlich ist anzu­merken:
Erwähnung findet nur das serielle Datenflussmodell. Die Richtlinie ermöglicht ausdrück­lich auch ein alternatives paralleles Datenflussmodell. Das Konzept des Aqua-Instituts hätte hier ggf. bestehende Unterschiede herausarbeiten können.
Die hier präsentierte Einteilung in „Phase 1“ bis „Phase 4“ entspricht nicht der offiziellen Sprachregelung der Richtlinie.
Der Begriff der „Primärerhebung“ bzw. „Primärerfassung“ entspricht nicht der offiziellen Sprachregelung der Richtlinie.
§ 14 (3) der Qesü-RL: Patientenidentifizierende Angaben/Daten und Leistungserbringeridentifizierende Daten werden unter „personenbezogene Daten“ zusammengefasst. Sie sind nicht mit diesen gleichzusetzen. Dies ist zumindest missverständlich formuliert.
§ 14 (4) der Richtlinie führt ausdrücklich noch weitere meldebezogene Daten als die hier genannten Daten auf, z. B zur Pseudonymisierung.
Die Vertrauensstelle entschlüsselt nicht die personenbezogenen Daten (gemäß § 14 (3) der Qesü-RL), sondern nur die patientenidentifizierenden Daten.
„Landesbezogene Verfahren“ entspricht nicht der offiziellen Sprachregelung der Richtlinie.
Es wird ausgeführt, dass die Überprüfung der Dokumentationsqualität „insbesondere für die Qualitätsdaten von Bedeutung“ sei, „da diese größtenteils per Hand in eine entspre­chende QS-Dokumentationssoftware eingegeben werden“. Grundsätzlich müssen auch Qualitätsdaten auf Routinedatenbasis auf ihre Korrektheit überprüft werden.
Die Beschränkung des Datenvalidierungskonzepts auf Qualitätsdaten, die im seriellen Datenfluss übermittelt werden, wird nicht begründet. Auch (oder besonders) Strukturer­hebungen bedürfen der Überprüfung.
Kapitel 3: Gütekriterien der Dokumentationsqualität
Es werden Ausführungen zu Formen der Validität eines Messinstruments gemacht und diese auf die Qualitätssicherungsdatensätze bezogen.
Propädeutische Ausführungen zur Validität sind an dieser Stelle wenig zielführend, da sie im Rest des Konzepts keine weitere Rolle spielen. Zudem sind einige der Aussagen in diesem Kontext auch sachlich zweifelhaft. Es wird versucht, dem Begriff der „Datenvalidität“ einen wissenschaftlichen Unterbau zu geben. Tatsächlich ist schon der Begriff irreführend (und führt in der Praxis auch immer wieder zu Missverständnissen), da Validität hier allenfalls im umgangssprachlichen, nicht aber im wissenschaftlichen Sinn gemeint ist. Richtigerweise benutzt das Aqua-Konzept auch sonst den neutralen Terminus der „Dokumentationsqualität“.
Der Begriff der Validität wird im Sinne von Gütekriterien psychologischer Test- oder Befra­gungsinstrumente verwendet, die eine besondere Form von Messinstrumenten darstellen. Dazu wird ein Standardlehrbuch der empirischen Sozialforschung (Schnell et al. 2008) zitiert, die wiedergegebenen Definitionen sind aber stark vereinfacht.
Zu beachten ist, dass psychologische Test- oder Befragungsinstrumente in einem engen Zusammenhang zu dem Objekt ihrer Messung, dem Konstrukt, stehen. Man versucht psychometrisch hochwertige Instrumente zu entwickeln, um Aussagen über das Konstrukt zu ermöglichen. Überträgt man diese Methodik auf die Qualitätssicherung, könnte man die zu messende Qualität als Konstrukt bezeichnen und die Qualitätssicherungsverfahren, bzw. bei indikatorgestützten Verfahren die Qualitätsindikatoren, als Messinstrumente zur Messung des Konstrukts. Auf letztere lassen sich Gütekriterien, wie die Validität anwenden, siehe z. B im Qualify-Instrument. Für die Indikatoren müssen diese Informationen natürlich zuverlässig erhoben werden. An dieser Stelle – also auf Indikatorebene – sind auch die Begriffe „Objekti­vität“ und „Reliabilität“ der Datenerfassung angebracht.
Im wissenschaftlichen Sinn kann ein Datensatz selbst aber nicht „valide“ sein. Er stellt lediglich eine Ansammlung von Datenfeldern dar, die diejenigen Informationen enthalten, welche zur Berechnung der Indikatoren benötigt werden. Ein Datensatz wird nicht als Ganzes wie ein psychologisches Test- oder Befragungsinstrument konstruiert, seine Datenfelder sind nicht den Items des psycho­logischen Instruments gleichzusetzen und die genannten Gütekriterien daher auch nicht anwendbar.
Zu den genannten Gütekriterien im Einzelnen (wie oben ausgeführt, ist ihre Anwendung auf einen Datensatz eigentlich nicht korrekt):
Inhaltsvalidität: Hier ist vor allem entscheidend, ob der zu messende Aspekt (hier Teilaspekt der Qualität) umfassend abgebildet ist. Dies wäre z. B nicht der Fall, wenn ein Indikator, der die Prozess­qualität der Diagnostik betrifft, wesentliche Diagnostikmaßnahmen, die in der Praxis ange­wandt werden, gar nicht berücksichtigt.
Kriteriumsvalidität: In der empirischen Sozialforschung wird damit die Übereinstimmung der Ergebnisse eines Testinstruments mit den Ergebnissen anderer Testinstrumente oder externer Maße über­prüft, die das Gleiche oder Ähnliches messen (z. B Intelligenztest/Schulnoten). Im Aqua-Konzept wird hierzu das Messinstrument „QS-Bogen“ (eigentlich ein obsoleter Begriff) dem „Goldstandard“ Krankenakte gegenüber gestellt. An anderer Stelle wäre die Erörterung die­ser Problematik durchaus sinnvoll gewesen. Ob bei der Vielfalt der möglichen Konstellatio­nen von Krankenakten diese wirklich immer als „Goldstandard“ gelten können, ist nämlich fraglich. Tatsächlich können auch in der Krankenakte, genauer gesagt in einzelnen Doku­menten, wie Operationsprotokoll oder Arztbrief, die Informationen uneindeutig oder wider­sprüchlich sein. Der Anwender kann bei Erfassung der Qualitätssicherungsdokumenta­tion daher in die schwierige Situation geraten, nicht eindeutig dokumentieren zu können.
Dieser Begriff ist nicht auf ein einzelnes Datenfeld/Item – wie hier geschehen –­ anwendbar, sondern auf ein ganzes Instrument. In der Praxis misst man – wieder stark vereinfacht aus­gedrückt – die Konstruktvalidität eines Test- oder Befragungsinstruments, indem man über­prüft, ob die einzelnen Aussagen des Instruments zueinander stimmig sind. Messdaten korrelieren mit anderen Daten, die Ähnliches messen, hoch (Konvergenzvalidität) und mit Messdaten, die inhaltlich Verschiedenes bzw. Entgegengesetztes messen, niedrig (Diskriminanz­validität). Anders ausgedrückt lassen sich theoretische Modellannahmen zum Konstrukt mit den Ergebnissen des Tests bestätigen.
Wäre im Konzept das Patientenbefragungsinstrument diskutiert worden, das als Konstrukt z. B die Patientenzufriedenheit misst, so wäre eine Diskussion psychologischer Testgütekrite­rien ggf. angebracht gewesen. Im Zusammenhang mit der Überprüfung von Datenfel­dern/Datensätzen/Vollzähligkeiten ist diese Erörterung jedoch kontraproduktiv.
Im weiteren Text wird als Vollständigkeit definiert, „wenn alle zu einem Behandlungsfall erforderlichen Angaben erfasst sind, spricht man von Vollständigkeit der Dokumentation“. Das ist inhaltlich missverständlich. Gemeint sind vermutlich die aus Sicht der Qualitätssiche­rung erforderlichen Angaben. Diese können aus der klinischen Routinedokumentation ent­nommen werden oder müssen gesondert für die QS erhoben werden.
Im Fall der sQS geht es häufig nicht mehr nur um die Daten von einfach abzugrenzenden „Behandlungsfällen“, son­dern letztlich um aus mehreren Sektoren zusammengesetzte Patientenkarrieren. Auch wenn einzelne Teildatensätze aus Sicht der einzelnen Leistungserbringer vollständig sein mögen, so können wichtige Daten im zusammengeführten Gesamtdatensatz fehlen. Werden z. B zur Berechnung eines Indikators Daten vom Erstzeitpunkt eines Eingriffs sowie ein Jahr nach dem Eingriff benötigt, fehlen aber bei einem hohen Prozentsatz, so ist der zusammengeführte Datensatz in hohem Maße unvollständig. In diesem Zusammenhang wäre der Begriff der „Missing-Data-Analyse“ angebracht.
Vollzähligkeit
Im Weiteren wird im Aqua-Konzept angemerkt: „Die Vollzähligkeit der Dokumentation ist dann gegeben, wenn alle dokumentationspflichtigen Fälle dokumentiert wurden“. Tatsächlich bedarf das Problem des Soll-Ist-Abgleichs einer ausführlicheren Erörterung. Hier ist zu beachten, dass QS-Daten aus dem stationären und vertragsärztlichen Sektor mit zwei völlig unterschiedlichen „Datenwelten“ über die sQS zusammengeführt werden sollen. Im stationären Sektor ist der QS-Filter etabliert. Er wird unterjährig zur Dokumentationsauslö­sung (Ist) und retrospektiv über den Datenbestand des Vorjahres (Soll) ausgelöst. Der nach­trägliche Zählabgleich zwischen der „Aufstellung, aus der die Zahl der zu dokumentierenden Datensätze (Soll) hervorgeht“ und dem Ist gibt die Vollzähligkeit wieder. Im stationären Sek­tor ist es möglich (und zum Teil üblich), die QS-Dokumentation zeitlich erst deutlich nach Entlassung des Patienten durchzuführen. Abrechnung und QS-Dokumentation stehen in keinem zeitlichen oder bedingenden Verhältnis zueinander. Im vertragsärztlichen Sektor werden hingegen quartalsweise Falldaten zur Abrechnung an die KV übermittelt. Quartals­weise könnten auch die Qualitätssicherungsdaten übermittelt werden. Bei der Entgegen­nahme könnte überprüft werden, ob zu allen abgerechneten Quartalsfällen mit QS-Verpflich­tung auch eine QS-Dokumentation vorliegt. Die Vollzähligkeit könnte bei den Datenannah­mestellen im KV-Bereich also zeitnah überprüft werden, was im stationären Bereich gegenwärtig nicht möglich ist. Allerdings gilt die Frist, in der die Sollauf­stellung mit Konformitätserklärung mindestens einmal jährlich an die Datenannahmestelle zu übermitteln ist, gemäß Richtlinie für alle Leistungserbringer unabhängig vom jeweiligen Sektor. In jedem Fall sollte das Konzept die unterschiedlichen Rahmenbedingungen im stationären und im ambulanten Bereich differen­zieren.
Eine weitere Problematik des QS-Auslösers in der sQS sind z. B die unterschiedlichen Kodieranwendungen von OPS und ICD im Krankenhaus und im niedergelassenen Bereich. Im stationären Bereich sind (DRG-)Haupt- und Nebendiagnosen zu übermitteln, im ambu­lanten Bereich Behandlungs- und Dauerdiagnosen. So sind nach den ambulanten Kodier­richtlinien (AKR) nur noch Dauerdiagnosen in die Abrechnung zu übernehmen, die „regelhaft behandlungsrelevant sind“ (http://www.kvhb.de/pdf/abrechnung/akr-dauerdiagnosen.pdf). Es ist beispielsweise denkbar, dass bei einem Patienten, der ein Jahr nach Hüft-TEP seinen Orthopäden wegen eines Schulterproblems aufsucht, die Diagnose Coxarthrose/Z. n. Hüft-TEP gar nicht als Dauerdiagnose übermittelt wird und damit somit die QS-Dokumentation (hier: Ein‑Jahres-Follow-up Untersuchung) gar nicht ausgelöst wird.
Vom Aqua-Institut wurde in den Abschlussberichten der neuen sQS-Verfahren zu Recht auf die Möglichkeit der Nutzung der elektronischen Gesund­heitskarte (eGK) als Träger der Information „QS-Fall“ hingewiesen. Im vorliegenden Datenvalidierungs-Vorbericht fehlt diese Idee völlig. Hier müsste über die bloße Idee hinaus ein diffe­renzierteres Konzept entwickelt werden.
In der sQS kann sich im Übrigen das Problem der Vollständigkeit und der Vollzähligkeit vermischen. Greift der Auslöser zum Follow Up nicht (Vollzähligkeit), ist im Ergebnis der Datensatz unvollständig.
Kapitel 4: Ganzheitliches Konzept zur Sicherung der Dokumentationsqualität
Anhand eines PDCA-Zyklus (Plan-Do-Check-Act) wird dargestellt, wie das Aqua-Institut die Dokumentationsqua­lität fördern, überprüfen und evaluieren will.
Zu 4.1: Förderung der Dokumentationsqualität
Grundsätzlich ist die Idee, die Datenvalidierung nicht erst mit dem „Check“ zu beginnen, völlig richtig. Leider werden nur wenige „Maßnahmen“, die „bereits beim Datenerfassungs- und Datenverarbeitungsprozess ergriffen werden sollen“, aufgezählt. Die Zitation von § 15 (1) der Qesü-RL ist nicht ganz verständlich, § 15 (2) der Qesü-RL bezieht sich auf die Sollstatistik, was in den Zusammenhang des ersten Kapitelabsatzes gar nicht passt.
Zur Förderung der Vollzähligkeit soll gemäß Konzept eine „spezifische QS-Filter-Software eingesetzt werden, die den Leistungserbringern anzeigt, wann ein Fall in einem bestimmten Verfahren doku­mentationspflichtig ist“. Mit dieser Feststellung wird im vorliegenden Konzept das Thema „QS-Filter als QS-Auslöser“ abgehandelt. Im Kommentar zu Kapitel 3 wurde bereits die Problematik angesprochen, dass der aus dem stationären Bereich stammende QS-Filter nicht einfach auf den ambulanten Bereich zu übertragen ist.
Davon unabhängig sind weitere Möglichkeiten denkbar, den im Jahre 2003 vom BQS-Institut entwickelten QS-Filter weiterzuentwickeln bzw. zu verfeinern. Es sind exemplarisch zu nennen:
· Einbeziehung des Zeitdatums zum OPS-Kode bei der Dokumentationsauslösung (Ist) bzw. beim Soll. Somit könnten mehrere Eingriffe mit abgrenzbaren OPS-Kodes auch mehrere (Teil-)Dokumentationen auslösen. Gegenwärtig wird verpflichtend nur eine Dokumentation pro Fall ausgelöst.
Der Vollzähligkeitsabgleich könnte sich nicht nur allgemein auf ganze Datensätze, sondern im Detail auf Teildatensätze beziehen. Wird z. B zweimal ein OPS dokumen­tiert, so müssten auch analog zwei Eingriffsteildatensätze ausgefüllt sein.
Eine Präzisierung der Seitenangabe bei paarigen Organen ist möglich. Z.B. ist bei OPS zum Eingriff an der linken Hüfte auch ein Teildatensatz zur linken Hüfte abzuliefern.
Der Soll/Ist-Abgleich ist zurzeit ein reiner Zählabgleich, d. h. eine Zahl zum Soll wird mit der Zahl der abgelieferten Datensätze verglichen. Diese Regelung ist im Prinzip manipu­lationsanfällig. Im Sinne einer Weiterentwicklung wäre eine Einbeziehung der tatsächlichen Fall­nummerlisten denkbar, d. h. die Überprüfung, ob zu allen abgerechneten Fallnummern auch tatsächlich die QS-Dokumentation abgeliefert wurde.
Die Einbeziehung der externen Datenquelle des InEK ist für das Institut nach § 137a SGB V gesetzlich ermöglicht. Details sind zu erörtern.
Auch hier gilt, dass ambulanter und stationärer Bereich möglicherweise nicht gleich behan­delt werden können. Im ambulanten Bereich ist der QS-Filter bis dato nicht bekannt.
Datensatzgestaltung
Hier werden mit Ausfüllhinweisen und Plausibilitätsregeln Methoden der Datensatz­gestaltung aufgezählt, die im BQS-Verfahren von Beginn an Standard waren. Die Gestaltung einer „effektiven und fehlerfreien Dateneingabe“ ist jedoch nicht trivial und erfordert Optimie­rungsbemühungen seitens des Entwicklers der Spezifikation einerseits, d. h. des Aqua-Instituts, und seitens der Softwareentwickler andererseits. Die Fördermaßnahmen, die man an dieser Stelle hätte diskutieren können, betreffen v. a. die Phase der Machbarkeitsprüfung der Datensätze im Rahmen der Entwicklung neuer sQS-Verfahren. Hier ergibt sich die ein­malige Gelegenheit, die theoretisch auf Basis der Indikatoren entwickelten Datenfelder auf ihre Praktikabilität im klinischen Alltag zu überprüfen. Denkbar wären z. B Methoden der Softwareentwicklung, wie die so genannte Think-Aloud-Technik, bei der man Anwendern bei der Dateneingabe zusieht und ihre Schritte, die sie selbst kommentieren, protokolliert. Dabei liegt der Schwerpunkt nicht auf der Benutzeroberfläche, die ja vom konkreten Softwareprodukt abhängt, sondern auf dem Inhalt der Datenfelder und den Datenquellen (z. B Krankenakte), die der Anwender verwendet. So könnte sich zu diesem frühen Zeitpunkt z. B herausstellen, dass bestimmte Datenfelder missverständlich bezeichnet sind oder in der Praxis Daten gar nicht in der gewünschten Form vorliegen.
Grundsätzlich muss festgehalten werden, dass die Datensatzgestaltung erheblichen Einfluss auf die Dokumentationsqualität haben kann. Bei der Nennung von Komplikationen kann z. B eine Aufzählung aller möglichen Kom­plikationen erfolgen, jeweils als Mussfeld (immer auszufüllendes Feld) mit der Antwortmög­lichkeit ja/nein. Damit wären vermutlich die vollständigsten Komplikationsmeldungen zu erreichen, der Datensatz wäre aber nicht anwenderfreundlich. Die anwenderfreundliche Va­riante würde ein so genanntes Filterfeld sitzen (z. B Komplikationen ja/nein) und dann Kom­plikationen als Kannfelder aufführen, von denen mindestens eins ausgefüllt sein müsste. Je nach Oberflächengestaltung der Software kann durch Ausblenden der Komplikationsfelder der komplikationslose Regelfall deutlich anwenderfreundlicher gestaltet werden. Die Gefahr, dass ein Kannfeld nicht angekreuzt wird, ist aber höher. Die Erfahrung der externen stationä­ren QS zeigt andererseits, dass erzwungene Angaben in Mussfeldern auch Probleme berei­ten können. So war z. B im QS-Verfahren „Ambulant erworbene Pneumonie“ das Datenfeld „spontane Atemfrequenz (bei Aufnahme)“ bis 2010 ein Mussfeld. Die Angabe wurde also erzwungen. Die Information lag aber dem Dokumentierenden u. U. gar nicht vor, nämlich dann, wenn bei Aufnahme die Atemfrequenz des Patienten gar nicht gemessen worden war. In einer solchen Situation konnte der QS-Datensatz nur abgeschlossen werden, wenn der Anwender einen beliebigen Wert eingab. In ungünstigen Fällen kann die Art der Datensatzgestaltung also Falscheinträge fördern.
Im Übrigen hätte das Kapitel Ausführungen zum „Datenprüfprogramm“ enthalten können, das nach § 4 (2) der Qesü-RL vom Aqua-Institut zur erstellen ist. Während man im stationä­ren Bereich darunter eine Softwarespezifikation versteht, nach der QS-Softwareanbieter ihre Produkte erstellen, drängt sich im ambulanten Bereich die Parallele zum KBV-Prüfmodul auf, also zu einem von der KBV erstellten Softwareprogramm, das von den Arztpraxissoftwareanbietern in ihre Produkte eingebunden wird. Denkbar sind aber auch andere Modelle, wie z. B die Zertifizierung der QS-Filter der Softwareanbieter durch das Aqua-Insti­tut analog zum DRG-Grouper, der durch das InEK zertifiziert wird. Eine Zertifizierung der QS-Softwareprodukte war übrigens vor über acht Jahren bereits vom BQS-Institut angestrebt worden, damals aber mangels Interesse der Softwareanbieter, bzw. deren Kunden, der Krankenhäuser, letztlich nicht erfolgreich gewesen. Im Konzept zur Förderung der Doku­mentationsqualität wäre dieses Thema zumindest noch einmal zu diskutieren. Auch wenn das Aqua-Institut nicht in den QS-Softwaremarkt eingreifen darf, kann es dennoch anstreben, eine qualitativ hochwertige Software zu fördern. Beispielhaft seien Aspekte genannt:
Anwenderfreundliche Oberflächengestaltung
Keine Vorbelegungen von Datenfeldern
Korrekte Integration in vorhandene Systeme, einschließlich korrektem Inhalts-Mapping
Zu 4.2: Überprüfung der Dokumentationsqualität
Wiederholt wird der Anstoß „gezielter Optimierungsprozesse“ aufgeführt, der durch das Datenvalidierungsverfahren erfolgen solle. Leider wird nicht erläutert, was damit gemeint ist.
Im Konzept wird ausgeführt, dass es unter Kosten- und Nutzenabwägung nicht erforderlich sei, jährlich in jedem Leistungsbereich eine umfassende Datenvalidierung durchzuführen. Das Konzept der „Verstetigung“ bestehender Basisprüfungen, das ja bereits im stationären Bereich eingeführt wurde, hätte an dieser Stelle zumindest erwähnt werden können.
Dass „langfristig in jedem Leistungsbereich eine Datenvalidierung stattgefunden haben sollte“, wird nicht überzeugend begründet. Tatsächlich könnten inhaltliche Veränderungen der Datensätze über einen gewissen Schwellenwert hinaus eine erneute Überprüfung erfor­dern.
Es wird weiterhin konstatiert, dass in Leistungsbereichen, „bei denen sich im Rahmen eines Datenvalidierungsverfahrens massive Dokumentationsprobleme offenbart haben“ zeitnah weitere Überprüfungen stattfinden. Unabhängig davon, dass unklar ist, was unter „massiven“ Dokumentationsproblemen zu verstehen ist, erscheint in diesem Fall anstelle des beschrie­benen Automatismus die besonders intensive Analyse, ggf. die Datensatzoptimierung und dann eine erneute Überprüfung angebracht.
Im Weiteren wird ein zweigestuftes Vorgehen mit einer statistischen Basisprüfung als erste Stufe und einem Stichprobenverfahren mit Datenabgleich als zweite Stufe vorgeschlagen. Dieses aus der externen stationären Qualitätssicherung bekannte Verfahren hat sich bewährt. Es ist daher sachgerecht, auch in der sQS eine ähnliche Vorgehensweise zu wählen.
Zu 4.2.1: Statistische Basisprüfung
Es wird ein strukturierter Dialog erwähnt, ohne weiter auszuführen, wie dieser genau ablaufen soll. Es wird implizit das gegenwärtige Verfahren aus dem stationären Bereich als bekannt und unveränderbar vorausgesetzt. Ob sich dieses Verfahren 1:1 auf den vertragsärztlichen bzw. selektivvertraglichen Bereich übertragen lässt, wird nicht erörtert.
Dass die Überprüfung von Daten aus verschiedenen Datenquellen „kritischere Daten- und Plausibilitätsprüfungen möglich macht“, bleibt zu hoffen. Tatsächlich steht das Institut nach § 137a SGB V hier in einer besonderen methodischen Verantwortung, da nur hier diese sensiblen zusammengeführten Daten vorliegen. Leider gibt an dieser Stelle die Qesü-RL wenig Hilfestellung, da keine Aussage dazu gemacht wird, wie denn mit unplausiblen zusammengeführten Daten umzugehen ist. Ein Kommunikationsweg vom Aqua-Institut zurück zum Datenerfasser (u. U. aus früheren Jahren) ist nicht vorgesehen. Es dürfte an dieser Stelle auch häufig unklar sein, welche der beteiligten Datenquellen die Fehlinforma­tion lieferte, was der eingangs vom Aqua-Institut erwähnten These der Zurechenbarkeit schlechter Dokumentationsergebnisse widersprechen würde. Methodisch ist zudem zu klären, wie mit unplausiblen Datensätzen in der Auswertung umzugehen ist, d. h. ob nicht zueinander „passende“ Datensätze in Zähler oder Nenner der Indikatoren einzubeziehen sind oder nicht.
Als konkretes Beispiel wird im Aqua-Konzept aufgeführt, dass ein Typ-I-Diabetes nicht nur in einer einzigen Datenquelle, sondern auch in den Folgedokumentationen aus anderen Datenquellen zu erwarten sei. Hier wäre die Erörterung weiterer subtilerer bzw. komplexerer Beispiele hilfreich gewesen. Beispielsweise kann ein Datensatz mit einem Teildatensatz zu einer Hüft-TEP-Implantation links und einem weiteren Teildatensatz zu einem Hüft-TEP-Wechsel rechts einerseits Ergebnis einer Fehldokumentation sein (vom Erstimplanteur oder vom Re-Implanteur), andererseits aber auch korrekt sein, wenn die Hüft-TEP links erfasst wurde, eine weitere kontralaterale Hüft-TEP-Implantation rechts aber der sQS entging.
In Zusammenhang der statistischen Basisprüfung wird gefordert, dass „zukünftig auch zunehmend auf sekundäre, zumeist im Rahmen der Abrechnung generierte Daten, zurückgegriffen wird“. Diese Aussage ist richtig, aber sehr unbestimmt. Die Nutzung von DRG- Daten nach § 21 (4) KHEntgG zur Datenvalidierung wird erwähnt. In einigen Abschlussberichten ist vom Aqua-Institut auch eine mögliche Einbindung von Krankenkassendaten angesprochen worden. Von einem Datenvalidierungskonzept ist zu diesem wichtigen Thema eine ausführlichere Diskussion zu erwarten, auch wenn eingeräumt werden muss, dass es sich z. T. lediglich um theoretische Erwägungen handeln kann und das Aqua-Institut hier möglicherweise keine umsetzungsfertigen Lösungen präsentieren kann.
Unter dem Stichwort „Auffälligkeitskriterien zur Vollständigkeit“ werden im Weiteren „Überdokumentationen von bestimmten Diagnosen, Eingriffen, etc.“ befürchtet. Ist damit ein „Upcoding“ mit Angabe nicht vorliegender erschwerender Patientenfaktoren gemeint (z. B durch bewusste Angabe von in Wirklichkeit nicht vorliegenden ICD-Kodes)? Es ist verwirrend, dass der Begriff der Überdokumentation sowohl unter der Überschrift „Vollständigkeit“ (Seite 14 vorletzter Spiegelpunkt) als auch unter „Vollzähligkeit“ (Seite 14 letzter Spiegelpunkt) aufgeführt ist. In der Vollzähligkeit ist damit die „auffällig hohe Dokumentationsrate“ gemeint, also im Soll-Ist-Vergleich ein größeres Ist (abgelieferte Datensätze) als Soll.
In jedem Fall ist zum Problem der Überdokumentation eine Analyse der Ursachen (z. B Doppeldokumentation, Fehler im QS-Filter), der möglichen Auswirkungen (z. B Verfälschung der Raten) und der möglichen Lösungsoptionen (z. B wie oben erwähnt Optimierung des QS-Filters) zu erwarten. Als Lösung wird lediglich erwähnt, dass „Plausibilitätsprüfungen bzw. Kreuzvalidierungen […] auf Grundlage verschiedener Datenquellen“ entwickelt werden sollen. Auch diese Lösungsoption(en) sollten in einem Datenvalidierungskonzept ausführlich, z. B mit Beispielen, diskutiert werden. Was ist mit „auf Grundlage verschiedener Datenquellen“ gemeint (außer den schon oben erwähnten Abrechnungsdaten)?
Im letzten Spiegelpunkt wird noch einmal erwähnt, dass „zur Entwicklung von Auffälligkeitskriterien zur Vollzähligkeit auf die Berechnung der Soll-Ist-Statistik (Anmerkung: Eigentlich ist der Begriff „Soll-Statistik“ gebräuchlich; www.sqg.de/datenservice/sollstatistik/index.html) zurückgegriffen werden“ könne. Unabhängig davon, dass die Vollzähligkeit redundant im Konzept aufgeführt ist, sind von einem Datenvalidierungskonzept zum Thema Soll-Statistik detaillierte Ausführungen zu erwarten ‑ besonders unter dem bereits oben erwähnten Aspekt, wie diese Statistik denn im vertragsärztlichen Bereich konkret aussehen könnte.
Im letzten Abschnitt wird die Vollzähligkeitsüberprüfung über DRG-Daten § 21 (4) KHEntgG noch einmal aufgeführt (warum nicht unter dem Strichpunkt „Vollzähligkeit“?). Der Zusammenhang mit ebenfalls erwähnten „Verfahren im ambulanten Bereich“ bleibt dabei unklar. Im letzten Satz des Kapitels wird festgestellt, dass administrative Abrechnungsdaten „eine Art Goldstandard“ für die Vollzähligkeit der QS-Datensätze darstellen. Eine kritische Diskussion von Pro und Contra erfolgt (auch hier) leider nicht.
Zu 4.2.2: Stichprobenverfahren mit Datenabgleich
Dass der Begriff des Gütekriteriums Kriteriumsvalidität im Zusammenhang des Vergleichs von QS-Dokumentation und klinischer Krankenakte nicht angebracht ist, wurde im Kommentar zu Kapitel 3 bereits ausgeführt.
Der Begriff „Goldstandard“ wird im Konzept großzügig verwendet. Tatsächlich kann auch die Krankenakte, bzw. Teile der Akte, sich widersprechen oder nicht eindeutig sein. Die Daten liegen in unterschiedlicher Form vor (Papier vs. digital, interne vs. externe Befunde etc.). In einzelnen Fällen sind QS-Dokumentation (z. B Geburtshilfe) und klinische Dokumentation zumindest teilweise identisch. Der Abgleich mit einem Goldstandard Krankenakte ist dann gar nicht mehr möglich, weil die Information kein zweites Mal vorliegt.
Die Erwähnung der Stichprobenverfahren der KVen an dieser Stelle (z. B bei Zweitbefundung von bildgebenden Verfahren) ist grundsätzlich richtig. Hier hätte man sich eine differenzierte Darstellung beider Verfahren (strukturierter Dialog im Krankenhausbereich und Stichprobenverfahren im KV-Bereich) gewünscht, die Diskussion von Vor- und Nachteilen und ggf. als Synthese eine Lösung, welche die besten Elemente aus beiden Verfahren kombiniert. Stattdessen wird in den folgenden Absätzen im Wesentlichen das aktuelle stationäre Verfahren beschrieben.
Zur Zusammensetzung der Stichprobe zum Datenabgleich wird ein Gesamtumfang von 5 % aller Leistungserbringer vorgeschlagen, was dem Umfang im stationären Verfahren entspricht. Dass dieser „3 % aller Leistungserbringer umfasst, die in der statistischen Basisprüfung unauffällig waren“ und „die restlichen 2 %“ aus den in der Basisprüfung auffälligen Leistungserbringern gezogen werden sollen, ist rechnerisch ein Irrtum bzw. missverständlich formuliert.
Die weitere Schichtung der gezogenen Patienten in eine Gruppe von in der Basisauswertung auffälligen und eine Gruppe von nicht auffälligen Patienten wird damit begründet, dass so die Basisprüfung mithilfe des Datenabgleichs vor Ort „validiert“ werden könne. Gegen die Idee ist grundsätzlich nichts einzuwenden, allerdings werden dann die Untergruppen (d. h. die Belegung der Felder in den Kreuztabellen) so klein, dass „quantitative Aussagen“ über die jeweiligen Grundgesamtheiten kaum noch möglich sind. Außerdem ist die Priorität des Verfahrens eigentlich nicht, sich laufend selbst zu evaluieren, sondern Aussagen über die aktuelle Dokumentationsqualität eines Verfahrens zu machen. Erstaunlicherweise erwähnt das Konzept in diesem Zusammenhang nicht die naheliegenden statistischen Maße „Sensitivität“, „Spezifität“, „positiver und negativer Vorhersagewert", die in den Auswertungen des Stichprobenverfahrens mit Datenabgleich bereits seit Jahren Standard sind.
Zu 4.3: Evaluation und Bericht zum Datenvalidierungsverfahren
In diesem Abschnitt wird methodisch der Umgang mit den Ergebnissen der „Datenvalidierung“ und die Evaluation des Verfahrens vermischt. Bei Ersterem geht es im Prinzip um die Evaluation der Indikatoren (Datenfelder, die nicht reliabel ausgefüllt werden, senken in der Konsequenz auch die Validität des Indikators). Diese Evaluation sollte die viel zitierten „Optimierungsprozesse auf Bundesebene“ am Datensatz anstoßen. Die Evaluation des Verfahrens selbst überprüft hingegen, ob dieses zur „Sicherung der Dokumentationsqualität“ (Titel des Konzepts) überhaupt geeignet ist.
Grundsätzlich ist eine Befragung hierfür als eine Evaluationsmethode sehr wohl denkbar, dann sollten aber auch die Leistungserbringer mit einbezogen werden. Wie leider im gesamten Konzept wird aber auch hier nicht in Frage gestellt, ob sich das Verfahren im stationären und im niedergelassenen Bereich überhaupt in identischer Form realisieren lässt, auch dies müsste Gegenstand einer Verfahrensevaluation sein.
Kapitel 5: Praktische Umsetzung des Datenvalidierungsverfahrens
Es werden Empfehlungen zur Umsetzung gegeben, die sich an den Phasen orientieren:
3. Evaluation des Verfahrens und Verfassen des Berichts
Der Vorschlag, den strukturierten Dialog zu Qualitätsindikatorergebnissen und den strukturierten Dialog zur Datenvalidierung zu parallelisieren, ist grundsätzlich begrüßenswert. Den Leistungserbringern ist es einfacher vermittelbar, dass nicht zweimal pro Jahr die LAG einen strukturierten Dialog mit ihnen initiiert. Auch würde dann einmal pro Jahr nur über die Daten des Vorjahres diskutiert. Schon jetzt vermischt sich im strukturierten Dialog im stationären Bereich die inhaltliche Diskussion der Indikatorergebnisse häufig mit Fragen der Dokumentationsqualität. Problematisch wird allerdings, wenn sich der Datensatz im Vorjahr wesentlich verändert hat (gegenüber früheren Jahren), da es dann schwierig wird, schon vorher vorbereitend auf Basis älterer Ergebnisse die Datenvalidierungskriterien zu entwickeln.
Das Konzept schlägt richtigerweise vor, dass das weiterbestehende sektorspezifische Verfahren der externen stationären QS und die neu einzuführende sQS im gleichen Zeittakt laufen sollten.
Der Vollzähligkeitsabgleich mit Abrechnungsdaten (InEK, KV) wird erneut erwähnt, aber auch hier nicht weiter ausgeführt.
Kapitel 6: Empfehlung: Verfahren zur Überprüfung von personenidentifizierenden Daten
Inhalt Es werden einige Empfehlungen zur Überprüfung personenbezogener Daten abgegeben.
Leider geraten die Begrifflichkeiten an dieser Stelle im Konzept etwas durcheinander:
In der Qesü-RL (§ 14) ist von personenbezogenen Daten die Rede, welche in patientenidentifizierende oder leistungserbringeridentifizierende Daten aufzuteilen sind. Im Aqua-Konzept (Kapitelüberschrift 6) ist nun von personenidentifizierenden Daten die Rede. Im Text heißt es „personenbezogene Daten“, gemeint sind aber „patientenidentifizierende Daten“.
Die Vorschläge, die an dieser Stelle gemacht werden, zu überprüfen, dass es zu „keiner nennenswerten irrtümlichen Verknüpfung von Datensätzen unterschiedlicher Personen kommt“, sind etwas schwer nachvollziehbar. Wie sollte eine solche Überprüfung als Stichprobe erfolgen?
Dass die Pseudonymisierung (dieser zentrale Begriff fehlt übrigens im Text) der patientenidentifizierenden Daten auf Ebene der Vertrauensstelle korrekt abläuft, entzieht sich der technischen und organisatorischen Verantwortung des Aqua-Instituts. Überlegungen zur Validierung sind hier an anderer Stelle (G-BA/Vertrauensstellen-Betreiber) zu machen, einschließlich des Feedbacks an die Leistungserbringer bei Fehlern. Dass der Input der patientenidentifizierenden Daten aus den QS-Dokumentationssystemen, also die Datenfelder mit den Krankenversichertennummern, korrekt spezifiziert und exportiert werden, ist wiederum Aufgabe des Aqua-Instituts. Dabei gibt es Anlass zur Sorge, dass in der ersten Version der Spezifikation 14 (Verfahrensjahr 2011) der stationären Qualitätssicherung, die im Juni 2010 erschien, die Feldlänge des hier erstmals zu erfassenden Feldes zur lebenslangen Krankenversichertennummer vom Aqua-Institut falsch spezifiziert wurde. Wäre dieser Fehler nicht behoben worden, hätte es dazu führen können, dass die Vertrauensstelle nicht korrekte Nummern erhält. Hier wird zukünftig eine größere Sorgfalt bei der Erstellung der Spezifikation nötig sein. Es sei außerdem erneut auf die Machbarkeitsüberprüfung zukünftiger sQS-Verfahren verwiesen, in denen auch die korrekte Erfassung und Übersendung patientenidentifizierender Daten intensiv getestet werden soll.
Ein weiteres grundsätzliches methodisches Problem ist vom Aqua-Institut bis jetzt nicht thematisiert worden. Da mit einer flächendeckenden Einführung der eGK erst in einigen Jahren zu rechnen ist, stehen auch die lebenslangen Krankenversichertennummern voraussichtlich nicht von Beginn an zur Verfügung, so dass die ersten Verfahren mit den alten Krankenversichertennummern starten müssten. Wie aber soll innerhalb eines Verfahrens bei Wechsel der Nummer vorgegangen werden? Ein mit alter Krankenversichertennummer begonnenes Verfahren kann nicht mit neuer Nummer weitergeführt werden, da diese nicht direkt 1:1 abbildbar ist.
Das Konzept endet mit der erneuten falschen Verwendung des Begriffs „Konstruktvalidität“ und führt als Beispiel auf plausible Zuordnung zusammengeführter Daten aus, dass hier „ein Wechsel des Geschlechts nur äußerst selten vorkommen sollte“. Wie schon oben erwähnt, wäre ein ausführlicheres Plausibilitätskonzept wünschenswert.
Das vom Aqua-Institut vorgelegte Konzept zur Sicherung der Dokumentationsqualität besteht im Wesentlichen aus einer Wiedergabe des von der BQS entwickelten Verfahrens mit geringfügigen Modifikationen. Die Darstellung der Inhalte der Qesü-RL enthält ebenso Ungenauigkeiten und z. T. sachliche Fehler wie die theoretische Abhandlung zu den Gütekriterien des Datensatzinstruments. Das so genannte ganzheitliche Konzept verpasst leider die Möglichkeit, neben der Messung der Dokumentationsqualität auch wirkliche Maßnahmen zu ihrer Förderung zu präsentieren. Am schwerwiegendsten ist jedoch die Tatsache, dass das Konzept viele grundsätzliche Probleme der Dokumentationsqualität, die unter den neuen sektorenübergreifenden Rahmenbedingungen zu erwarten sind, gar nicht erwähnt, geschweige denn, adäquat diskutiert.
Aus Sicht der Bundesärztekammer ist das Konzept in der vorliegenden Form leider nicht geeignet, für die anstehenden sQS-Verfahren als Richtschnur zur Sicherung der Dokumentationsqualität zu dienen.
Berlin, den 19.01.2011 Dr. med. Regina Klakow-Franck Leiterin Dezernate 3 und 4
Weitere Informationen des AQUA-Instituts:www.sqg.de/ergebnisse/datenvalidierung/datenvalidierung.html