Variablendefinition in fallbezogenen Krankenhausabrechnungsdaten – Fallstricke und Lösungsmöglichkeiten

Author:

Nimptsch Ulrike12,Spoden Melissa12,Mansky Thomas1

Affiliation:

1. Fachgebiet Strukturentwicklung und Qualitätsmanagement im Gesundheitswesen, Technische Universität Berlin, Berlin

2. Fachgebiet Management im Gesundheitswesen, Technische Universität Berlin, Berlin

Abstract

ZusammenfassungIn Deutschland ist mit der Fallpauschalenbezogenen Krankenhausstatistik (DRG-Statistik) eine Vollerhebung der Abrechnungsdaten nahezu aller akutstationären Krankenhausbehandlungsfälle verfügbar. Die Mikrodaten, d. h. die Datensätze der einzelnen Behandlungsfälle, werden von den Forschungsdatenzentren der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder für die wissenschaftliche Nutzung bereitgestellt. Krankenhausabrechnungsdaten werden zu Abrechnungszwecken erhoben und haben – wie andere Datenquellen auch – spezifische Besonderheiten und Eigenschaften, die bei der Planung von Analysen und im Studiendesign angemessen berücksichtigt werden müssen. Eine besondere Herausforderung ist dabei die sachgerechte Operationalisierung von Analyseeinheiten, Zielgrößen und weiteren Variablen, die u. a. eine mögliche unterschiedliche Kodierpraxis in verschiedenen Krankenhäusern antizipiert und deren Auswirkungen über eine durchdachte Variablendefinition minimiert. In diesem Beitrag wird anhand von praktischen Beispielen aufgezeigt, was bei der Definition von Variablen in fallbezogenen Krankenhausabrechnungsdaten beachtet werden sollte, um das Risiko von kodierungs- oder anderweitig bedingten Verzerrungen möglichst gering zu halten. Ausgehend von den Erfahrungen der Autoren werden die wichtigsten Schritte und Herausforderungen in Bezug auf ein typisches retrospektives Beobachtungsstudiendesign in der Versorgungsforschung beschrieben. Basierend auf bereits durchgeführten Projekten auf der Grundlage der Mikrodaten der Fallpauschalenbezogenen Krankenhausstatistik (DRG-Statistik) werden Beispiele anhand eigener Berechnungen illustriert. Die Verlässlichkeit und Interpretierbarkeit von Analysen auf der Grundlage der Mikrodaten der DRG-Statistik hängt entscheidend von der sachgerechten Operationalisierung der Variablen ab. Um das Risiko von Verzerrungen und Fehlinterpretationen möglichst gering zu halten, sind umfangreiche Vorüberlegungen notwendig, die neben medizinisch-klinischen Aspekten auch den Kontext der Datenerhebung und die klassifikatorischen Möglichkeiten zur Abbildung bestimmter Sachverhalte berücksichtigen. Es ist zu hoffen, dass die Akzeptanz von Studien auf der Grundlage von Krankenhausabrechnungsdaten weiter zunimmt und der wertvolle Datenbestand der DRG-Statistik in Zukunft noch intensiver für Forschungszwecke genutzt wird.

Publisher

Georg Thieme Verlag KG

Subject

Public Health, Environmental and Occupational Health

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3