66. Jahrgang - April 2025
Sonderbeiträge | Special Articles
Qualitätssicherung | Quality Assurance
O. Karaca · T. Auhuber · E. Bialas · J. Giese · M. Schuster · C. Waydhas · P. Friederich
Prozess-Benchmarking von Intensivstationen: Methodenentwicklung und Machbarkeitsnachweis
Schlüsselwörter
Prozessmanagement – Intensivstation – Aufnahme – Datenanalyse – Benchmarking
Keywords
Process Management – Intensive Care Unit – Admission – Data Analysis – Benchmarking
Zusammenfassung
Hintergrund
Intensivstationen benötigen ein effizientes Prozessmanagement, um bei begrenzten zur Verfügung stehenden Ressourcen die anfallende Anzahl an Patienten zu bewältigen. Hierfür sind eine einheitliche Definition, standardisierte Analyse und objektive Bewertung der intensivmedizinischen Prozesse unabdingbar. Eine Voraussetzung dafür ist die Bildung von möglichst homogenen Fallkollektiven, um Vergleichbarkeit zwischen Intensivstationen herzustellen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, einen Gruppierungsalgorithmus für intensivmedizinische Fälle zu entwickeln und eine erste Abschätzung möglicher Unterschiede hinsichtlich der Inanspruchnahme von Intensivstationskapazitäten zu bieten.
Material und Methoden
Grundlage bildeten die Daten gemäß § 21 des Krankenhausentgeltgesetzes (KHEntgG) von drei Krankenhausstandorten für das Abrechnungsjahr 2019. Der Ansatz erfolgte auf Fallebene. Zur
Bildung homogener Fallkollektive wurde eine Kombination aus einer Diagnosis Related Group (DRG), einem Operationen- und Prozedurenschlüssel und einer Hauptdiagnose gebildet. Die Fallkollektive wurden hinsichtlich ihrer Inanspruchnahme von Intensivkapazitäten, ihrer Verweildauer auf den Intensivstationen und im Krankenhaus insgesamt sowie ihrem Alter untersucht. Um die Häufigkeit intensivmedizinischer DRG – A-DRG – zu identifizieren, wurde die Methodik umgekehrt angewandt ausgehend von der Hauptdiagnose.
Ergebnisse
Sechs Fallkollektive zu Kombinationen aus DRG, Operationen- und Prozedurenschlüssel und Hauptdiagnose werden vorgestellt. Für vier der sechs Fallkollektive zeigten sich signifikante Unterschiede in der Inanspruchnahme von Intensivstationskapazitäten zwischen den untersuchten Krankenhausstandorten. Je nach Fallkollektiv fanden sich für die weiteren Ergebnisparameter tendenzielle, aber statistisch nicht signifikante Unterschiede zwischen den Krankenhausstandorten.
Diskussion
Durch die Bildung von Fallkollektiven aus DRG, einem Operationen- und Prozedurenschlüssel und einer Hauptdiagnose wird eine Homogenität der Fälle erreicht, mit der relevante Parameter der Intensivstationen verglichen werden können. Die Unterschiede beruhen nicht auf fallgruppenspezifischen Merkmalen. Die Ursachen dieser Unterschiede sowie die Bewertung der intensivmedizinischen Prozesse müssen durch Studien mit höheren Fallzahlen analysiert werden.
Summary
Background
Intensive care units require an efficient process management to cope with li-mited resources. A uniform definition, a standardised analysis and an objective evaluation of their processes are essential. One requirement is the formation of case groups that are as homogeneous as possible to establish comparability between various intensive care units. The purpose of this study is to develop a grouping algorithm applicable to intensive care patients and to provide an initial assessment of possible differences in the utilisation of the capacities at intensive care units of various hospitals.
Materials and methods
Hospital routine data (according to § 21 KHEntgG) from three hospitals from 2019 is used for creating homogeneous case groups. For this, a Diagnosis Related Group, an operation and procedure key and a main diagnosis according to the International Classification of Diseases were combined. These case groups were analysed at the case level with regard to age, intensive care unit usage, and length of intensive care and hospital stay.
Results
Here we present six case groups characterised by a Diagnosis Related Group, an operations and procedures key, and a main diagnosis. There are statistically significant differences in the utilisation of intensive care capacities in four of the six case groups. For all other parameters we observed only tendencies between the case groups, however, no statistically significant differences.
Conclusions
By forming case groups according to the approach presented, comparison of parameters relevant to intensive care unit admission is possible between different hospitals. The observed differences between hospitals in our study are neither based on case-specific nor on case-group-specific characteristics. Identification of the reasons underlying these differences between hospitals require further studies with higher case numbers.
