Hospital Readmissions - Ein adäquater Indikator der stationären Versorgungsqualität Limitationen tracerspezifischer Auswertungsansätze mit Sekundärdaten (GKV-Routinedaten)
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Sprache:Deutsch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
25.11.2010
Verlag
GRINSeitenzahl
40
Maße (L/B/H)
21/14,8/0,4 cm
Gewicht
73 g
Auflage
2. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-640-76050-3
Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Gesundheit - Sonstiges, Note: 1,0, Universität Bremen, Sprache: Deutsch, Abstract: Während in den USA und in Großbritannien bereits seit den letzten Jahrzenten die extern vergleichende Qualitätssicherung mittels Routinedaten entwickelt worden ist, so wird in Deutschland erst seit 2005 intensiver darüber diskutiert (vgl. Schwartze & Lüngen 2008). Ein besonderer Fokus bei der Messung und dem Vergleich der medizinischen Versorgungsqualität besteht in der Abbildung der einrichtungsübergreifenden stationären Ergebnisqualität, die nach
135 u. 137 SGB V in Deutschland eingeführt worden ist. Zur potentiellen Darstellung der stationären Ergebnisqualität werden aktuell die Indikatoren Mortalität, Wiederaufnahmen, Revisionsraten und andere typische Komplikation genannt (vgl. Heller et al. 2008). Bei der Darstellung der zuvor genannten Indikatoren besteht eine große Uneinigkeit darüber, ob Primärdaten, wie die von der ÄZQ erhoben werden, oder ob Sekundärdaten, die primär zur Abrechnung verwendet werden (GKV-Routinedaten), besser dafür geeignet seien, um einen Vergleich der Ergebnisqualität adäquat abbilden zu können (vgl. Zorn 2007). Aus Public Health-Perspektive nimmt die zunehmend sektorenübergreifende externe Qualitätssicherung in Deutschland aufgrund der gesetzlichen Imple-mentation einen zentralen Stellenwert bei der Entwicklung geeigneter Aus-wertungsansätze und bei der Messung der vergleichenden stationären Ver-sorgungsqualität mittels GKV-Routinedaten ein. Ferner könnte der Anreiz für Krankenkassen und Krankenhäuser darin bestehen, dass vergleichende Qua-litätsindikatoren aus Routinedaten zur späteren Vertragsgestaltung (Pay-for-Performance) genutzt werden (vgl. Schwartze & Lüngen 2008). In dieser Arbeit soll deshalb der Frage nachgegangen werden, ob sekundär-datenermittelte (GKV-Routinedaten) Wiederaufnahmeraten einen adäquaten Indikator der stationären Versorgungsqualität darstellen und ob diese in Zukunft für einen Ergebnisqualitäts- und Vertragswettbewerb für Krankenhäuser und Krankenkassen, sowie zur nutzensteigernden Informationsgestaltung für Patienten genutzt werden könnten?
135 u. 137 SGB V in Deutschland eingeführt worden ist. Zur potentiellen Darstellung der stationären Ergebnisqualität werden aktuell die Indikatoren Mortalität, Wiederaufnahmen, Revisionsraten und andere typische Komplikation genannt (vgl. Heller et al. 2008). Bei der Darstellung der zuvor genannten Indikatoren besteht eine große Uneinigkeit darüber, ob Primärdaten, wie die von der ÄZQ erhoben werden, oder ob Sekundärdaten, die primär zur Abrechnung verwendet werden (GKV-Routinedaten), besser dafür geeignet seien, um einen Vergleich der Ergebnisqualität adäquat abbilden zu können (vgl. Zorn 2007). Aus Public Health-Perspektive nimmt die zunehmend sektorenübergreifende externe Qualitätssicherung in Deutschland aufgrund der gesetzlichen Imple-mentation einen zentralen Stellenwert bei der Entwicklung geeigneter Aus-wertungsansätze und bei der Messung der vergleichenden stationären Ver-sorgungsqualität mittels GKV-Routinedaten ein. Ferner könnte der Anreiz für Krankenkassen und Krankenhäuser darin bestehen, dass vergleichende Qua-litätsindikatoren aus Routinedaten zur späteren Vertragsgestaltung (Pay-for-Performance) genutzt werden (vgl. Schwartze & Lüngen 2008). In dieser Arbeit soll deshalb der Frage nachgegangen werden, ob sekundär-datenermittelte (GKV-Routinedaten) Wiederaufnahmeraten einen adäquaten Indikator der stationären Versorgungsqualität darstellen und ob diese in Zukunft für einen Ergebnisqualitäts- und Vertragswettbewerb für Krankenhäuser und Krankenkassen, sowie zur nutzensteigernden Informationsgestaltung für Patienten genutzt werden könnten?
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