| BQS-Bundesauswertung 2008 |
| Pflege: Dekubitusprophylaxe |
| Risikoadjustierung mit LOGDEK-Score I und II |
| Risikoadjustierung mit dem logistischen Dekubitus-Score I (Dekubitus Grad 2 |
| bis 4 bei Entlassung) und dem logistischen Dekubitus-Score II (Dekubitus bei |
| BQS Bundesgeschäftsstelle Qualitätssicherung gGmbH, Düsseldorf |
| Nach einem Krankenhausaufenthalt wird eine niedrige Rate an neu entstandenen |
| Dekubitalulzera als wichtiger Qualitätsindikator im Bereich Pflege betrachtet. Die Rate eines |
| Krankenhauses hängt dabei nicht allein von der Qualität der Pflege ab, sondern |
| wird durch patientenbezogene Risikofaktoren, wie z. B. Diabetes mellitus oder das Alter |
| der Patienten beeinflusst. Das Ergebnis eines Krankenhauses hängt also auch davon ab, |
| welches Risikoprofil die Patienten eines Krankenhauses haben. Ein Krankenhaus, in dem |
| sehr häufig Hoch-Risiko-Patienten behandelt werden, lässt in der Regel eine höhere Rate an |
| neu entstandenen Dekubitalulzera erwarten als ein Krankenhaus mit wenig 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. Hierzu 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 Raten verwendet werden können. |
| Bei der BQS werden schon seit dem Erfassungsjahr 2004 für den Leistungsbereich „Isolierte |
| Koronarchirurgie" mit dem KCH-Score, wie auch seit 2005 in der Gefäßchirurgie mit den |
| Karotis-Scores I und II, eigens entwickelte Risikoadjustierungsverfahren auf der Grundlage |
| aktueller Daten eingesetzt. |
| 2. Logistische Dekubitus-Scores: LOGDEK-Score I und LOGDEK-Score II |
| Entwicklung und Interpretation der Modelle |
| Für einen möglichst fairen Krankenhausvergleich, bei differenzierter Sichtweise auf |
| unterschiedliche Patientenrisiken, initiierte die BQS-Fachgruppe Pflege die Entwicklung |
| zweier Modelle zur Betrachtung risikoadjustierter Raten. |
| Im ersten Modell (LOGDEK-Score I) wird dabei eine möglichst niedrige Rate |
| an allen neu entstandenen Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 als Qualitätsziel betrachtet. |
| Im zweiten Modell (LOGDEK-Score II) werden alle neu entstandenen |
| Dekubitalulzera (Grad 1 bis 4) für einen Krankenhausvergleich herangezogen. |
| Das Ereignis "Neu entstandener Dekubitus Grad 2 bis 4" ist dabei definiert als: |
| [Dekubitus bei Aufnahme = 0 ("kein Dekubitus bei Aufnahme") UND Grad des Dekubitus bei |
| Entlassung >= 2]. Ein "Neu entstandener Dekubitus (Grad 1 bis 4)" liegt vor, falls gilt: |
| [Dekubitus bei Aufnahme = 0 ("kein Dekubitus bei Aufnahme") UND Dekubitus bei |
| Entlassung = 1 ("Dekubitus bei Entlassung")]. |
| Beide Modelle wurden auf Grundlage des Datenpools der BQS-Bundesauswertung 2007 |
| entwickelt. Als Grundgesamtheit wurden alle 847.130 Patienten aus 1.523 Krankenhäusern |
| betrachtet, für die gültige Datensätze zur Dekubitusneuentstehung vorlagen. Potenzielle |
| Risikofaktoren wurden durch die Fachkompetenz der BQS-Fachgruppe Pflege sowie mittels |
| Leitlinien- und Literaturstudium ermittelt. So wurden die folgenden möglichen Risikofaktoren |
| auf ihren Einfluss auf die Neuentstehung von Dekubitus untersucht: Mikrobewegungen bei |
| Aufnahme, Mikrobewegungen bei Entlassung, Diabetes mellitus, Alter, kontinuierliche |
| Intensivbehandlung >=24h und Dauer der Intensivbehandlung. |
| Unter Verwendung von multiplen logistischen Regressionsmodellen lassen sich dann nicht |
| nur Aussagen darüber treffen, ob bestimmte Faktoren überhaupt einen Einfluss auf einen |
| bestimmten binären Zustand (hier: Dekubitusneuentstehung einerseits oder keine Dekubitus- |
| neuentstehung andererseits) eines Patienten ausüben, auch lässt sich der simultane Einfluss |
| dieser Risikofaktoren auf die Wahrscheinlichkeit einer Dekubitusneuentstehung quantifizieren. |
| Dazu wurde als erstes 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 sowohl für |
| "Dekubitusneuentstehung Grad 2 bis 4" als auch für "Dekubitusneuentstehung (Grad 1 bis 4)" |
| bei gleichzeitiger Berücksichtigung der im Modell verbliebenen Risikofaktoren kein signifikanter |
| Einfluss für Mikrobewegungen bei Entlassung und kontinuierliche Intensivbehandlung >=24h |
| nachgewiesen werden. Die in Tabelle 1 definierten Variablen wurden dagegen als Risiko- |
| faktoren mit signifikantem gemeinsamen Einfluss auf die Dekubitusneuentstehung identifiziert. |
| Dass tatsächlich der gemeinsame Einfluss aller Variablen gemessen wird, zeigt sich auch am |
| Ausscheiden der Variablen kontinuierliche Intensivbehandlung >=24h. Denn sie wird auch |
| schon implizit beim Risikofaktor Dauer der Intensivbehandlung in den Modellen mit berück- |
| Zur Überprüfung der Modellgültigkeit wurde die Hosmer-Lemeshow Goodness-of-Fit-Test- |
| statistik verwendet. Dazu werden die für jeden Patienten aus dem Modell vorhergesagten |
| Wahrscheinlichkeiten, Dekubitus neu zu entwickeln, aufsteigend sortiert und in zehn gleich |
| große Gruppen aufgeteilt. Ob die vorhergesagte Anzahl von neu entwickelten Dekubital- |
| ulzera mit der tatsächlich zu beobachtenden Anzahl in den Gruppen übereinstimmt, |
| wird schließlich mittels eines Chi-Quadrat-Tests überprüft. |
| Ein Wert von 0,745 beim Modell "Dekubitusneuentstehung Grad 2 bis 4" bzw. von 0,488 beim |
| Modell "Dekubitusneuentstehung (Grad 1 bis 4)" für den Hosmer-Lemeshow Goodness-of-Fit- |
| Test lässt dabei keine signifikanten Unterschiede erkennen. Das bedeutet, dass die neu |
| entwickelten Risikoadjustierungsmodelle die Wahrscheinlichkeit, während des Krankenhaus- |
| aufenthalts Dekubitus neu zu entwickeln, gut vorhersagen. |
| Definition laut BQS-Datensatz |
| Mikrobewegungen bei Aufnahme |
| Hier ist nein anzugeben bei vollständiger Immobilität des |
| Patienten; selbst eine geringe Bewegung des Körpers oder |
| von Extremitäten wird nicht ohne Hilfe durchgeführt. |
| Diese Beschreibung entspricht der: |
| Stufe „vollständige Immobilität“ in der Mobilitäts- |
| kategorie der Braden-Skala |
| Stufe „voll eingeschränkt“ in der Beweglichkeitskategorie |
| der (modifizierten) Norton-Skala |
| Stufe „bewegungsunfähig“ in der Mobilitätskategorie der |
| Der Begriff „Mikrobewegungen“ ist dem nationalen Experten- |
| standard Dekubitusprophylaxe in der Pflege (DNQP 2004) |
| insulinpflichtiger Diabetes mellitus bei Aufnahme |
| Hier bitte dokumentieren, ob beim Patienten zum Zeitpunkt |
| der Aufnahme ein insulinpflichtiger Diabetes mellitus vorliegt. |
| Dauer der Intensivbehandlung |
| Bitte hier die Anzahl der Tage der intensivmedizinischen |
| Komplexbehandlung entsprechend der Definition OPS 301, |
| Ein Tag entspricht 24 Stunden. Zählweise nach |
| 30 Stunden entspricht 2 Tage |
| 48 Stunden entspricht 2 Tage |
| 73 Stunden entspricht 4 Tage |
| Tabelle 1: Risikofaktoren mit statistisch signifikantem Einfluss auf |
| "Dekubitus bei Entlassung Grad 2 bis 4" und "Dekubitus bei Entlassung (Grad 1 bis 4)" |
| Tabelle 2: Logistischer Dekubitus-Score I (LOGDEK-Score I): |
| Ergebnis der multiplen logistischen Regression für "Dekubitus bei Entlassung Grad 2 bis 4" |
| Die Ergebnisse der multiplen logistischen Regression sind in Tabelle 2 und Tabelle 3 |
| 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, dass bis zur Entlassung aus dem Krankenhaus Dekubitus neu entsteht. |
| Mit dem auf Basis der BQS-Bundesdaten 2007 berechneten logistischen Dekubitus-Score I |
| (Tabelle 2) kann der Einfluss der Risikofaktoren auf die Rate der Dekubitalulzera bei |
| Entlassung Grad 2 bis 4 berechnet werden. Die Chance einen Dekubitus Grad 2 bis 4 neu zu |
| entwickeln, ist z. B. für Patienten ohne Mikrobewegungen bei Aufnahme 1,443 mal höher als |
| für Patienten mit Mikrobewegungen bei Aufnahme, wenn ansonsten gleiche Risiken vorliegen. |
| Tabelle 3: Logistischer Dekubitus-Score II (LOGDEK-Score II): |
| Ergebnis der multiplen logistischen Regression für "Dekubitus bei Entlassung (Grad 1 bis 4)" |
| Der logistische Dekubitus-Score II (ebenfalls berechnet auf Basis der BQS-Bundesdaten 2007) |
| bildet den Einfluss der Risikofaktoren auf die Rate von Dekubitusneuentstehungen (Grad 1 bis |
| 4) ab. Es lässt sich in Tabelle 3 ablesen, dass z. B. die Chance einen Dekubitus (Grad 1 bis 4) |
| neu zu entwickeln, für Patienten mit Diabetes mellitus 1,804 mal höher ist als für Patienten |
| ohne Diabetes mellitus, wenn ansonsten gleiche Risiken vorliegen. |
| Da sich die Odds-Ratio-Interpretation nicht direkt auf die Wahrscheinlichkeit bezieht, sondern |
| auf die Chance ( = Wahrscheinlichkeit / Gegenwahrscheinlichkeit), werden im folgenden zur |
| Berechnung der vom Patientenrisiko abhängigen erwarteten Wahrscheinlichkeiten die |
| Regressionskoeffizienten verwendet. |
| Ausgehend vom logistischen Regressionsmodell |
| β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + … + βn * xn |
| mit den Risikofaktoren x1,..,xn (mit dem Wert '1' bei Vorliegen und ’0’ bei Nicht-Vorliegen für |
| die übrigen Risikofaktoren), der Konstanten und den Regressionskoeffizienten lässt sich die |
| Wahrscheinlichkeit p, im Verlauf des Krankenhausaufenthalts einen Dekubitus neu zu |
| entwickeln, nun für jeden Patienten mit vollständigen Angaben zu den Risikofaktoren unter |
| Berücksichtigung der jeweiligen Risikostruktur berechnen: |
| exp(β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + … + βn * xn) |
| 1 + exp(β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + … + βn * xn) |
| So beträgt die erwartete Wahrscheinlichkeit, Dekubitus Grad 2 bis 4 neu zu entwickeln, für |
| einen Patienten ohne Mikrobewegungen bei Aufnahme und mit Diabetes mellitus, der aber |
| ansonsten keine Risikofaktoren aufweist (also jünger als 85 Jahre ist und nicht auf der |
| Intensivstation versorgt wurde) nach LOGDEK-Score I: |
| exp(-5,418 + 0,367 + 0,632) |
| 1 + exp(-5,418 + 0,367 + 0,632) |
| War der Patient zusätzlich 1 bis 4 Tage auf der Intensivstation, erhöht sich der Wert auf |
| exp(-5,418 + 0,367 + 0,632 + 0,973) |
| 1 + exp(-5,418 + 0,367 + 0,632 + 0,973) |
| Die Wahrscheinlichkeiten, einen Dekubitus Grad 1 bis 4 neu zu entwickeln, berechnen sich |
| analog auf Grundlage von LOGDEK-Score II. |
| 3. Risikoadjustierung mit dem logistischen Dekubitus-Score I (LOGDEK-Score I) |
| Bei der Risikoadjustierung mit LOGDEK-Score I wird die beobachtete Rate |
| an neu entwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 eines Krankenhauses ("O" steht dabei für |
| "observed") mit der erwarteten Rate an neu entwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 ("E" |
| steht für "expected") verglichen. Die Grundgesamtheit bilden alle Patienten, für die eine |
| vollständige Dokumentation zum LOGDEK-Score I vorliegt. |
| Die beobachtete Rate O an neuentwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 eines Kranken- |
| hauses berechnet sich als Anzahl der Patienten im Krankenhaus mit [Dekubitus bei Auf- |
| nahme = 0 ("kein Dekubitus bei Aufnahme") UND Grad des Dekubitus bei Entlassung >= 2] |
| geteilt durch die Anzahl behandelter Patienten. |
| Die nach der Risikostruktur seiner Patienten zu erwartende Rate E an neu entwickelten |
| Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 eines Krankenhauses berechnet man, indem zunächst für alle |
| behandelten Patienten eines Krankenhauses die nach LOGDEK-Score I |
| erwarteten Wahrscheinlichkeiten summiert werden (= erwartete Anzahl von neu |
| entwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 im Krankenhaus) 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 Rate an neu |
| entwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4, die den jeweiligen Patientenmix eines Kranken- |
| hauses mit einbezieht. So liegt für ein Krankenhaus mit überdurchschnittlich vielen Hoch- |
| Risiko-Patienten die erwartete Rate E an neu entwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 |
| über der bundesweit erwarteten Gesamtrate. |
| Als Gesamtraten bezeichnet man dabei die bundesweit beobachteten und erwarteten |
| Raten an neu entwickelten Dekubitalulzera. Die Berechnung erfolgt analog zur Berechnung |
| der beobachteten und erwarteten Raten an neu entwickelten Dekubitalulzera der einzelnen |
| Krankenhäuser mit dem Unterschied, dass hier alle Patienten bundesweit betrachtet werden, |
| für die eine vollständige Dokumentation zum LOGDEK-Score I vorliegt. |
| 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, der über dem erwarteten Anteil liegt. Sie kann aufgefasst |
| werden als absolute Abweichung der beobachteten Rate von der erwarteten Rate. Beträgt |
| zum Beispiel für ein Krankenhaus der nach Patientenmix erwartete Anteil E von neu |
| entwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 3,5%, wird aber tatsächlich eine Rate 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 Rate an neu entwickelten |
| Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 von O = 2,6% beobachtet, ist dagegen das Ergebnis des |
| Krankenhauses um 0,9 Prozentpunkte besser als nach dem Patientenmix erwartet. |
| Über das Verhältnis O / E lässt sich erkennen, wie groß die Abweichung ist, wenn man sie |
| in Bezug zu der erwarteten Rate 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 Rate an neu |
| entwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 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 |
| Ohne Risikoadjustierung erhielte man im Beispiel für das Erfassungsjahr 2007 die |
| entsprechenden Ergebnisse und Interpretationen mit 4,5% / 0,8% = 5,63-fach |
| schlechter als im deutschen Mittel bzw. 2,6% / 0,8% = 3,25-fach besser als im |
| Über die so genannte „risikoadjustierte Rate“ (= (O / E) * Gesamtrate) kann sich das |
| Krankenhaus schließlich mit der Gesamtrate aller Patienten aller bundesweit teilnehmenden |
| Krankenhäuser vergleichen. Diese Methode, die auch vom New York State Department of |
| Health seit 1996 eingesetzt wird, hat den Vorteil, dass für alle teilnehmenden Krankenhäuser |
| die risikoadjustierten Raten 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 Rate so |
| berechnet, als wenn es bezüglich aller Risikofaktoren des LOGDEK-Score I |
| einen Patientenmix gehabt hätte, der identisch zum im Jahre 2007 bundesweit in der |
| Grundgesamtheit beobachteten Patientenmix ist. |
| Sei z. B. die erwartete Rate an neu entwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 eines |
| Krankenhauses E = 3,5% und die tatsächlich beobachtete Rate an neu entwickelten |
| Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 dieses Krankenhauses O = 3,1%. Die Gesamtrate beträgt |
| beispielsweise 0,8%. In dem Wert von E = 3,5% 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 |
| Rate an neu entwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 zu (3,1% / 3,5%) * 0,8% = 0,71%. |
| Anstelle der beobachteten Rate von 3,1% ergäbe sich hier für das Krankenhaus A eine |
| risikoadjustierte Rate von 0,71%. Dies wäre dann das Krankenhausergebnis, das erzielt |
| worden wäre, wenn es den identischen Patientenmix zur Grundgesamtheit aller im |
| Erfassungsjahr 2007 bundesweit teilnehmenden 1.523 Krankenhäuser gehabt hätte. |
| Betrachtet man ein zweites Krankenhaus B mit E = 2,5% und O = 2,7%, so berechnet sich |
| die risikoadjustierte Rate beispielsweise zu (2,7% / 2,5%) * 0,8% = 0,86%. 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 0,80% auf |
| 0,86% an. Bei gleichem Patientenmix, wie er in der Grundgesamtheit aller bundesweit |
| teilnehmenden Krankenhäuser des Verfahrensjahres 2007 vorliegt, hätte Krankenhaus B ein |
| Krankenhausergebnis von 0,86% erzielt. |
| Ein Vergleich von Krankenhaus A mit Krankenhaus B zeigt schließlich: Betrachtet man nur |
| die rohen Raten an neu entwickelten Dekubitalulzera Grad 2 bis 4 würde Krankenhaus A |
| mit einer Rate von 3,1% schlechter dastehen als Krankenhaus B mit 2,7%. Im Krankenhaus A |
| werden jedoch mehr Hoch-Risiko-Patienten behandelt als im 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 0,71% erzielt |
| hätte als Krankenhaus B mit 0,86%. |
| 4. Risikoadjustierung mit dem logistischen Dekubitus-Score II (LOGDEK-Score II) |
| Bei der Risikoadjustierung mit dem logistischen Dekubitus-Score II wird die tatsächlich |
| beobachtete Rate an neu entwickelten Dekubitalulzera (Grad 1 bis 4) eines Krankenhauses |
| ("O" für "observed") mit der erwarteten Rate an neu entwickelten Dekubitalulzera (Grad 1 bis |
| 4) ("E" für "expected") verglichen. Grundgesamtheit sind alle Patienten, für die eine |
| vollständige Dokumentation zum logistischen Dekubitus-Score II vorliegt. |
| Die beobachtete Rate O an neu entwickelten Dekubitalulzera (Grad 1 bis 4) eines |
| Krankenhauses berechnet sich als Anzahl der Patienten im Krankenhaus mit |
| [Dekubitus bei Aufnahme = 0 ("kein Dekubitus bei Aufnahme") UND Dekubitus bei |
| Entlassung = 1 ("Dekubitus bei Entlassung")]. |
| Die nach der Risikostruktur seiner Patienten zu erwartende Rate E an neu entwickelten |
| Dekubitalulzera (Grad 1 bis 4) eines Krankenhauses berechnet man, indem zunächst |
| für alle behandelten Patienten eines Krankenhauses die nach dem logistischen Dekubitus- |
| Score II erwarteten Wahrscheinlichkeiten summiert werden (= erwartete Anzahl von neu |
| entwickelten Dekubitalulzera (Grad 1 bis 4) im Krankenhaus) und diese dann ebenfalls durch |
| die Anzahl der Patienten teilt. Als Gesamtraten bezeichnet man hier die bundesweit |
| beobachteten und erwarteten Raten an neu entwickelten Dekubitalulzera (Grad 1 bis 4). |
| Das weitere Vorgehen erfolgt dann analog zum Vorgehen im Kapitel „Risikoadjustierung mit |
| dem logistischen Dekubitus-Score I (LOGDEK-Score I)“. |
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