Medizinische Leistungen für ambulante Versorgungsgruppen - Merins, Elena; Tenckhoff, Bernhard; Robra, Bernt-Peter (Gesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement, 2018)
Zielsetzung Morbidität und Versorgungsleistungen hängen über evidenzbasierte Regeln, Patientenpräferenzen und Erfahrungen der medizinischen Praxis miteinander zusammen, eine „feste Kopplung“ gibt es jedoch nicht. Mit dem Ziel, ambulante Versorgungsgruppen zu beschreiben, wird ein Verfahren vorgestellt, das Diagnosen und medizinische Leistungen der umfangreichen Abrechnungsstatistik aufeinander bezieht.Material und Methodik Grundlage sind bundesweite Abrechnungsdaten der ambulanten Versorgung aus dem Jahr 2012. Das Verfahren wird am Beispiel eines Versorgungsproblems vorgestellt: Patienten mit Entzündungen der ableitenden Harnwege differenziert nach Alter und Geschlecht. Kontrollgruppe sind Patienten ohne diese Diagnose. Mit Kenngrößen aus dem Vergleich von Ziel- und Kontrollgruppe – der positiven Likelihood Ratio und der Breite ihres Konfidenzintervalls – wird eine Clusteranalyse der Abrechnungsleistungen durchgeführt. Die Cluster werden als partielle empirische Charakterisierung des Zusammenhangs von Diagnosen als Morbiditätskriterium mit Leistungen als Versorgungsindikatoren interpretiert.Ergebnisse Das Verfahren eliminiert viele unspezifische, wenig trennscharfe oder quantitativ bedeutungslose Leistungen. Der ermittelte Satz diagnoseassoziierter Leistungen ist auf das jeweilige Versorgungsproblem bezogen, bleibt vom Umfang überschaubar (22 bis 71 Leistungen je Gruppe) und kann durch Variation der Grenzwerte der Kennziffern unterschiedlich eng mit der Diagnose gekoppelt werden.Schlussfolgerung Die vorgestellte Analyse fördert Leistungstransparenz und kann die Weiterentwicklung des Abrechnungssystems mit seinen impliziten Anreizstrukturen unterstützen. Cluster-Leistungen können Informationen zur Entwicklung der assoziierten Morbidität beitragen.
Keywords: Versorgungsleistungen; ambulante Versorgungsgruppen; Klassifikationssysteme; Multimorbidität; Clusteranalyse