Verwendung von Routinedaten für die Messung ärztlicher Qualität: QISA

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Schlüsselwörter

Qualitätsindikatoren - Routinedaten - Propensity Score Matching

Keywords

quality indicators - routine data - propensity score matching

QISA, das „Qualitätsindikatorensystem für die ambulante Versorgung”, wurde vom AQUA-Institut (Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen) im Auftrag des AOK-Bundesverbands entwickelt, um ambulant tätigen Ärzten das Instrumentarium zur Verfügung zu stellen, die Qualität der Behandlung messen zu können und somit eine Arbeit an der Qualität zu ermöglichen. Um dabei tatsächlich relevante Aspekte valide zu beleuchten, wurde jeder QISA-Indikator aus der bestmöglichen vorliegenden Evidenz abgeleitet und unter Einbezug von Expertenbewertungen definiert. Nachvollziehbar ist das in der strukturierten und sorgfältigen Beschreibung jedes Indikators im QISA-Handbuch. Eine Menge dieser Indikatoren wurde zudem bereits in Pilotprojekten praktisch getestet. Bislang enthält das QISA-Handbuch insgesamt 130 Qualitätsindikatoren. Keiner dieser Indikatoren steht allein für „die” Versorgungsqualität. Annähern kann man sich an diesen nicht leicht fassbaren Begriff nur, indem man eine größere Zahl von gut ausgewählten Indikatoren betrachtet und damit ein mosaikähnliches Bild der Versorgungsqualität gewinnt.

Dabei kann QISA sowohl für die interne Qualitätsarbeit dienen, z. B. bei Qualitätszirkeln, bei der Qualitätsarbeit in Arztnetzen, in medizinischen Versorgungszentren oder auch in der individuellen Arztpraxis. Die Indikatoren können aber auch für externe Qualitätssicherung verwendet werden, wobei hier abhängig von den verwendeten Indikatoren und Anwendungen höhere Anforderungen unter anderem an eine angemessene Risikoadjustierung gestellt werden müssen. Bei der Auswahl der Indikatoren wurde von Beginn an ein großes Augenmerk darauf gelegt, dass diese wenn immer möglich durch Routinedaten abbildbar sind. In dem beschriebenen Projekt wurden QISA-Indikatoren für die retrospektive Beurteilung eines Versorgungsmodells im Vergleich zu einer Kontrollgruppe herangezogen.

Bei der Evaluation eines Hausarztnetzes der AOK Baden-Württemberg sollten neben im Modell prädefinierten Auswertungen weitere Hinweise auf die Behandlungsqualität untersucht werden. Hierfür wurden drei ausgewählte Pharmakotherapie-Indikatoren aus QISA ausgewählt, die mit vorhandenen Routinedaten ausgewertet werden konnten. Dies waren die Generika-Quote, die Multimedikation sowie die Verordnung potenziell problematischer Wirkstoffe bei älteren Patienten gemäß der PRISCUS-Liste.

Hierzu erfolgte durch die AOK Baden-Württemberg die Ziehung einer Zwillingskontrollgruppe aus strukturgleichen Postleitzahlregionen (Einwohnerdichte, Anteil 65-jähriger und älterer, Anteil Einpersonenhaushalte) mithilfe des Verfahrens des „Propensity Score Matching”. Für das Matching wurden die Variablen Alter, Geschlecht, Erwerbsminderungsrenten und Hierarchisierte Morbiditätsgruppen (HMG) verwendet. Da der morbiditätsorientierte Risikostrukturausgleich (Morbi-RSA) auf 80 Krankheiten beschränkt ist, wurden für Patienten ohne HMG Obergruppen der internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD) für das Matching herangezogen.

Die Auswertung der Indikatoren erfolgte durch das Wissenschaftliche Institut der AOK. Im Ergebnis zeigte sich für den Anteil der verordneten Generika an den generikafähigen Wirkstoffen in definierten Tagestherapiedosen in den Jahren 2005 bis 2010 durchgängig ein höherer Anteil in der Interventionsgruppe, wobei sowohl in der Interventions- als auch in der Kontrollgruppe ein Anstieg zu sehen war. Bei der Verordnung von potenziell problematischen Wirkstoffen an ältere Versicherte zeigte sich für alle Jahre eine durchgängig höhere Verordnungshäufigkeit solcher Wirkstoffe in der Kontrollgruppe, wobei dieser Unterschied jedoch nicht signifikant war. Für den Indikator Multimedikation war die Chance, dass Patienten an mindestens 15 Tagen im Jahr mindestens sechs Wirkstoffe gleichzeitig verordnet werden, in der Interventionsgruppe hoch signifikant durchgängig ca. 0,8 Mal so groß wie in der Kontrollgruppe.

Das Projekt zeigt die Machbarkeit der Auswertung von QISA-Indikatoren mit Routinedaten für das Qualitätscontrolling von Versorgungsverträgen.

Autorenerklärung: Dr. Gerhard Schillinger ist Mitarbeiter des AOK-Bundesverbands, Julia Frankenhauser-Mannuß Mitarbeiterin der AOK-Baden-Württemberg und Gisbert Selke ist Mitarbeiter beim Wissenschaftlichen Institut der AOK. Für alle Autoren bestehen keine finanziellen Interessenkonflikte.

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