Der Beschluss des Innovationsausschusses
Erkenntnistransfer vom 17.10.2022
Der Beschluss in Kürze
Der Innovationsausschuss beschließt, die Erkenntnisse aus OptiStruk dem Bundesministerium für Gesundheit und den für den Rettungsdienst zuständigen Landesministerien zur Information weiterzuleiten. Beschluss und Ergebnisbericht werden veröffentlicht. Die Geschäftsstelle wird mit der Weiterleitung beauftragt.
Zusammenfassung von MVF, KI-gestützt aus dem Beschluss.
Begründung
Nach Auffassung des Ausschusses hat das Projekt einen als Algorithmus umgesetzten Indikator für Strukturqualität erfolgreich entwickelt und evaluiert. Grundlage waren Literaturrecherche, ein Delphi-Verfahren und Routinedatenanalysen von Abrechnungsdaten der Betriebskrankenkassen; das methodische Vorgehen hält der Ausschuss für grundsätzlich angemessen. Die Analysen zeigen regionale Unterschiede der Versorgungslage, Versorgungslücken und Hinweise auf einen Zusammenhang zwischen Strukturqualität und Ein-Jahres-Mortalität. Einschränkend nennt der Ausschuss fehlende Angaben zu Schweregrad und Komorbiditäten in den Routinedaten sowie eine geringe Varianzaufklärung der Regressionsmodelle; eine weitere Validierung oder prospektive Betrachtung empfiehlt er. Weil die Erkenntnisse zum Diskurs über Reformen der Krankenhausversorgung beitragen können, werden sie zur Information weitergeleitet.
„Die in dem Projekt gewonnen Erkenntnisse können einen Beitrag zum aktuellen fachlichen und politischen Diskurs über Reformansätze der Krankenhausversorgung leisten.“ Beschlusstext, S. 2 ↗
Hindernisse laut Beschluss (2)
- belegt Datenverfügbarkeit und Datenqualität: In den Routinedaten fehlen detaillierte Angaben etwa zu Schweregrad und Komorbiditäten; eine weitere Validierung oder prospektive Betrachtung wird empfohlen.
Zitat aus dem Beschluss
„Eine zusätzliche Validierung des Algorithmus anhand weiterer Daten oder eine prospektive Betrachtung wären jedoch empfehlenswert, da in den Routinedaten keine detaillierten Informationen beispielsweise zu Schweregrad und Komorbiditäten vorliegen.“ Beschlusstext, S. 2 ↗
- belegt Auswertung und Statistik: Geringe Varianzaufklärung der Regressionsmodelle
Zitat aus dem Beschluss
„Des Weiteren ist die Varianzaufklärung bei den Regressionsmodellen recht gering.“ Beschlusstext, S. 2 ↗
Kennzeichen: belegt · nachsehen · bestritten · ungeprüft. Bedeutung →
Was der Beschluss positiv vermerkt (6)
- belegt Indikator für Strukturqualität als Algorithmus entwickelt und evaluiert
Zitat aus dem Beschluss
„Das Projekt hat erfolgreich einen Indikator für Strukturqualität für die Zuweisung von bestimmten Indikationen zu Fachabteilungen in Form eines Algorithmus entwickelt und wissenschaftlich evaluiert.“ Beschlusstext, S. 1 ↗
- belegt Methodisches Vorgehen grundsätzlich angemessen
Zitat aus dem Beschluss
„Das methodische Vorgehen war grundsätzlich angemessen.“ Beschlusstext, S. 1 ↗
- ungeprüft Die Versorgungslage ist für die drei untersuchten Krankheitsbilder regional verschieden
Zitat aus dem Beschluss
„Die Ergebnisse der Analysen zeigen, dass die Versorgungslage in Deutschland für die drei vom Projekt untersuchten K rankheitsbilder regional verschieden ist.“ Beschlusstext, S. 1 ↗
- belegt Teilweise Nachweis, dass Verlegung oder direkte Einlieferung in passendere Krankenhäuser die Versorgungsqualität verbessert hätte
Zitat aus dem Beschluss
„Teilweise konnte nachgewiesen werden, dass die Versorgungsqualität durch Verlegung oder direkte Einlieferung von Patientinnen und Patienten der drei untersuchten Diagnosen in ein anderes passenderes Krankenhaus hätte verbessert werden können.“ Beschlusstext, S. 1 ↗
- belegt Hinweise auf einen Zusammenhang zwischen Strukturqualität und Ein-Jahres-Mortalität
Zitat aus dem Beschluss
„Es wurden Hinweise auf einen Zusammenhang zwischen der im Projekt definierten Strukturqualität der einzelnen Krankenhäuser und dem Behandlungsergebnis der dort behandelten Patientinnen und Patienten (Ein-Jahres-Mortalität) in den drei untersuchten Indikationen gefunden.“ Beschlusstext, S. 1 ↗
- belegt Möglicher Beitrag zum Reformdiskurs der Krankenhausversorgung
Zitat aus dem Beschluss
„Die in dem Projekt gewonnen Erkenntnisse können einen Beitrag zum aktuellen fachlichen und politischen Diskurs über Reformansätze der Krankenhausversorgung leisten.“ Beschlusstext, S. 2 ↗
Übertragbarkeit laut Beschluss
Der Beschluss sieht einen möglichen Beitrag der Erkenntnisse zum fachlichen und politischen Diskurs über Reformansätze der Krankenhausversorgung. Er empfiehlt jedoch eine zusätzliche Validierung des Algorithmus anhand weiterer Daten oder eine prospektive Betrachtung.
Adressaten und Auftrag (3)
- BMG: Information über die gewonnenen Erkenntnisse
- Für den Rettungsdienst zuständige Ministerien der Länder: Information über die gewonnenen Erkenntnisse
- Geschäftsstelle des Innovationsausschusses: Weiterleitung der Erkenntnisse an die genannten Institutionen
Wie es ausging
0 Hauptziele, davon 0 signifikant zugunsten der neuen Versorgung. Dazu 8 Nebenziele, 0 davon signifikant zugunsten.
| Rolle | Endpunkt laut Bericht | Befund | p | Seite |
|---|
Alle 8 Nebenziele anzeigen
| Rolle | Endpunkt laut Bericht | Befund | p | Seite |
|---|---|---|---|---|
| Nebenziel | Ein-Jahres-Mortalität Hirninfarkt (Effekt "No Match" gegenüber "First Best", Spezifikation 3 mit Risikoadjustierung sowie KH- und regionalen FE) Familie: Mortalität und Überleben belegt | signifikant statistisch signifikant zugunsten der Intervention | *** p < 0,001 | 30 |
| Nebenziel | Krankenhaus-Mortalität Hirninfarkt (Effekt "No Match" gegenüber "First Best", Spezifikation 3) Familie: Mortalität und Überleben belegt | signifikant statistisch signifikant zugunsten der Intervention | *** p < 0,001 | 30 |
| Nebenziel | Ein-Jahres-Mortalität KHK akut (Effekt "No Match" gegenüber "First Best", Spezifikation 3) Familie: Mortalität und Überleben belegt | signifikant statistisch signifikant zugunsten der Intervention | *** p < 0,001 | 31 |
| Nebenziel | Krankenhaus-Mortalität KHK akut (Effekt "No Match" gegenüber "First Best", Spezifikation 3) Familie: Mortalität und Überleben belegt | ohne Angabe Signifikanz im Bericht nicht ausgewiesen | nicht berichtet | 31 |
| Nebenziel | Ein-Jahres-Mortalität KHK chronisch (Effekt "No Match" gegenüber "First Best", Spezifikation 3) Familie: Mortalität und Überleben belegt | signifikant statistisch signifikant zugunsten der Intervention | *** p < 0,001 | 32 |
| Nebenziel | Krankenhaus-Mortalität KHK chronisch (Effekt "No Match" gegenüber "First Best", Spezifikation 3) Familie: Mortalität und Überleben belegt | ohne Angabe Signifikanz im Bericht nicht ausgewiesen | nicht berichtet | 32 |
| Nebenziel | Durchschnittliche Verweildauer Hirninfarkt (deskriptiv) Familie: Stationäre Inanspruchnahme belegt | ohne Angabe keine statistische Prüfung berichtet | nicht berichtet | 28 |
| Nebenziel | Durchschnittliche Verweildauer KHK chronisch (deskriptiv) Familie: Stationäre Inanspruchnahme belegt | ohne Angabe keine statistische Prüfung berichtet | nicht berichtet | 29 |
Fallzahl
Geplant: – nicht angegeben · ausgewertet: 523.816 Beobachtungen
- Ausgewertet: „Der Datensatz zur Berechnung der Regressionsanalysen umfasst daher 523 816 Beobachtungen.“ Ergebnisbericht, S. 17 ↗
Das Vorhaben
Beschreibung aus der Projektdatenbank des GBA
Die Behandlung eines Patienten in der für ihn optimalen Fachabteilung eines Krankenhauses ist eine wichtige Voraussetzung für eine bedarfsgerechte Versorgung. Um die Versorgungsstrukturen aus planerischer Sicht in diesem Sinn optimal zu gestalten, bedarf es eindeutiger Qualitätskriterien. Sie helfen, die Krankenhausplanung zu optimieren und Patientenströme sinnvoll zu lenken. Das Projekt entwickelt dazu einen neuen Algorithmus, der hierzu einen Beitrag leisten kann. Der Algorithmus wird in Abstimmung mit Medizinern, Fachgesellschaften und Krankenhausvertretern entwickelt. Auf der Grundlage definierter Patienteneigenschaften – beispielsweise Haupt- und Nebendiagnose, Art der Operationen bzw. Prozedur – identifiziert er die jeweils optimale Fachabteilung. Er berücksichtigt die Ausrichtung der Abteilungen, ihre apparative Ausstattung und die Qualifikation der auf ihr tätigen Ärzte und des weiteren Personals. Der Algorithmus soll insbesondere Fehlversorgungen aufdecken, z.B. eine unzureichende apparative Ausstattung der Fachabteilung. Die Studie analysiert aktuelle Daten von über acht Millionen Versicherten und die öffentlich verfügbaren Informationen aus den Qualitätsberichten der Krankenhäuser. Sie berücksichtigt Erkrankungen, die stationär behandelt werden müssen. Im besonderen Fokus des Projekts stehen dabei die ischämischen Herzkrankheiten sowie Schlaganfälle. In einem ersten Schritt identifiziert der Algorithmus auf Grundlage der vorhandenen Daten die für Patienten optimale Fachabteilungen. Danach wird das Ergebnis mit der tatsächlich erfolgten Zuordnung verglichen. Anhand eines Abgleichs von Soll- und Ist-Qualität lässt sich hierdurch die Qualität der Versorgung messen. Schließlich wird geprüft, wie sich eine nicht optimale Zuordnung von Patienten zu Fachabteilung auf die Ergebnisqualität im Krankenhaus auswirkt. Das Projekt wird für 36 Monate mit insgesamt ca. 660.000 Euro gefördert. Im Erfolgsfall trägt der Algorithmus dazu bei, die flächendeckende und fachgerechte Versorgung auf hohem Niveau weiterzuentwickeln. Zudem soll der Algorithmus Krankenhausträgern beispielsweise die Suche nach sinnvollen Kooperations- oder Fusionsmöglichkeiten erleichtern. Das Projekt dient außerdem als Brücke für eine sektorenübergreifende Planung, indem auch der niedergelassene fachärztliche Bereich mitbetrachtet wird.
Die Berichte im Wortlaut
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Wo Beschluss und Berichte auseinandergehen
Ein Beschluss des Innovationsausschusses ist eine politische Entscheidung, keine Messung: Versorgungsrelevanz, Umsetzbarkeit, Stellungnahmen und Prioritäten gehen mit ein. Was hier steht, ist deshalb meist kein Widerspruch, sondern ein Unterschied zweier Maßstäbe.
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Wo die Berichte sich selbst widersprechen
Beim vollständigen Lesen fällt auf, was beim Lesen eines einzelnen Kapitels nicht auffällt. Das ist kein Vorwurf an das Vorhaben, sondern die Angabe, wie belastbar die Zahlen sind.
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