Dtsch Med Wochenschr 2010; 135(41): 2015-2020
DOI: 10.1055/s-0030-1267475
Originalarbeit | Original article
Gesundheitsökonomie
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Zusammenhang von Sterblichkeit im Krankenhaus und Sterblichkeit in definierten Zeiträumen nach stationärer Aufnahme

Eine Analyse von Qualitätsberichten zu AOK-VersichertenRelationship between in-hospital and peri-hospital mortality Analysis of quality reports covering insured from local sickness fundsJ. Stausberg1
  • 1Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie (IBE), Ludwig-Maximilians-Universität München
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Publication History

eingereicht: 1.4.2010

akzeptiert: 5.8.2010

Publication Date:
05 October 2010 (online)

Zusammenfassung

Hintergrund und Fragestellung: Sterblichkeit im Krankenhaus ist eine verbreitete Kennzahl zur Qualitätsbewertung stationärer Leistungen. Neben allgemeinen Bedenken wird über die Notwendigkeit einer definierten Nachbeobachtungszeit diskutiert. Aus dem Verfahren „Qualitätssicherung der stationären Versorgung mit Routinedaten” (QSR) stehen von Versicherten der AOK entsprechende Angaben zur Verfügung. Hierüber soll der Zusammenhang zwischen Sterblichkeit im Krankenhaus und Sterblichkeit in definierten Zeiträumen geklärt werden.

Patienten und Methodik: Den veröffentlichten QSR-Klinikberichten von 31 Krankenhäusern der HELIOS Kliniken Gruppe wurden Angaben zur Sterblichkeit im Krankenhaus sowie 30 Tage, 90 Tage und einem Jahr nach Aufnahme entnommen. Der Zusammenhang der verschiedenen Zeiträume wurde über den nicht-parametrischen Korrelationskoeffizienten bestimmt, Trends mit der linearen Regression untersucht.

Ergebnisse: Für Herzinsuffizienz, Herzinfarkt und Hirninfarkt oder intrazerebrale Blutung besteht ein relevanter (r 0,552–0,908) und signifikanter (p ≤ 0,006) Zusammenhang zwischen den verschiedenen Zeiträumen. Für chirurgische Leistungsbereiche lassen sich vergleichbare Ergebnisse identifizieren. Bei 15 von 85 Verläufen findet sich ein statistisch signifikanter Trend. Für das standardisierte Mortalitätsverhältnis wird hierbei die Schwelle der 1 nur in vier Verläufen durchschritten.

Folgerungen: Eine längere Nachbeobachtung der Sterblichkeit ist zur Qualitätsbewertung stationärer Leistungen nach den hier vorgelegten Ergebnissen nicht zwingend erforderlich. Zukünftige Arbeiten sollten sich daher auf die Identifikation einer geeigneten Rechengröße konzentrieren, die die Krankenhäuser in ihrem internen Qualitätsmanagement optimal unterstützt.

Abstract

Background and objective: In-hospital mortality is a common criterion for evaluating the quality of medical care provided for inpatients. Besides general concerns, the call for a defined follow-up-period is the subject to be discussed. A project – abbreviated as QSR – covering insured from local health insurance funds now provides respective information. By this means, the relationship between in-hospital and peri-hospital mortality can be elaborated.

Patients and methods: Data regarding in-hospital mortality, mortality 30 days, 90 days as well as one year after admission was gathered from QSR quality reports covering 31 hospitals of the HELIOS hospital group. The relationship between the various periods was determined by the non-parametric correlation coefficient, whereas trends were analyzed based on linear regression.

Results: There is a relevant (r between 0.552 and 0.908) and significant (p ≤ 0.006) relation between the various periods with respect to heart failure, cardiac infarction, and stroke or intracerebral haemorrhage. As to surgical fields, comparable results can be recognized. Fifteen out of 85 courses show a statistically significant trend. Only four courses are tangent to the threshold 1 applicable for the standard mortality ratio.

Conclusion: The study revealed no imperative need to analyze mortality for longer follow-up-periods in order to assess quality of inpatient health care. Therefore, future efforts should concentrate on the identification of an adequate operand that supports best the hospitals in their internal quality management.

Literatur

Prof. Dr. med. Jürgen Stausberg

Ludwig-Maximilians-Universität München
Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie (IBE)

Marchioninistraße 15

81377 München

Phone: 089/7095-7499

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Email: juergen.stausberg@ibe.med.uni-muenchen.de

URL: http://ibe.web.med.uni-muenchen.de/

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