Versorgungsnahe Daten für Versorgungsanalysen – Teil 3 des Manuals

Abstract

ZusammenfassungAnalysen zur Gesundheits- und Krankenversorgung (im Folgenden „Versorgungsanalysen“) haben meist das Ziel, die Strukturen, Prozesse, Ergebnisse und Wirkzusammenhänge von Versorgung transparent zu machen und den Zielerreichungsgrad von Gesundheitssystemen und ihrer Akteure zu erfassen. Versorgungsnahe Daten sind für viele Versorgungsanalysen eine unverzichtbare Datenquelle. Voraussetzung für die Überprüfung eines Zielerreichungsgrads ist zunächst eine Einigung auf diejenigen Ziele, die vom System erreicht werden sollen, sowie die Identifikation der Determinanten der Zielerreichung. Es geht vor allem darum zu prüfen, wie sicher, effektiv und patient:innenzentriert Systeme, Einrichtungen und Leistungserbringer arbeiten. Dabei werden auch Fragen des Bedarfs, der Zugänglichkeit, Inanspruchnahme, Rechtzeitigkeit, Angemessenheit, Patient:innensicherheit, Koordination, Kontinuität sowie gesundheitsökonomischen Effizienz und Gerechtigkeit der Gesundheitsversorgung thematisiert. Die Ergebnisse der Gesundheitsversorgung bzw. der Systemkomponenten umfassen einerseits Systemleistungen (Outputs) und andererseits Ergebnisse (Outcomes). Dabei sind die selbst berichteten Ergebnisse (patient-reported outcomes, PROs) und Erfahrungen (patient-reported experiences, PREs) von besonderer Bedeutung. Konkret geht es um die Grundfragen: wer macht was, wann, wie, warum und mit welchen Ressourcen und Effekten in der gesundheitlichen Routineversorgung. Versorgungsanalysen stellen die notwendigen Erkenntnisse und Kennzahlen bereit, um Gesundheitsversorgung weiterentwickeln und die Qualität der Versorgung verbessern zu können. Die Anwendungsgebiete reichen von Kapazitätsanalysen über Innovationsbegleitung bis hin zum Konzept des Monitoring regionaler und überregionaler Systemqualität. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung im Gesundheitswesen stehen künftig versorgungsnahe Daten vermehrt für Versorgungsanalysen zur Verfügung. Gezielt und methodisch korrekt eingesetzt können diese die Versorgenden erheblich unterstützen und damit die Versorgungsqualität für die Patient:innen entscheidend verbessern helfen. Versorgungsnahe Daten haben ein großes Potential. Ihre Anwendung bedarf aber der gleichen wissenschaftlichen Akribie, die auch für andere Formen wissenschaftlicher Studien gilt.