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Gesundheitswesen 2021; 83(S 02): S87-S96
DOI: 10.1055/a-1585-1735
Originalarbeit

Operationalisierung von Qualitätsindikatoren mittels Routinedaten am Beispiel der Evaluation der „Integrierten Versorgung Gesundes Kinzigtal“

Operationalization of Quality Indicators with Routine Data Using the Example of the Evaluation of “Integrated Care Healthy Kinzigtal”
Ingrid Köster   *
1   PMV forschungsgruppe an der Medizinischen Fakultät und Uniklinik Köln, Universität zu Köln, Köln, Deutschland
,
Claudia Mehl   *
2   Institut für Versorgungsforschung und Klinische Epidemiologie, Philipps-Universität Marburg, Marburg, Deutschland
,
Achim Siegel
3   Institut für Arbeitsmedizin, Sozialmedizin und Versorgungsforschung, Universitätsklinikum Tübingen, Tübingen, Deutschland
,
Erika Graf
4   Institut für Medizinische Biometrie und Statistik, Universitätsklinikum Freiburg, Medizinische Fakultät, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Freiburg, Deutschland
,
Dominikus Stelzer
4   Institut für Medizinische Biometrie und Statistik, Universitätsklinikum Freiburg, Medizinische Fakultät, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Freiburg, Deutschland
,
Erik Farin-Glattacker
5   Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik, Sektion Versorgungsforschung und Rehabilitationsforschung, Freiburg, Deutschland
,
Max Geraedts   **
2   Institut für Versorgungsforschung und Klinische Epidemiologie, Philipps-Universität Marburg, Marburg, Deutschland
,
Ingrid Schubert   **
1   PMV forschungsgruppe an der Medizinischen Fakultät und Uniklinik Köln, Universität zu Köln, Köln, Deutschland
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Erratum: Operationalisierung von Qualitätsindikatoren mittels Routinedaten am Beispiel der Evaluation der „Integrierten Versorgung Gesundes Kinzigtal“Gesundheitswesen 2021; 83(S 02): e58-e58
DOI: 10.1055/a-1701-7037

Zusammenfassung

Ziel Für die 10-Jahres-Evaluation der Integrierten Versorgung „Gesundes Kinzigtal“ (IVGK, Innovationsfonds-Projekt 01VSF16002) konsentierte eine multidisziplinäre Expertengruppe 101 Qualitätsindikatoren (QI), mit denen die Qualität der regional integrierten Versorgung mit ihrer Ausrichtung auf Gesundheits- und Präventionsprogramme evaluiert werden sollte. Ein Kriterium war, dass sich diese QI prinzipiell für eine Abbildung mittels Routinedaten eignen sollten. Ziel der Studie war es, zu prüfen, wie viele der und auf welche Weise die entwickelten QI in Deutschland tatsächlich mit Routinedaten abgebildet werden können und aus welchen Gründen eine Operationalisierung eingeschränkt oder nicht möglich war.

Material und Methode Die Operationalisierung der QI erfolgte mittels pseudonymisierten Abrechnungsdaten der AOK Baden-Württemberg der Jahre 2006–2015, die das Wissenschaftliche Institut der AOK (WIdO) dem Evaluationsteam zur Verfügung stellte. Alle operationalisierten Indikatoren waren binär kodiert (Kriterium erfüllt ja/nein). Die in den Zähler- und Nennerdefinitionen benannten Diagnosen, Prozeduren oder Arzneimittel wurden über ICD-10-Kodes (Ein- und Ausschlussdiagnosen), EBM-Kennziffern, OPS-Schlüssel und ATC-Kodes operationalisiert. Indikatorprävalenzen wurden im zeitlichen Verlauf zur Prüfung von Auffälligkeiten als Hinweis auf mögliche Fehlkodierung untersucht.

Ergebnisse 90 der 101 Indikatoren waren mit Routinedaten operationalisierbar. 14 der 90 Indikatoren konnten nur mit Einschränkungen operationalisiert werden, da entsprechende Leistungsziffern erst im Beobachtungszeitraum eingeführt oder bestehende Ziffern verändert wurden. 76 der 90 Indikatoren konnten uneingeschränkt operationalisiert werden, davon waren bei 15 Indikatoren Vor- und Nachbeobachtungszeiten notwendig, wodurch sie nicht für alle Jahre dargestellt werden konnten. 11 von 101 QI waren nicht operationalisierbar, da EBM-Ziffern erst nach 2015 eingeführt oder nicht als Einzelleistung für alle Arztgruppen erfasst wurden (z. B. Spirometrie und Langzeit-EKG). Auffällige Verläufe in den Indikatorprävalenzen waren erklärbar.

Schlussfolgerung Routinedaten ermöglichen ein ressourcensparendes Qualitätsmonitoring. Eine Veränderung der Datengrundlage im Beobachtungszeitraum, wie etwa durch Neueinführung oder Streichung von Abrechnungsziffern, erschwert die longitudinale, routinedatenbasierte Qualitätsbewertung, ermöglicht aber ggfs. für spätere Zeiträume die Operationalisierung weiterer oder neuer Indikatoren.

Abstract

Aim As part of the 10-year evaluation of Gesundes Kinzigtal Integrated Care (IVGK, Innovation Fund Project 01VSF16002), a multidisciplinary group of experts agreed on 101 quality indicators (QI) to evaluate the quality of regionally integrated care with its focus on health and prevention programs. One criterion was that the selected QI should in principle be suitable for mapping using routine data. The aim of the study was to investigate how many and in what way the QI developed can actually be mapped in Germany with routine data and for what reasons operationalization was restricted or not possible.

Material and methods The operationalization of the QIs was performed using pseudonymized billing data of the AOK Baden-Württemberg from 2006 to 2015, which the Scientific Institute of the AOK (WIdO) provided to the evaluation team. All operationalized indicators were binary coded (criterion fulfilled yes/no). The diagnoses, procedures, or drugs named in the numerator and denominator definitions were operationalized using ICD-10 codes (inclusion and exclusion diagnoses), EBM codes, OPS codes, ATC codes. Indicator prevalences were examined over time to check for abnormalities as an indication of possible misscoding.

Results Ninety of the 101 indicators were operationalizable with routine data. Fourteen of the 90 indicators could only be operationalized with restrictions, as corresponding service codes were only introduced or existing codes were changed during the observation period. Seventy-six of 90 indicators could be operationalized without restrictions. In this context, 15 of these 76 indicators required pre- and follow-up periods, which meant that they could not be presented for all years. Eleven of 101 QIs could not be operationalized because EBM codes were only introduced after 2015 or were not recorded as individual services for all physician groups (e. g., spirometry and long-term ECG). Striking trends in indicator prevalences could be explained.

Conclusion Routine data enable resource-saving quality monitoring. A change in the data basis during the observation period, for example through the introduction or deletion of billing codes, makes the longitudinal, routine data-based quality assessment more difficult, but enables further or new indicators to be operationalized for later periods.

Schlüsselwörter

Qualitätsindikatoren - GKV-Routinedaten - Operationalisierung - Gesundheitsversorgungsforschung - Integrierte Versorgung

Key words

Quality Indicators - administrative data - operationalisation - integrated care

* geteilte Erstautorenschaft


** geteilte Letztautorenschaft


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Publication History

Article published online:
10 November 2021

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