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Ziel jeder qualitätssichernden Versorgungssteuerung muss eine qualitativ hochwertige, überregional homogene Versorgungssituation sein. Liegen keine Qualitätsdaten vor, dann ist die Vereinbarung einer Mindestmenge zumindest ein Schutz gegen die Risiken einer nur episodisch erfolgenden Versorgung, die in kritischen Situationen weder über die nötige Erfahrung und Routine, noch über die notwendigen Strukturen und Prozesse verfügt. Das belegt das signifikant bessere Qualitätsniveau größerer Abteilungen. Wo aber Qualitätsdaten aufgrund verpflichtender Dokumentationen wie der Neonatalerhebung vorliegen, ist nicht verständlich, warum man sich auf das Fallvolumen alleine verlassen sollte. Die Ergebnisse zeigen, wie differenziert oberhalb einer Mindestmenge die Ergebnisqualität am Beispiel der Mortalität zu bewerten ist. Konzentration alleine scheint kein schlüssiges Konzept zu sein. Dabei gewährt eine Einbeziehung der Ergebnisse über drei Jahre eine gegen zufällige Schwankungen stabilisierte Einstufung der Versorgungsqualität einzelner Einrichtungen.

Sowohl Pfeifer als auch Vogtmann et al. (1) ist zuzustimmen, dass die dabei zu verwendende Risikoadjustierung nicht auf die Parameter Gestationsalter und schwere Missbildungen beschränkt bleiben kann. Unsere Analysen ergaben neun Risikofaktoren, die für das Adjustierungsmodell von Bedeutung sind. Dazu zählen nach reiflicher medizinischer Überlegung auch die FiO2-Gabe und das Basendefizit bei Aufnahme – Parameter, die zu diesem frühen Stadium mehr noch den Gesundheitszustand der Frühgeborenen als die Versorgung durch die Einrichtung widerspiegeln und daher als Risikofaktoren gelten können.

Die Verwendung eines logistischen Regressionsmodells in der vorliegenden, nichthierarchischen Form hatte zum Ziel, für Faktoren zu adjustieren, die ausschließlich das Risikoprofil der Frühgeborenen abbilden und von der Versorgung durch die Krankenhäuser weitgehend unbeeinflusst sind. Durch die Berücksichtigung der Krankenhausebene in einem Mehrebenenmodell hätten wir aber zusätzlich für den – zwar unspezifischen aber dennoch vorhandenen – Versorgungseinfluss der Krankenhäuser korrigiert. Ein solches Vorgehen wäre dem Ziel der Studie, einen risikoadjustierten Vergleich zwischen den Krankenhäusern durchzuführen, zuwidergelaufen. Zweifelsohne wäre es interessant zu untersuchen, auf welche Weise Faktoren wie die Personalstruktur, die Ausstattung, die Organisation, das Prozess- und interne Qualitätsmanagement sowie die Qualitätskultur die Mortalität der Frühgeborenen beeinflussen und wie diese mit der Fallzahl korrelieren. Diese Informationen standen uns aber nicht zur Verfügung. Es sollte vielmehr für die gegebene Datenlage die potenzielle Nutzung der Neonataldaten evaluiert werden. Die Suche nach einem Schwellenwert würde andererseits nur Sinn machen, wenn man eine geforderte Mindestqualität festlegen würde und bei der bisherigen theoretischen Modellbildung einen monoton fallenden oder steigenden Einfluss auf das Ergebnis unterstellen kann. Dagegen erscheint die direkte Bewertung einzelner Einrichtungen nach der tatsächlich erreichten Ergebnisqualität anhand der vorliegenden Neonataldaten der pragmatischere Weg. Inwieweit hierfür die Daten des Jahres 2010 als Erstjahr der neuen Neonatalerhebung bereits ausreichende Vollständigkeit besitzen, entzieht sich derzeit mangels Datenzugriff unserer Kenntnis. Dies müsste in den folgenden Jahren unter Berücksichtigung der Geburtenregister geklärt werden.

Der Ausschluss von zu- und weiterverlegten Frühgeborenen war unvermeidlich, weil zuverlegte Kinder vermutlich neonatologisch vorbehandelt wurden und eine Zuordnung der Behandlungsqualität damit nicht mehr eindeutig möglich ist. Eine Berücksichtigung der zuverlegten Kinder hätte eher zum Vorwurf geführt, durch diese risikoreicheren Kinder die Mortalität der großen Einrichtungen künstlich zu erhöhen. Bei weiterverlegten Kindern ist dagegen die Berechnung der Mortalität nicht möglich. Der risikoadjustierte Vergleich der ausschließlich in einer Klinik behandelten Kinder ist daher aus unserer Sicht der am klarsten definierte und damit der gerechteste.

DOI: 10.3238/arztebl.2013.0118

Dr. rer. medic. Marcus Kutschmann, Dipl.-Stat., Dr. med. Christof Veit
BQS Institut für Qualität und Patientensicherheit,
m.kutschmann@bqs-institut.de

Interessenkonflikt

Das BQS Institut für Qualität & Patientensicherheit erhielt für die Analyse, die diesem Schlusswort zugrunde liegt, finanzielle Unterstützung von der Deutschen Krankenhausgesellschaft (DKG e.V.). Dr. Kutschmann und Dr. Veit sind Angestellte des BQS Instituts für Qualität & Patientensicherheit. Die Autoren erklären, dass darüber hinaus kein weiterer Interessenkonflikt besteht.

1.
Vogtmann C, Koch R, Gmyrek D, Kaiser A, Friedrich A: Risk-adjusted intraventricular hemorrhage rates in very premature infants – towards quality assurance between neonatal units. Dtsch Arztebl Int 2012; 109(31–32): 527–33 VOLLTEXT
2.
Kutschmann M, Bungard S, Kötting J, Trümner A, Fusch C, Veit C:
The care of preterm infants with birth weight below 1 250 g: risk-adjusted quality benchmarking as part of validating a caseload-based management system. Dtsch Arztebl Int 2012; 109(31–32): 519–26 VOLLTEXT
1.Vogtmann C, Koch R, Gmyrek D, Kaiser A, Friedrich A: Risk-adjusted intraventricular hemorrhage rates in very premature infants – towards quality assurance between neonatal units. Dtsch Arztebl Int 2012; 109(31–32): 527–33 VOLLTEXT
2.Kutschmann M, Bungard S, Kötting J, Trümner A, Fusch C, Veit C:
The care of preterm infants with birth weight below 1 250 g: risk-adjusted quality benchmarking as part of validating a caseload-based management system. Dtsch Arztebl Int 2012; 109(31–32): 519–26 VOLLTEXT

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