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Klinische Anästhesie | Clinical Anaesthesia
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Automatisierte OPS- basierte Kalkulation der hauseigenen Transfusionswahrscheinlichkeit von Erythrozyten­konzentraten

Automatized OPS-based calculation of likelihood of RBC concentrate transfusion in a hospital

Schlüsselwörter Transfusion – Benchmark – Hämotherapie-Richtlinie – Patientenaufklärung
Keywords Transfusion – Benchmark – Haemotherapy Guideline – Patient Information
Zusammenfassung

Hintergrund: Entsprechend der Richtlinie Hämotherapie müssen bei Patienten mit planbaren Eingriffen, bei denen perioperativ eine Transfusion von Erythrozytenkonzentraten (EK) ernsthaft in Betracht kommt, ein gültiger Befund der Blutgruppenbestimmung und ein Ergebnis des Antikörpersuchtests vorliegen. Die lokale eingriffsspezifische Transfusionswahrscheinlichkeit muss hierbei basierend auf hauseigenen Daten kalkuliert werden. 

Methodik: In die Studie wurden stationäre Patienten des Universitätsklinikums Frankfurt aus 2016 mit einer OPS der Kategorie 5-xxx eingeschlossen. Die Transfusionswahrscheinlichkeit wurde für jeweilige OPS-Gruppen, Indexeingriffe, Kombieingriffe sowie Serien als Quotient aus der Anzahl an Eingriffen mit mindestens einer EK-Transfusion (OPS-Ziffer 8-800.c*) im Verhältnis zur Gesamtzahl aller Eingriffe der jewei-ligen Gruppe definiert. Hierfür wurde eine webbasierte Softwarelösung (PBM Healthcare) zur OPS-basierten Kalkulation der hauseigenen eingriffsspezifischen Transfusionswahrscheinlichkeit entwickelt und genutzt.

Ergebnisse: Insgesamt erhielten 743 von 21.857 (3,4%) Patienten mindestens 1 EK während der perioperativen Phase (Zeitraum OP-Tag bis einschließlich 4. postoperativer Tag) sowie 2.010 von 21.857 (9,2%) Patienten mindestens 1 EK während des stationären Aufenthalts. Mithilfe der analysierten hauseigenen Daten wurden lokale Indexeingriffe mit einer perioperativen Transfusionswahrscheinlichkeit von mindestens 10% iden-tifiziert (z.B. Herzklappen-OP; aortokoronarer Bypass; Aortenchirurgie; Resektion von Ösophagus, Magen, Dünn-/Dickdarm, Harnblase, Prostata; Endoprothese Hüftgelenk). Mittels web-basierter Softwarelösung und Daten weiterer Universitätsklinika konnten die EK-Transfusionsdaten auf OPS-Ebene mit einem universitären Benchmark verglichen werden.

Schlussfolgerungen: Gemäß Hämotherapie-Richtlinie ist die Kenntnis der hauseigenen Daten zur EK-Transfusions-wahrscheinlichkeit eine wesentliche Voraussetzung für eine qualifizierte Patientenaufklärung sowie für eine ökonomische Blutversorgung. Die hier beschriebene Softwarelösung ermöglicht eine automatisierte OPS-basierte Kalkulation der hauseigenen Transfusionswahrscheinlichkeit, erlaubt die Identifizierung von Indexeingriffen mit einer perioperativen Transfusionswahrscheinlichkeit von mindestens 10% sowie einen Vergleich mit einem Benchmark.

Summary

Background: According to the Haemo-therapy Guideline, patients with planned surgery increased probability of red blood cell (RBC) transfusion must have a valid blood grouping and antibody screening test result. The local, intervention-specific transfusion probability need to consider local in-house data. 

Methods: Included were hospitalized patients undergoing surgery with an OPS code of category 5-xxx at the University Hospital Frankfurt in 2016. The transfusion probability was calculated as the quotient of the number of procedures with at least one RBC transfusion (OPS code 8-800.c*) relative to the total number of procedures for OPS groups, index procedures, combined procedures and series. Here, a web-based software solution (PBM Healthcare) with an automatic OPS-based calculation of the inhouse procedure-specific transfusion probability was developed and used.

Results: In total, 743 of 21,857 (3.4%) patients received at least 1 RBC during the perioperative phase (period from the day of surgery until the 4th day after surgery) and 2,010 of 21,857 (9.2%) patients received at least 1 RBC during the hospital stay. Based on the in-house data local index procedures with a peri-operative transfusion probability of at least 10% could be identified (e.g. heart valve surgery; aortocoronary bypass; aortic surgery; resection of oesophagus, stomach, small/large intestine, urinary bladder, prostate; hip joint endoprosthesis). Using the web-based software tool and data from other university hospitals, the RBC transfusion data were compared with the university benchmark.

Conclusions: According to the haemotherapy guideline the knowledge of in-house data on RBC transfusion probability is an essential prerequisite for qualified patient information and an economic blood supply. The new software tool enables an automated OPS-based calculation of the in-house transfusion probability, allows for the identification of index interventions with a perioperative transfusion probability
of at least 10% and the comparison with a benchmark.

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