EFFICIENCY AND RISK ADJUSTMENT OF GERMAN HOSPITAL CARE Kurzfassung Obwohl bereits national als auch international zahlreiche Studien bezüglich Krankenhauseffizienz durchgeführt wurden, werden laufend neue und aktuelle Erkenntnisse über Einflussfaktoren bezüglich Krankenhauseffizienz, speziell jene die für die Praxis relevant sind, mit Hilfe von modernen Methoden, benötigt. Da die eigentliche Funktion von Krankenhäusern darin besteht Patienten zu heilen, die wiederum unterschiedlich über die Krankenhäuser verteilt sind, ist die Risikoadjustierung ein weiteres wichtiges Forschungsobjekt. Diese Dissertation beinhaltet drei Effizienzstudien aus verschiedenen Forschungsperspektiven unter Verwendung von longitudinalen Krankenhausdaten; sie beinhaltet weiterhin eine vierte Studie, die Gewichte für Begleiterkrankungen (Komorbiditäten) anhand eines kombinierten Satzes aus Charlson- und Elixhauser-Gruppen für Komorbiditäten bezüglich Krankenhausmortalität entwickelt. Sie ist die erste Studie in diesem Kontext, die zusätzlich Hauptdiagnosen berücksichtigt und Daten aus Deutschland verwendet. 1.) In der ersten Studie wurde der Zusammenhang zwischen Krankenhauseffizienz und Krankenhausspezialisierung untersucht. Dabei wurden verschiedene Spezialisierungsmaße verwendet, u.a. zwei neue Maße, die auf Patientenanzahlen statt auf Patientenanteilen beruhen. Während die neuen Spezialisierungsmaße indirekt professionelle Erfahrung oder technische Ausstattung berücksichtigen, fokussieren sich die bereits existierenden Maße auf die Diversifikation oder, besser gesagt, auf die Konzentration von Leistungen. Die Ergebnisse der einstufigen Stochastic Frontier Analysis zeigen, dass die volumenbasierte Spezialisierung Effizienz positiv beeinflusst. Damit stehen die Ergebnisse im Gegensatz zu denen der früher entwickelten Spezialisierungsmaße und unterstreichen damit die Notwendigkeit genau zu definieren, welche Art von Spezialisierung man untersuchen möchte. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse, dass Spezialisierung im Sinne der Behandlung von Mindestmengen an Patienten zu Effizienzvorteilen führt, was für Gesundheitsökonomen aus Forschung und Praxis wichtig ist. 2.) In der zweiten Studie wurden zuvor abgeleitete Hypothesen bezüglich der Ursachen und Konsequenzen formaler Privatisierung von öffentlich-rechtlichen Krankenhäusern in Deutschland als Alternative zur materiellen Privatisierung mit empirischen Methoden untersucht. Dabei wurde folgendermaßen vorgegangen: Berechnen von Effizienzwerten unter Verwendung der bootstrapped Data Envelopment Analysis, Untersuchen der Ursachen für formale Privatisierung mit Hilfe logistischer Regression, Konstruieren einer adäquaten Kontrollgruppe aus nicht formal privatisierten öffentlich-rechtlichen Krankenhäusern mit Hilfe von Genetic Matching, und schließlich Vergleichen der Effizienzänderung von formal privatisierten und nicht-privatisierten öffentlich-rechtlichen Krankenhäusern unter Verwendung eines Difference-in-Difference Ansatzes. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Krankenhäuser unter folgenden Umständen mit einer signifikant höheren Wahrscheinlichkeit 1 formal privatisiert werden, nämlich, in Gegenden mit einem größeren räumlichen Wettbewerb, in den Jahren um die Einführung des neuen Vergütungssystems herum (20032005) und falls sie vorher rechtlich abhängig waren; wohingegen die Ausgangseffizienz keine Rolle zu spielen scheint. Damit werden die Ergebnisse früherer Studien unterstützt und erweitert, und Faktoren, die die Kontingenztheorie unterstützen, identifiziert. Des Weiteren hat die formale Privatisierung einen signifikant positiven Effekt auf die Effizienz vormals öffentlich-rechtlicher Krankenhäuser. Dieser Effekt war größer für Krankenhäuser, die zuvor rechtlich unabhängig waren, als für die, die rechtlich abhängig waren. Zusammenfassend kann die formale Privatisierung somit eine wirksame Alternative zur materiellen Privatisierung darstellen. Die Ergebnisse stützen zudem die Idee des Vorhandenseins von Prinzipal-Agenten-Mechanismen im Krankenhauskontext, die durch Privatisierung adressiert werden können. Damit liefert die Studie wichtige Implikationen für Forschung und Management öffentlicher Organisationen. 3.) Die dritte Krankenhauseffizienzstudie dieser Dissertation hat sich auf die Zertifizierungen prozess-orientierter Qualitätsmanagementsysteme fokussiert. Dabei wurden Krankenhauszertifizierungen nach ISO 9001, welche weltweit verbreitet sind, und solche nach KTQ (Kooperation für Transparenz und Qualität im Gesundheitswesen), die speziell für das deutsche Gesundheitssystem entwickelt wurden, untersucht. Um Informationen darüber zu erhalten, ob die untersuchten Krankenhäuser zertifiziert wurden, wurde eine umfangreiche manuelle Datenerhebung durchgeführt und die gewonnen Date wurden an die bereits erwähnten Krankenhausdaten gematcht. Für die Analyse wurden die folgenden Methoden gewählt: Berechnen von Effizienzwerten, Konstruieren einer adäquaten Kontrollgruppe aus nicht zertifizierten Krankenhäusern mit Hilfe von Genetic Matching, und schließlich Vergleichen der Effizienzänderung von zertifizierten und nicht-zertifizierten Krankenhäusern unter Verwendung eines Difference-in-Difference Ansatzes innerhalb einer trunkierten Regression. Die Ergebnisse zeigen, dass Krankenhauseffizienz mit ISO 9001 Zertifizierungen negativ, und mit KTQ Zertifizierungen positive verknüpft sind. Darüber hinaus waren die Koeffizienten des Difference-in-Difference Interaktionsterms in den Perioden zwischen der ersten und der Re-Zertifizierung immer größer als in den Perioden davor und danach. Dieses Ergebnis ist aus Perspektive des Operational Research besonders wichtig, weil Zertifizierungen von Qualitätsmanagementsystemen grundsätzlich zur Qualitätsverbesserung gedacht sind, und anscheinend auch mit Effizienz, und dazu nicht immer positiv, verbunden sind. 4.) In der vierten Studie wurden Gewichte mit und ohne Hauptdiagnosen-Adjustierung für Komorbiditäten bezüglich Krankenhausmortalität entwickelt und intern validiert. Dabei wurden administrative Daten, die ca. 14 Millionen Krankenhausaufenthalte beinhalten, analysiert. Die Gewichte der 32 Komorbiditätsgruppen wurden mit Hilfe logistischer Regression geschätzt und reichen von -3 (Bluthochdruck) bis zu 5 (Krebsmetastasen), wobei der Wert 1 am häufigsten vorkam. Acht Gewichte waren negativ, drei waren Null. Neun Gewichte haben sich geändert (acht sind gesunken, eines ist gestiegen) als im Modell zusätzlich für die Hauptdiagnose kontrolliert wurde. Nachdem die Gewichte für jede Komorbidität in jeder Beobachtung aufsummiert wurden, um den jeweiligen 2 Komobiditätsscore zu berechnen, wurde der Score in einer weiteren logistischen Regression validiert. Das Unterscheidungsvermögen des Scores zwischen tatsächlich verstorbenen und überlebenden Patienten wurde mit Hilfe der c-Statistik bewertet. Der nicht adjustierte Score (c=0.864) und der adjustierte Score (c=0.860) haben beide die c-statistik, verglichen mit dem Modell ohne einen Score (d.h. nur Alter und Geschlecht als unabhängige Variable), verbessert. Beide Scores weisen eine gute Performance auf, aber der nicht adjustierte Score übertrifft den adjustierten Score. Diese Studie trägt zur epidemiologischen Literatur bei und die Gewichte können zur Risikoadjustierung in weiteren Studien verwendet werden. 3
© Copyright 2024 ExpyDoc
