Übergänge in der ambulanten und stationären Palliativversorgung (PV) am Beispiel von Bonn (BN) und Augsburg (A)

Hintergrund:

Gelingende Übergänge tragen zu Versorgungskontinuität, Handlungssicherheit und Deutungsgewissheit für alle Beteiligten im Versorgungsnetz bei. Dies ermöglicht Betroffenen (Patient*innen und Angehörigen) eine unabhängige, autonome Gestaltung eigener Lebenswelten so lange wie möglich aufrechtzuerhalten. Krisensituationen können besser bewältigt und in Form ‚normalisierend wirkender Alltagsrahmungen' abgefedert werden. Das Projekt „Übergänge in der PV“ untersucht an zwei Standorten vergleichend schnittstellenübergreifende Versorgungsverläufe und unterschiedliche palliative -netzwerke.

Methoden:

Ein systematischer Vergleich mittels Kombination aus qualitativen und quantitativen Erhebungsverfahren. Rund 2000 Patient*innenverlaufsdaten aus dem Jahr 2016 wurden in SPSS eingegeben und deskriptiv analysiert. Ergänzend hierzu wurden Leitfadeninterviews mit zehn Expert*innen aus dem Gesundheitswesen durchgeführt.

Ergebnisse:

Bei der Analyse der Fragen, in welchem Krankheitsstadium, woher und wohin Patient*innen verlegt werden, zeigten sich Unterschiede nicht nur bei den Aufnahmen (BN: 55% krankenhausinterne Verlegungen; A: 75%), sondern auch Entlassungen. Die sich hierin abbildenden Prozesse und Strukturen wurden mittels Expert*inneninterviews komplementiert. Dabei wurden neben gut verlaufenden Übergängen auch Barrieren und Lücken (Medikation, zeitnahe Weiterversorgung und Anbindung an spezialisierte PV) im jeweiligen Versorgungsnetz thematisiert. Im Vortrag werden die Ergebnisse zu den unterschiedlichen Ebenen bzw. Sektoren der PV im Detail vorgestellt.

Schlussfolgerungen:

Die kontrastierende Analyse der Behandlungspfade auf Basis der Dokumentationen von Patient*innenakten gibt eine Vielzahl von Hinweisen für Optimierungsbedarf von Schnittstellenmanagement. Dies wird durch die Expert*innen gestützt. Diese Ergebnisse sind ein wichtiges Element zur Entwicklung von Kerndimensionen für die prospektive Kohortenanalyse.

Förderer: BMBF (01GY1707)