Palliativmedizin 2014; 15 - PD290
DOI: 10.1055/s-0034-1374461

Qualitätssicherung mit Routine- oder Primärdaten? QS-AMI Projekt zur Beurteilung der Qualität der stationären Versorgung von Herzinfarkt-PatientInnen in Berlin (laufendes Projekt)

B Maier 1, S Behrens 2, L Bruch 3, R Busse 4, D Schmidt 5, H Schühlen 6, R Thieme 7, H Theres 8
  • 1Berliner Herzinfarktregister an TU Berlin, Berlin, Deutschland
  • 2Vivantes Humboldt Klinikum, Kardiologie, Berlin, Deutschland
  • 3Unfallkrankenhaus Berlin, Kardiologie, Berlin, Deutschland
  • 4TU Berlin, MiG, Berlin, Deutschland
  • 5AOK Nordost, Berlin, Deutschland
  • 6Vivantes Auguste-Viktoria-Klinikum, Kardiologie, Berlin, Deutschland
  • 7Jüdisches Krankenhaus, Kardiologie, Berlin, Deutschland
  • 8Humboldtmühle Medical Park, Kardiologie, Berlin, Deutschland

Fragestellung: Im QS-AMI Projekt werden für PatientInnen mit akutem Myokardinfarkt (AMI) erhobene Qualitätsdaten aus dem Berliner Herzinfarktregister (BHIR) mit Routinedaten der AOK Nordost verglichen.

Methodik des Gesamtprojekts:

  • Einschluss 2009 – 11 in Berlin behandelter Herzinfarkt-PatientInnen, AOK und BHIR

  • Beschreibung und getrennte Analyse beider Datensätze

  • Zusammenführung Datensätze über Schlüsselvariablen

  • Vergleich der Datensätze für die als „identisch“ identifizierten PatientInnen

  • Analyse des Mismatch

Teilergebnisse (2009 – 2011): 7739 AOK- und 9133 BHIR-PatientInnen eingeschlossen. Um Unterschieden in Einschlusskriterien zu begegnen, erfolgte Datenlinkage beider pseudonymisierter Datensätze über Schlüsselvariablen für 2559 Patienten (80% der geschätzten Fallzahl).

Das Maß der Übereinstimmung in der Kodierung im AOK- und BHIR-Datensatz wurde mit Kappa Koeffizienten (KK) verglichen.

  • AOK Daten vergleichbar mit BHIR Daten bei

    • ST-Streckenhebungsinfarkten (KK: 0,824)

    • abrechnungsrelevanten Inhalten, Prozeduren, z.B. Katheterintervention (KK: 0,860) oder relevanten Nebendiagnosen, z.B. Diabetes (KK: 0,814)

    • harten Outcomeparametern, Bsp. Krankenhaussterblichkeit (KK: 0,915).

  • AOK Daten bilden nicht abrechnungsrelevante Risikofaktoren oder Begleiterkrankungen nicht zuverlässig ab, Bsp. Rauchen (KK: 0,394).

  • AOK Daten können nur begrenzt „Patientenkarrieren“ zusammenfassen, Bsp. Z.n. Infarkt (KK: 0,004).

  • AOK Daten können nicht zwischen „present on admission“ und im Verlauf des stationären Aufenthaltes differenzieren, Bsp. Herzinsuffizienz (KK: 0,212) und Schock (KK: 0,452).

Schlussfolgerung – Zwischenbilanz: AOK Datensatz kann Überblick geben über Strukturen, Prozesse (Katheterintervention) und Krankenhaussterblichkeit mit Schwierigkeit, dass eine Adjustierung für Krankenhaussterblichkeit nur eingeschränkt vornehmbar ist, da „present on admission“ fehlt und da Risikofaktoren, Begleiterkrankungen und Anamnese nur bedingt abbildbar sind.