| BQS-Bundesauswertung 2008 |
| Risikoadjustierung der In-Hospital-Letalität mit dem logistischen |
| Regressionsmodell: KCH-SCORE 3.0, AKL-SCORE, KBA-SCORE |
| Joachim Kötting, BQS Bundesgeschäftsstelle Qualitätssicherung gGmbH, Düsseldorf |
| Aktualisierung der HCH-SCOREs anhand der BQS-Bundesdaten 2008 |
| HINWEIS: Der AKL-SCORE für die isolierte Aortenklappenchirurgie und der KBA-SCORE für die |
| kombinierte Bypass- und Aortenklappenchirurgie, die als Entwurf zur Musterauswertung 2008 |
| anhand der Daten zum Erfassungsjahr 2007 entwickelt wurden, sind jetzt auf der Grundlage der |
| BQS-Bundesdaten 2008 aktualisiert worden. Eine Anpassung der Modelle zum Erfassungsjahr |
| 2008 war insbesondere für isolierte Eingriffe an der Aortenklappe geboten, da in diesem Jahr |
| erstmals transfemorale kathetergestützte Eingriffe der Dokumentationspflicht unterlagen und diese |
| bei der Modellbildung mit berücksichtigt werden sollten. Der KCH-SCORE für die isolierte |
| Koronarchirugie wurde aus Gründen der besseren zeitlichen Vergleichbarkeit der Ergebnisse |
| zwischen den drei Leistungsbereichen ebenfalls auf Basis der BQS-Bundesdaten 2008 neu |
| angepasst und liegt somit für das Erfassungsjahr 2008 in der Version 3.0 vor. Zur besseren |
| inhaltlichen Vergleichbarkeit wurde darauf geachtet, dass die potenziellen Einflussfaktoren auf die |
| In-Hospital-Letalität mit derselben Definiton in die Modellbildung der einzelnen Leistungsbereiche |
| einfließen konnten. Dies führte insbesondere dazu, dass das Alter jetzt in allen drei |
| Leistungsbereichen in fünf Altersklassen dargestellt wird. |
| Die Letalität wird als der wichtigste Qualitätsindikator nach herzchirurgischen Eingriffen |
| betrachtet. Die Letalitätsrate eines Krankenhauses hängt dabei nicht allein von der Qualität |
| der erbrachten Leistung ab, sondern wird unter anderem durch Vorerkrankungen, |
| unterschiedliche Schweregrade der Grunderkrankung und auch krankheitsunabhängige |
| Merkmale wie z. B. Alter oder Geschlecht seiner Patienten beeinflusst. Das Ergebnis eines |
| Krankenhauses hängt also auch davon ab, welches Risikoprofil die Patienten eines |
| Krankenhauses besitzen. Ein Krankenhaus, in dem sehr häufig Hoch-Risiko-Patienten |
| behandelt werden, lässt in der Regel eine höhere Letalität erwarten als ein Krankenhaus mit |
| wenigen Hoch-Risiko-Patienten. Ein schlechteres Ergebnis muss in solchen Fällen nicht |
| automatisch eine schlechtere Qualität der Versorgung bedeuten. Erst eine angemessene |
| Berücksichtigung unterschiedlicher Risiken im Patientenmix sorgt für einen fairen Vergleich. |
| Dazu werden risikoadjustierte Qualitätsdarstellungen genutzt. Um einen möglichen |
| gemeinsamen Einfluss mehrerer Risikofaktoren zu erkennen und zu gewichten, können |
| multiple logistische Regressionsmodelle eingesetzt werden, deren Ergebnisse in einem |
| weiteren Schritt zur Berechnung risikoadjustierter Letalitätsraten genutzt werden können. |
| Bekannte Beispiele sind die seit 1996 regelmäßig vom New York State Department of Health |
| (1996 bis 2008) herausgegebenen Cardiac Surgery Reports oder der im europäischen Raum |
| weit verbreitete additive oder logistische EuroSCORE (Roques et al. 1999, Michel et al. 2003). |
| Beim Vergleich deutscher herzchirurgischer Kliniken mittels EuroSCORE stellte sich |
| heraus, dass die erwarteten Letalitätsraten einzelner Kliniken inzwischen zum Teil deutlich |
| überschätzt werden. Um schließlich einen fairen Vergleich der deutschen Krankenhäuser |
| untereinander zu ermöglichen, hatte sich die BQS gemeinsam mit der Fachgruppe |
| Herzchirurgie entschlossen, für die BQS-Bundesauswertung 2004 einen logistischen Score für |
| die isolierte Koronarchirurgie (KCH-SCORE) auf der Grundlage aktuellerer Daten zu entwickeln |
| (BQS-Qualitätsreport 2004). |
| Für die isolierte Aortenklappenchirurgie (AKL-SCORE) und die kombinierte Bypass- und |
| Aortenklappenchirurgie (KBA-SCORE) stehen für die BQS-Bundesauswertung 2008 |
| erstmals eigens entwickelte Risikoadjustierungsmodelle zur Verfügung. Diese wurden aktuell |
| auf der Basis des BQS-Bundesdatenpools 2008 berechnet. Um für die isolierte |
| Koronarchirugie eine sowohl zeitliche als auch inhaltliche Vergleichbarkeit zu |
| gewährleisten, wurde der KCH-SCORE nun ebenfalls auf die BQS-Bundesdaten 2008 neu |
| angepasst und liegt somit in Version 3.0 vor (KCH-SCORE 3.0). |
| 2. Der KCH-SCORE 3.0 (isolierte Koronarchirurgie) |
| Entwicklung des logistischen Modells |
| Bei der Aktualisierung des Modells wurde auf den Datenpool der BQS-Bundesauswertung 2008 |
| zurückgegriffen, in dem 45.514 Patienten dokumentiert sind, die in ihrer ersten Operation |
| isoliert koronarchirurgisch operiert wurden. Es wurden folgende potenzielle Risikofaktoren |
| auf einen gemeinsamen Einfluss auf die In-Hospital-Letalität bei isoliert koronarchirurgischen |
| Eingriffen überprüft: Alter, Geschlecht, Body Mass Index, klinischer Schweregrad der |
| Herzinsuffizienz (NYHA-Klassifikation), Angina pectoris (nach CCS), Myokardinfarkt, |
| Troponin positiv, instabile Angina, kritischer präoperativer Status, pulmonale Hypertonie, |
| Herzrhythmus bei Aufnahme, linksventrikuläre Dysfunktion, 3-Gefäßerkrankung, signifikante |
| Hauptstammstenose, vorausgegangene PCI, Vor-OP an Herz/Aorta, präoperativer |
| Kreatininwert oder Nierenersatztherapie, Diabetes mellitus (insulinpflichtig), arterielle |
| Gefäßerkrankung, Lungenerkrankung(en), neurologische Dysfunktion, Notfall. |
| Unter Verwendung von multiplen logistischen Regressionsmodellen lassen sich nicht nur |
| Aussagen darüber treffen, ob bestimmte Faktoren überhaupt einen Einfluss auf einen |
| bestimmten binären Zustand (z. B. lebendig / tot) eines Patienten ausüben, auch lässt sich |
| der simultane Einfluss dieser Risikofaktoren auf eine Erkrankungs- oder Versterbens- |
| wahrscheinlichkeit quantifizieren. |
| Zunächst wurde eine Variablenselektion nach mathematisch-statistischen Gesichts- |
| punkten durchgeführt, bei der zum Signifikanzniveau 5% statistisch nicht signifikante |
| Variablen aus der Modellbildung entfernt werden konnten. So konnte bei gleichzeitiger |
| Berücksichtigung der im Modell verbliebenen Risikofaktoren kein signifikanter Einfluss für die |
| folgenden Variablen nachgewiesen werden: Hauptstammstenose, instabile Angina, klinischer |
| Schweregrad der Herzinsuffizienz: NYHA (III), Troponin positiv, Angina pectoris und vorausge- |
| gangene PCI. Die Variablen Fettstoffwechselstörung, arterielle Hypertonie und Nikotinabusus |
| wurden bei der Entwicklung des KCH-SCORE im Jahr 2004 als Variablen ohne zusätzlichen |
| Einfluss identifiziert und bei der Datensatzüberarbeitung 2007 aus dem Datensatz entfernt. |
| Die in Tabelle 1 näher definierten 17 Variablen konnten dagegen als Risikofaktoren mit |
| gemeinsamem Einfluss auf die In-Hospital-Letalität identifiziert werden. In die Berechnung des |
| Risikomodells gingen schließlich 43.145 von 45.514 Patienten mit isoliert |
| koronarchirurgischer Erstoperation ein, die eine vollständige Dokumentation zu allen 17 im |
| Modell verbliebenen Risikofaktoren aufwiesen, was eine Vollständigkeit an Datensätzen |
| von 94,8% aus der ursprünglichen Grundgesamtheit bedeutet. |
| Zur Überprüfung der Modellgültigkeit wurde die Hosmer-Lemeshow-Goodness-of-Fit- |
| Teststatistik verwendet. Dazu werden die für jeden Patienten aus dem Modell |
| vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten zu versterben aufsteigend sortiert und in zehn gleich |
| große Gruppen aufgeteilt. Ob die vorhergesagte Anzahl von Todesfällen in den zehn |
| Gruppen mit der tatsächlich zu beobachtenden Anzahl in den Gruppen übereinstimmt, wird |
| schließlich mittels eines χ²-Tests überprüft. Ein p-Wert von 0,189 für den Hosmer-Lemeshow- |
| Goodness-of-Fit-Test lässt dabei keine signifikanten Unterschiede erkennen. Das bedeutet, |
| dass das neu entwickelte Risikoadjustierungsmodell die Wahrscheinlichkeit, nach einer |
| koronarchirurgischen Operation zu versterben, gut vorhersagt. Der Wert der ROC-Kurve, |
| der die Diskriminierungsfähigkeit zwischen richtigen und falschen Vorhersagen beschreiben |
| soll, kann mit 0,826 für das berechnete Modell ebenfalls als gut bezeichnet werden. |
| Risikofaktor KCH-SCORE 3.0 |
| Definition laut BQS-Datensatz Herzchirurgie |
| Body Mass Index (BMI): (Körpergewicht bei |
| Aufnahme / (Körpergröße / 100)²) |
| Klinischer Schweregrad der Herzinsuffizienz |
| NYHA-Klassifikation (IV): Beschwerden in Ruhe |
| Infarkt(e) innerhalb der letzten 21 Tage |
| Kritischer präoperativer Status |
| kardiogener Schock/Dekompensation innerhalb der |
| letzten 48 Stunden ODER Reanimation innerhalb |
| der letzten 48 Stunden ODER Patient wird beatmet |
| ODER Katecholamine (Inotrope (i. v.)) ODER IABP |
| als (präoperative) mechanische |
| Herzrhythmus bei Aufnahme |
| Vorhofflimmern ODER andere Rhythmusstörungen |
| Linksventrikuläre Dysfunktion |
| a) LVEF mittel oder 30 - 50% |
| b) LVEF schlecht oder < 30% |
| Koronarangiographiebefund |
| Reoperation (Vor-OP Herz/Aorta) |
| Anzahl Voroperationen an Herz/Aorta >= 1 |
| ODER genaue Anzahl unbekannt (aber mind. 1) |
| Diabetes mellitus (insulinpflichtig) |
| Diabetes mellitus mit Insulin behandelt |
| Arterielle Gefäßerkrankung |
| arterielle Gefäßerkrankung |
| a) COPD mit Dauermedikation |
| ODER COPD ohne Dauermedikation |
| b) andere Lungenerkrankungen |
| Neurologische Dysfunktion |
| neurologische Erkrankungen: ZNS, zerebrovaskulär |
| (Blutung/Ischämie) ODER ZNS, andere (Parkinson, |
| Alzheimer) ODER peripher ODER Kombination |
| Präoperative Nierenersatztherapie oder |
| akute präoperative Nierenersatztherapie |
| präoperativer Kreatininwert |
| ODER chronische präoperative Nierenersatztherapie |
| ODER Kreatininwert (präoperativ) > 2,3 mg/dl |
| ODER Kreatininwert (präoperativ) > 200 µmol/l |
| OP-Dringlichkeit Notfall ODER OP-Dringlichkeit |
| Notfall (Reanimation/ultima ratio) |
| Tabelle 1: Risikofaktoren mit statistisch signifikantem Einfluss auf die In-Hospital-Letalität bei |
| isoliert koronarchirurgischen Eingriffen. |
| Risikofaktor KCH-SCORE 3.0 |
| Herzinsuffizienz: NYHA (IV) |
| Myokardinfarkt <= 21 Tage zurück |
| Kritischer präoperativer Status |
| Herzrhythmus: Vorhofflimmern oder |
| andere Herzrhythmusstörungen |
| LVEF mittel oder 30 - 50% |
| Reoperation an Herz/Aorta |
| Diabetes mellitus (insulinpflichtig) |
| Arterielle Gefäßerkrankung |
| Neurologische Dysfunktion |
| Nierenersatztherapie oder Kreatininwert |
| Tabelle 2: Ergebnis der multiplen logistischen Regression für den KCH-SCORE 3.0 |
| (isolierte Koronarchirurgie). |
| Das Ergebnis der multiplen logistischen Regression ist in Tabelle 2 dargestellt. Die |
| Regressionskoeffizienten stellen dabei die in dem Modell berechneten Gewichtungen der |
| einzelnen Risikofaktoren dar, mit dem Standardfehler als Maß der Variation. Aus beiden |
| zusammen berechnen sich mittels Wald-χ²-Teststatistik die p-Werte. Mit dem Odds-Ratio, das |
| ebenfalls aus den Regressionskoeffizienten berechnet wird, lässt sich schließlich |
| aussagen, um welchen Faktor die einzelnen Risikofaktoren die Chance erhöhen, nach oder |
| während eines koronarchirurgischen Eingriffs im Krankenhaus zu versterben. So ist die |
| Chance zu versterben für Notfallpatienten 2,13-mal höher als für Nicht-Notfallpatienten, |
| wenn ansonsten gleiche Risiken vorliegen. Da sich diese Interpretation auf die Chance |
| ( = Wahrscheinlichkeit im Krankenhaus zu versterben / Wahrscheinlichkeit im Krankenhaus |
| nicht zu versterben) bezieht, werden zur Berechnung der vom Patientenrisiko abhängigen |
| erwarteten Letalität die Regressionskoeffizienten verwendet. |
| Ausgehend vom logistischen Regressionsmodell |
| β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + … + βn * xn |
| mit den Risikofaktoren x1,..,xn (hier mit den Werten ’1’ bei Vorliegen und ’0’ bei Nicht- |
| Vorliegen), der Konstanten β0 und den Regressionskoeffizienten β1,..,βn lässt sich die |
| Wahrscheinlichkeit p, nach einem isoliert vorgenommenen koronarchirurgischen Eingriff im |
| Krankenhaus zu versterben, nun für jeden Patienten mit vollständigen Angaben zu den 17 |
| Risikofaktoren unter Berücksichtigung seiner individuellen Risikostruktur berechnen: |
| exp(β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + … + βn * xn) |
| 1 + exp(β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + … + βn * xn) |
| So beträgt die erwartete Wahrscheinlichkeit, nach einem vorgenommenen isoliert |
| koronarchirurgischen Eingriff in einem deutschen Krankenhaus zu versterben, für eine |
| 78-jährige weibliche Patientin mit arterieller Gefäßerkrankung, einer LVEF von 30 bis 50%, einer |
| 3-Gefäßerkrankung als Koronarangiographiebefund und ohne weitere Risikofaktoren |
| exp(-5,874 + 1,134 + 0,186 + 0,398 + 0,415 + 0,407) |
| 1 + exp(-5,874 + 1,134 + 0,186 + 0,398 + 0,415 + 0,407) |
| Bei zusätzlichem Vorliegen einer COPD als Lungenerkrankung erhöht sich diese auf |
| exp(-5,874 + 1,134 + 0,186 + 0,398 + 0,415 + 0,407 + 0,419) |
| 1 + exp(-5,874 + 1,134 + 0,186 + 0,398 + 0,415 + 0,407 + 0,419) |
| Summiert man für ein Krankenhaus die erwarteten Versterbenswahrscheinlichkeiten aller |
| Patienten mit isoliert koronarchirurgischen Eingriffen, so erhält man die zu erwartende |
| Anzahl der im Krankenhaus verstorbenen Patienten. Berechnet man den Mittelwert, erhält |
| man die aus dem Patientenmix resultierende erwartete In-Hospital-Letalitätsrate eines |
| Betrachtet man für das Auswertungsjahr 2008 bundesweit alle 43.145 Patienten mit |
| vollständiger Dokumentation zum KCH-SCORE 3.0 und addiert alle erwarteten Versterbens- |
| wahrscheinlichkeiten auf, erhält man als Ergebnis 1.291 erwartete In-Hospital-Todesfälle bei |
| 1.291 tatsächlich beobachteten. Die erwartete und beobachtete bundesweite Letalitätsrate |
| für das Jahr 2008 beträgt entsprechend in beiden Fällen 3,0%. Für den EuroSCORE ergibt |
| sich bei gleichem Vorgehen für die 43.578 Patienten mit vollständiger Dokumentation zum |
| EuroSCORE eine erwartete Anzahl von bundesweit 3.240 Todesfällen bei tatsächlich |
| beobachteten 1.317. Die mittels EuroSCORE vorhergesagte Letalitätsrate von 7,4% |
| überschätzt die beobachtete In-Hospital-Letalitätsrate von 3,0% deutlich. |
| Zur Abschätzung des Risikos eines Patienten mittels KCH- |
| SCORE 3.0 kann auch die nebenstehende Tabelle |
| verwendet werden. Dazu werden für alle bei einem |
| Patienten auftretenden Risikofaktoren die Werte der in |
| Tabelle 2 angegebenen Regressionskoeffizienten |
| aufaddiert, um den entsprechenden Wert des |
| KCH-SCORE 3.0 zu erhalten. Das prozentuale Risiko |
| eines Patienten, nach einem isoliert vorgenommenen |
| koronarchirurgischen Eingriff im Krankenhaus zu |
| versterben, lässt sich dann in der Tabelle ablesen. |
| Betrachtet man wiederum eine 78-jährige weibliche |
| Patientin mit arterieller Gefäßerkrankung, einer LVEF von |
| 30 bis 50%, einer 3-Gefäßerkrankung und ohne weitere |
| Risikofaktoren, so erhält man für den KCH-SCORE 3.0 |
| einen Wert von 2,540 (=1,134+0,186+0,398+0,415+0,407). |
| Für diese Patientin liegt das erwartete Risiko zu versterben |
| Bei zusätzlichem Vorliegen einer COPD erhöht sich |
| der Wert des KCH-SCORE 3.0 um 0,419 auf 2,959. |
| In der Tabelle lässt sich damit eine erwartete Letalität |
| ablesen, die zwischen 4,2% und 5,3% liegt. |
| 3. Der AKL-SCORE (isolierte Aortenklappenchirurgie) |
| Entwicklung des logistischen Modells |
| Bei der Entwicklung des Modells für die isolierte Aortenklappenchirugie wurde auf den |
| Datenpool der BQS-Bundesauswertung 2008 zurückgegriffen, in dem 11.794 Patienten |
| dokumentiert sind, bei denen in der ersten Operation während des stationären Aufenthaltes |
| ein isolierter Eingriff an der Aortenklappe vorgenommen wurde. Insbesondere konnten auch die |
| im Erfassungsjahr 2008 erstmalig dokumentationspflichtigen Leistungen transfemoraler |
| kathetergestützter Eingriffe an der Aortenklappe in die Modellbildung einbezogen werden. Dabei |
| wurden folgende potenzielle Risikofaktoren auf einen gemeinsamen Einfluss auf die In-Hospital- |
| Letalität bei isolierten Eingriffen an der Aortenklappe überprüft: Alter, Geschlecht, Body Mass |
| Index, klinischer Schweregrad der Herzinsuffizienz (NYHA-Klassifikation), Angina pectoris |
| (nach CCS), Myokardinfarkt, instabile Angina, kritischer präoperativer Status, pulmonale |
| Hypertonie, Herzrhythmus bei Aufnahme, linksventrikuläre Dysfunktion, signifikante |
| Hauptstammstenose, vorausgegangene PCI, Vor-OP an Herz/Aorta, präoperativer |
| Kreatininwert oder Nierenersatztherapie, Diabetes mellitus (insulinpflichtig), floride Endokarditis, |
| arterielle Gefäßerkrankung, Lungenerkrankung(en), neurologische Dysfunktion, Notfall. |
| Bei gleichzeitiger Berücksichtigung der im Modell verbliebenen Risikofaktoren wurde |
| für die folgenden Risikofaktoren kein zusätzlicher signifikanter Einfluss nachgewiesen: |
| Hauptstammstenose, instabile Angina, klinischer Schweregrad der Herzinsuffizienz: NYHA (III), |
| Angina pectoris, vorausgegangene PCI, Diabetes mellitus (insulinpflichtig), andere |
| Lungenerkrankungen als COPD und neurologische Dysfunktion. Diese blieben bei |
| der endgültigen Modellberechnung daher unberücksichtigt. |
| Die in Tabelle 3 näher definierten 15 Variablen konnten dagegen als Risikofaktoren mit |
| gemeinsamem Einfluss auf die In-Hospital-Letalität identifiziert werden. Die Altersklasse der |
| 66 - 70jährigen wurde dagegen auch beibehalten, um sich auf dieselbe Referenzaltersgruppe |
| (18 - 65 Jahre) wie in den anderen beiden Leistungsbereichen zu beziehen. In die Berechnung |
| des Risikomodells gingen schließlich 11.147 von 11.794 Patienten mit isolierter Erstoperation |
| an der Aortenklappe ein, die eine vollständige Dokumentation zu allen 15 im Modell |
| verbliebenen Risikofaktoren aufwiesen, was eine Vollständigkeit an Datensätzen von 94,5% |
| aus der ursprünglichen Grundgesamtheit bedeutet. |
| Definition laut BQS-Datensatz Herzchirurgie |
| Body Mass Index (BMI): (Körpergewicht bei |
| Aufnahme / (Körpergröße / 100)²) |
| Klinischer Schweregrad der Herzinsuffizienz |
| NYHA-Klassifikation (IV): Beschwerden in Ruhe |
| Infarkt(e) innerhalb der letzten 21 Tage |
| Kritischer präoperativer Status |
| kardiogener Schock/Dekompensation innerhalb der |
| letzten 48 Stunden ODER Reanimation innerhalb |
| der letzten 48 Stunden ODER Patient wird beatmet |
| ODER Katecholamine (Inotrope (i. v.)) ODER IABP |
| als (präoperative) mechanische |
| Herzrhythmus bei Aufnahme |
| Vorhofflimmern ODER andere Rhythmusstörungen |
| Linksventrikuläre Dysfunktion |
| a) LVEF mittel oder 30 - 50% |
| b) LVEF schlecht oder < 30% |
| Reoperation (Vor-OP Herz/Aorta) |
| Anzahl Voroperationen an Herz/Aorta >= 1 |
| ODER genaue Anzahl unbekannt (aber mind. 1) |
| Arterielle Gefäßerkrankung |
| arterielle Gefäßerkrankung |
| ODER COPD ohne Dauermedikation |
| Präoperative Nierenersatztherapie oder |
| akute präoperative Nierenersatztherapie |
| präoperativer Kreatininwert |
| ODER chronische präoperative Nierenersatztherapie |
| ODER Kreatininwert (präoperativ) > 2,3 mg/dl |
| ODER Kreatininwert (präoperativ) > 200 µmol/l |
| OP-Dringlichkeit Notfall ODER OP-Dringlichkeit |
| Notfall (Reanimation/ultima ratio) |
| Tabelle 3: Risikofaktoren für die In-Hospital-Letalität beim AKL-SCORE für isolierte Eingriffe |
| Zur Überprüfung der Modellgültigkeit wurde die Hosmer-Lemeshow-Goodness-of-Fit- |
| Teststatistik verwendet. Ein p-Wert von 0,776 für den Hosmer-Lemeshow- |
| Goodness-of-Fit-Test lässt dabei keine signifikanten Unterschiede erkennen. Das bedeutet, |
| dass das neu entwickelte Risikoadjustierungsmodell die Wahrscheinlichkeit, nach einem |
| isolierten Eingriff an der Aortenklappe zu versterben, gut vorhersagt. Der Wert der ROC-Kurve |
| kann mit 0,808 für das berechnete Modell ebenfalls als gut bezeichnet werden. |
| Das Ergebnis der multiplen logistischen Regression ist in Tabelle 4 dargestellt. Mit dem |
| Odds-Ratio, das aus den Regressionskoeffizienten berechnet wird, lässt sich |
| aussagen, um welchen Faktor die einzelnen Risikofaktoren die Chance erhöhen, nach oder |
| während eines isolierten Eingriffs an der Aortenklappe im Krankenhaus zu versterben. So ist |
| die Chance zu versterben für Notfallpatienten 2,88-mal höher als für Nicht-Notfallpatienten, |
| wenn ansonsten gleiche Risiken vorliegen. Da sich diese Interpretation auf die Chance |
| ( = Wahrscheinlichkeit im Krankenhaus zu versterben / Wahrscheinlichkeit im Krankenhaus |
| nicht zu versterben) bezieht, werden zur Berechnung der vom Patientenrisiko abhängigen |
| erwarteten Letalität die Regressionskoeffizienten verwendet. Die Berechnung erfolgt dabei |
| analog zum Vorgehen beim KCH-SCORE 3.0 für die isolierte Koronarchirurgie. |
| Herzinsuffizienz: NYHA (IV) |
| Myokardinfarkt <= 21 Tage zurück |
| Kritischer präoperativer Status |
| Herzrhythmus: Vorhofflimmern oder |
| andere Herzrhythmusstörungen |
| LVEF mittel oder 30 - 50% |
| Reoperation an Herz/Aorta |
| Arterielle Gefäßerkrankung |
| Nierenersatztherapie oder Kreatininwert |
| Tabelle 4: Ergebnis der multiplen logistischen Regression für den AKL-SCORE |
| (isolierte Aortenklappenchirurgie). |
| Zur Abschätzung des Risikos eines Patienten mittels |
| AKL-SCORE kann auch die nebenstehende Tabelle |
| verwendet werden. Dazu werden für alle bei einem |
| Patienten auftretenden Risikofaktoren die Werte der in |
| Tabelle 4 angegebenen Regressionskoeffizienten |
| aufaddiert, um den entsprechenden Wert des |
| AKL-SCORE zu erhalten. Das prozentuale Risiko |
| eines Patienten, nach einem isoliert vorgenommenen |
| Eingriff an der Aortenklappe im Krankenhaus zu |
| versterben, lässt sich dann in der Tabelle ablesen. |
| Betrachtet man eine 78-jährige weibliche Patientin |
| mit arterieller Gefäßerkrankung, einer LVEF von |
| 30 bis 50% und ohne weitere Risikofaktoren, so erhält |
| man für den AKL-SCORE einen Wert von |
| 2,291 (= 1,292 + 0,357 + 0,359 + 0,283). Für diese |
| Patientin liegt das erwartete Risiko zu versterben |
| Bei zusätzlichem Vorliegen einer COPD erhöht sich |
| der Wert des AKL-SCORE um 0,318 auf 2,609. |
| In der Tabelle lässt sich damit eine erwartete Letalität |
| ablesen, die zwischen 4,7% und 6,0% liegt. |
| 4. Der KBA-SCORE (kombinierte Bypass- und Aortenklappenchirurgie) |
| Entwicklung des logistischen Modells |
| Bei der Entwicklung des Modells für die kombinierte Koronar- und Aortenklappenchirurgie |
| wurde auf den Datenpool der BQS-Bundesauswertung 2008 zurückgegriffen, in dem 7.700 |
| Patienten dokumentiert sind, die in ihrer ersten Operation kombiniert koronarchirurgisch und |
| an der Aortenklappe operiert wurden. Es wurden folgende potenzielle Risikofaktoren |
| auf einen gemeinsamen Einfluss auf die In-Hospital-Letalität bei kombinierter Bypass- und |
| Aortenklappenchirurgie überprüft: Alter, Geschlecht, Body Mass Index, klinischer Schweregrad |
| der Herzinsuffizienz (NYHA-Klassifikation), Angina pectoris (nach CCS), Myokardinfarkt, |
| instabile Angina, kritischer präoperativer Status, pulmonale Hypertonie, Herzrhythmus bei |
| Aufnahme, linksventrikuläre Dysfunktion, 3-Gefäßerkrankung, signifikante Hauptstammstenose, |
| vorausgegangene PCI, Vor-OP an Herz/Aorta, präoperativer Kreatininwert oder |
| Nierenersatztherapie, Diabetes mellitus (insulinpflichtig), floride Endokarditis, arterielle |
| Gefäßerkrankung, Lungenerkrankung(en), neurologische Dysfunktion, Notfall. |
| Bei gleichzeitiger Berücksichtigung der im Modell verbliebenen Risikofaktoren wurde |
| für die folgenden Risikofaktoren kein zusätzlicher signifikanter Einfluss |
| nachgewiesen: Hauptstammstenose, instabile Angina, pulmonale Hypertonie, klinischer |
| Schweregrad der Herzinsuffizienz: NYHA (III), Angina pectoris, Body Mass Index > 35, |
| 3-Gefäßerkrankung, vorausgegangene PCI, arterielle Gefäßerkrankung, andere |
| Lungenerkrankungen als COPD und neurologische Dysfunktion. Diese blieben bei der |
| endgültigen Modellberechnung daher unberücksichtigt. |
| Die in Tabelle 5 näher definierten 14 Variablen wurden als Risikofaktoren mit |
| gemeinsamem Einfluss auf die In-Hospital-Letalität identifiziert. In die Berechnung des |
| Risikomodells gingen schließlich 7.310 von 7.700 Patienten mit kombinierter Erstoperation |
| an den Koronarien und der Aortenklappe ein, die eine vollständige Dokumentation zu allen 14 |
| im Modell verbliebenen Risikofaktoren aufwiesen, was eine Vollständigkeit an Datensätzen |
| von 94,9% aus der ursprünglichen Grundgesamtheit bedeutet. |
| Definition laut BQS-Datensatz Herzchirurgie |
| Body Mass Index (BMI): (Körpergewicht bei |
| Aufnahme / (Körpergröße / 100)²) |
| Klinischer Schweregrad der Herzinsuffizienz |
| NYHA-Klassifikation (IV): Beschwerden in Ruhe |
| Infarkt(e) innerhalb der letzten 21 Tage |
| Kritischer präoperativer Status |
| kardiogener Schock/Dekompensation innerhalb der |
| letzten 48 Stunden ODER Reanimation innerhalb |
| der letzten 48 Stunden ODER Patient wird beatmet |
| ODER Katecholamine (Inotrope (i. v.)) ODER IABP |
| als (präoperative) mechanische |
| Herzrhythmus bei Aufnahme |
| Vorhofflimmern ODER andere Rhythmusstörungen |
| Linksventrikuläre Dysfunktion |
| a) LVEF mittel oder 30 - 50% |
| b) LVEF schlecht oder < 30% |
| Reoperation (Vor-OP Herz/Aorta) |
| Anzahl Voroperationen an Herz/Aorta >= 1 |
| ODER genaue Anzahl unbekannt (aber mind. 1) |
| Diabetes mellitus (insulinpflichtig) |
| Diabetes mellitus mit Insulin behandelt |
| ODER COPD ohne Dauermedikation |
| Präoperative Nierenersatztherapie oder |
| akute präoperative Nierenersatztherapie |
| präoperativer Kreatininwert |
| ODER chronische präoperative Nierenersatztherapie |
| ODER Kreatininwert (präoperativ) > 2,3 mg/dl |
| ODER Kreatininwert (präoperativ) > 200 µmol/l |
| OP-Dringlichkeit Notfall ODER OP-Dringlichkeit |
| Notfall (Reanimation/ultima ratio) |
| Tabelle 5: Risikofaktoren für die In-Hospital-Letalität beim KBA-SCORE für die kombinierte |
| Bypass- und Aortenklappenchirurgie. |
| Zur Überprüfung der Modellgültigkeit wurde die Hosmer-Lemeshow-Goodness-of-Fit- |
| Teststatistik verwendet. Ein p-Wert von 0,318 für den Hosmer-Lemeshow- |
| Goodness-of-Fit-Test lässt dabei keine signifikanten Unterschiede erkennen. Das bedeutet, |
| dass das neu entwickelte Risikoadjustierungsmodell die Wahrscheinlichkeit, nach einer |
| kombinierten Bypass- und Aortenklappenoperation zu versterben, gut vorhersagt. Der |
| Wert der ROC-Kurve kann mit 0,745 für das berechnete Modell ebenfalls als hinreichend gut |
| Das Ergebnis der multiplen logistischen Regression ist in Tabelle 6 dargestellt. Mit dem |
| Odds-Ratio, das aus den Regressionskoeffizienten berechnet wird, lässt sich |
| aussagen, um welchen Faktor die einzelnen Risikofaktoren die Chance erhöhen, nach oder |
| während eines kombinierten Eingriffs an den Koronarien und der Aortenklappe im Krankenhaus |
| zu versterben. So ist die Chance zu versterben für Notfallpatienten 2,16-mal höher als für |
| Nicht-Notfallpatienten, wenn ansonsten gleiche Risiken vorliegen. Da sich diese Interpretation |
| auf die Chance ( = Wahrscheinlichkeit im Krankenhaus zu versterben / Wahrscheinlichkeit im |
| Krankenhaus nicht zu versterben) bezieht, werden zur Berechnung der vom Patientenrisiko |
| abhängigen erwarteten Letalität die Regressionskoeffizienten verwendet. Die Berechnung |
| erfolgt dabei analog zum Vorgehen beim KCH-SCORE 3.0 für die isolierte Koronarchirurgie. |
| Herzinsuffizienz: NYHA (IV) |
| Myokardinfarkt <= 21 Tage zurück |
| Kritischer präoperativer Status |
| Herzrhythmus: Vorhofflimmern oder |
| andere Herzrhythmusstörungen |
| LVEF mittel oder 30 - 50% |
| Reoperation an Herz/Aorta |
| Diabetes mellitus (insulinpflichtig) |
| Nierenersatztherapie oder Kreatininwert |
| Tabelle 6: Ergebnis der multiplen logistischen Regression für den KBA-SCORE |
| (kombinierte Bypass- und Aortenklappenchirurgie). |
| Zur Abschätzung des Risikos eines Patienten mittels |
| KBA-SCORE kann auch die nebenstehende Tabelle |
| verwendet werden. Dazu werden für alle bei einem |
| Patienten auftretenden Risikofaktoren die Werte der in |
| Tabelle 6 angegebenen Regressionskoeffizienten |
| aufaddiert, um den entsprechenden Wert des |
| KBA-SCORE zu erhalten. Das prozentuale Risiko |
| eines Patienten, nach einem kombinierten Eingriff |
| an den Koronarien und der Aortenklappe im Krankenhaus |
| zu versterben, lässt sich dann in der Tabelle ablesen. |
| Betrachtet man eine 78-jährige weibliche Patientin |
| mit einer LVEF von 30 bis 50% und ohne weitere |
| Risikofaktoren, so erhält man für den KBA-SCORE einen |
| Wert von 1,887 (= 1,061 + 0,525 + 0,301). Für diese |
| Patientin liegt das erwartete Risiko zu versterben |
| Bei zusätzlichem Vorliegen einer COPD erhöht sich |
| der Wert des KBA-SCORE um 0,324 auf 2,211. |
| In der Tabelle lässt sich damit eine erwartete Letalität |
| ablesen, die zwischen 6,1% und 7,7% liegt. |
| 5. Risikoadjustierung mit dem logistischen Regressionsmodell |
| Bei der Risikoadjustierung mit dem logistischen Regressionsmodell wird die tatsächlich |
| beobachtete In-Hospital-Letalitätsrate eines Krankenhauses (O für Observed) mit der |
| erwarteten In-Hospital-Letalitätsrate (E für Expected) verglichen. Grundgesamtheit sind |
| alle Patienten eines Leistungsbereichs mit vollständiger Dokumentation zum jeweils |
| verwendeten logistischen Regressionsmodell. |
| Die beobachtete In-Hospital-Letalitätsrate O eines Krankenhauses berechnet sich als Anzahl |
| der im Krankenhaus verstorbenen Patienten geteilt durch die Anzahl behandelter Patienten. |
| Die nach der Risikostruktur seiner Patienten zu erwartende In-Hospital-Letalitätsrate E eines |
| Krankenhauses für die isolierte Koronarchirurgie berechnet man, indem zunächst für alle |
| behandelten Patienten eines Krankenhauses die nach dem logistischen KCH-SCORE 3.0 |
| erwarteten Versterbenswahrscheinlichkeiten summiert werden (= erwartete Anzahl von im |
| Krankenhaus verstorbenen Patienten) und diese dann ebenfalls durch die Anzahl der Patienten |
| teilt. Durch dieses Vorgehen werden die bei jedem Patienten beobachteten Risikofaktoren mit |
| berücksichtigt, und man erhält eine erwartete Letalitätsrate, die den jeweiligen Patientenmix |
| eines Krankenhauses mit einbezieht. So liegt für ein Krankenhaus mit überdurchschnittlich |
| vielen Hoch-Risiko-Patienten die erwartete Letalitätsrate E über der im Jahre 2008 bundesweit |
| beobachteten Letalitätsrate von 3,0%. Die erwartete In-Hospital-Letalitätsrate E für die isolierte |
| Aortenklappenchirurgie bzw. die kombinierte Koronar- und Aortenklappenchirurgie erhält man |
| entsprechend mittels Verwendung des logistischen AKL-SCORE bzw. KBA-SCORE. |
| Als Gesamtletalitätsraten bezeichnet man nun die bundesweit beobachteten und erwarteten |
| In-Hospital-Letalitätsraten. Die Berechnung erfolgt analog zur Berechnung der beobachteten |
| und erwarteten In-Hospital-Letalitätsraten der einzelnen Krankenhäuser, mit dem Unterschied, |
| dass hier z.B. alle isoliert koronarchirurgisch behandelten Patienten mit vollständiger |
| Dokumentation zum KCH-SCORE 3.0 aus allen teilnehmenden herzchirurgischen Abteilungen |
| betrachtet werden. Für das Jahr 2008 beträgt die bundesweit beobachtete Gesamtletalitätsrate |
| 3,0% (1.291 In-Hospital verstorbene Patienten / 43.145 behandelte Patienten). |
| Für einen risikoadjustierten Vergleich der Krankenhäuser wird im Weiteren der Unterschied |
| zwischen O und E betrachtet. Der Unterschied lässt sich einerseits über die Differenz O - E |
| oder das Verhältnis O / E darstellen. |
| Die Differenz O - E ist der Anteil Todesfälle, der über dem erwarteten Anteil liegt. Sie kann |
| aufgefasst werden als absolute Abweichung der beobachteten Letalität von der erwarteten |
| Letalität. Beträgt zum Beispiel für ein Krankenhaus der nach Patientenmix erwartete Anteil |
| von Todesfällen E = 3,5%, wird aber tatsächlich eine Letalitätsrate von O = 4,5% beobachtet, |
| ist das Ergebnis um 1,0 Prozentpunkte schlechter als nach der Risikostruktur der Patienten |
| zu erwarten gewesen wäre. Wird eine Letalitätsrate von O = 2,6% beobachtet, ist das |
| Ergebnis des Krankenhauses um 0,9 Prozentpunkte besser als nach dem Patientenmix |
| Über das Verhältnis O / E lässt sich erkennen, wie groß die Abweichung ist, wenn man sie |
| in Bezug zu der erwarteten Letalität setzt. Beträgt zum Beispiel E = 3,5% und sei O = 4,5%, |
| so ist das Ergebnis des Krankenhauses um das 1,29-fache (bzw. um 29%) schlechter als |
| nach dem Patientenmix zu erwarten gewesen wäre. Wird stattdessen eine Letalitätsrate von |
| O = 2,6% beobachtet, beträgt das Krankenhausergebnis dagegen das 0,74-fache des |
| erwarteten Wertes von E = 3,5%. Das Ergebnis wäre 26% besser als nach der |
| Risikostruktur der Patienten zu erwarten gewesen wäre. |
| Über die so genannte „risikoadjustierte In-Hospital-Letalität“ (= (O / E) * Gesamtletalität) kann |
| sich das Krankenhaus schließlich mit der Gesamt-In-Hospital-Letalitätsrate aller |
| teilnehmenden herzchirurgischen Krankenhäuser vergleichen. Diese Methode, die auch vom |
| New York State Department of Health (1996) eingesetzt wird, hat den Vorteil, dass für alle |
| teilnehmenden Krankenhäuser die risikoadjustierten Letalitätsraten berechnet werden, die |
| erreicht würden, wenn alle Krankenhäuser dieselben Patientenrisiken hätten. Damit werden |
| alle Krankenhausergebnisse direkt miteinander vergleichbar. Im Ergebnis wird für jedes |
| Krankenhaus die Letalitätsrate so berechnet, als wenn es z.B. bezüglich aller 17 Risikofaktoren |
| des KCH-SCORES 3.0 einen Patientenmix gehabt hätte, der identisch zum im Jahre 2008 |
| bundesweit in der Grundgesamtheit beobachteten Patientenmix ist. |
| Sei beispielsweise die erwartete In-Hospital-Letalitätsrate eines Krankenhauses E = 3,7% und |
| die tatsächlich beobachtete In-Hospital-Letalitätsrate dieses Krankenhauses O = 3,3%. Die |
| Gesamtletalitätsrate für das Jahr 2008 beträgt 3,0%. In dem Wert von E = 3,7% drückt sich |
| dabei schon aus, dass ein entsprechendes Krankenhaus A mehr Hoch-Risiko-Patienten |
| behandelt, als im Durchschnitt zu erwarten gewesen wäre. Um einen Vergleich mit den |
| anderen Krankenhäusern zu ermöglichen, wird die risikoadjustierte Rate berechnet. So ergibt |
| sich die risikoadjustierte In-Hospital-Letalität zu (3,3% / 3,7%) * 3,0% = 2,7%. Anstelle der |
| beobachteten 3,3% In-Hospital-Letalität ergäbe sich hier für das Krankenhaus A eine |
| risikoadjustierte In-Hospital-Letalitätsrate von 2,7%. Dies ist das Krankenhausergebnis, das |
| erzielt worden wäre, wenn es den identischen Patientenmix zur Grundgesamtheit aller |
| teilnehmenden Krankenhäuser gehabt hätte. |
| Betrachtet man ein zweites Krankenhaus B mit E = 2,6% und O = 2,5%, so berechnet sich |
| die risikoadjustierte In-Hospital-Letalität zu (2,5% / 2,6%) * 3,0% = 2,9%. Da die Patienten |
| dieses Krankenhauses geringere Risiken in sich tragen als im Durchschnitt zu erwarten |
| gewesen wäre, steigt die risikoadjustierte Rate gegenüber der beobachteten von 2,5% auf |
| 2,9% an. Bei gleichem Patientenmix, wie er in der Grundgesamtheit aller teilnehmenden |
| Krankenhäuser vorliegt, hätte Krankenhaus B ein Krankenhausergebnis von 2,9% erzielt. |
| Ein Vergleich von Krankenhaus A mit Krankenhaus B zeigt schließlich: Betrachtet man nur |
| die rohen In-Hospital-Letalitätsraten würde Krankenhaus A mit einer Rate von 3,3% |
| schlechter dastehen als Krankenhaus B mit 2,5%. In Krankenhaus A werden jedoch mehr |
| Hoch-Risiko-Patienten behandelt als in Krankenhaus B. Soll dieses berücksichtigt werden, |
| dann gibt die risikoadjustierte Rate Auskunft darüber, wie sich die Ergebnisse darstellen |
| würden, wenn beide Krankenhäuser einen identischen Patientenmix gehabt hätten. Dabei |
| wird ersichtlich, dass - wenn beide Krankenhäuser gleiche Patientenrisiken gehabt hätten - |
| Krankenhaus A ein besseres Ergebnis von 2,7% erzielt hätte als Krankenhaus B mit 2,9%. |
| BQS Bundesgeschäftsstelle Qualitätssicherung gGmbH. Risikoadjustierung in der |
| Herzchirurgie. in: Mohr VD, Bauer J, Döbler K, Fischer B, Woldenga C, (Hrsg.). Qualität |
| sichtbar machen. BQS-Qualitätsreport 2002. Düsseldorf: BQS Bundesgeschäftsstelle |
| Qualitätssicherung gGmbH; 2003. 26-29. |
| BQS Bundesgeschäftsstelle Qualitätssicherung gGmbH. Neue Risikoadjustierung in der |
| Koronarchirurgie: der KCH-Score. in: Mohr VD, Bauer J, Döbler K, Eckert O, Fischer B, |
| Woldenga C, (Hrsg.). Qualität sichtbar machen. BQS-Qualitätsreport 2004. Düsseldorf: |
| BQS Bundesgeschäftsstelle Qualitätssicherung gGmbH; 2005; 46-49. |
| Michel P, Roques F, Nashef SAM. Logistic or additive EuroSCORE for high-risk patients? |
| European Journal of Cardio-thoracic Surgery 2003; 23: 684-687. |
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| 1992 - 1994. New York State Department of Health; 1996. http://www.health.state.ny.us |
| (Recherchedatum: 15.05.2008) |
| New York State Department of Health. Adult Cardiac Surgery in New York State 2003 - 2005. |
| New York State Department of Health; 2008. http://www.health.state.ny.us |
| (Recherchedatum: 15.05.2008) |
| Roques F, Nashef SAM, Michel P, Gauducheau E, de Vincentiis C, Baudet E, Cortina J, David |
| M, Faichney A, Gabrielle F, Gams E, Harjula A, Jones MT, Pinna Pintor P, Salamon R, Thulin L. |
| Risk factors and outcome in European cardiac surgery: analysis of the EuroSCORE |
| multinational database of 19030 patients. European Journal of Cardio-thoracic Surgery 1999; |
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