Vortragssitzung

Stationäre Versorgung

Vorträge

Stationäre Dialyse im aG-DRG-System - Veränderungen und Probleme
Markus Krohn, Universität Greifswald

Einleitung / Introduction

Die Finanzierung der stationären Dialyse erfolgt zu großen Teilen über Zusatzentgelte (ZEs) oder über die Basis-DRGs L60 und L71 (sofern Nierenversagen als Hauptleistung). Während DRGs als Durchschnittskosten kalkuliert sind, entspricht die Kalkulation von ZEs eher einer Grenzkostenbetrachtung. Durch die Ausgliederung der Pflegepersonalkosten im aG-DRG-System aus DRGs und ZEs ergibt sich die Frage, welche Herausforderungen für den stark zusatzentgeltorientieren Bereich der Dialyse resultieren.

Methode / Method

Ausgangspunkt ist ein Erlösvergleich der betreffenden DRGs und ZEs mit Fokus auf die DRG L71Z und das ZE01.01 (intermittierende Hämodialyse) der Jahre 2019 und 2020. Ausgehend von einer Anpassung aller Daten auf den Bundesbasisfallwert 2020 ergibt sich ein Differenzbetrag der ausgegliederten Pflegepersonalkosten je Fall (L60), je Tag (L71) oder je durchgeführtem Verfahren (ZEs). Die anteiligen Kosten der Pflege für die einzelnen Kostenstellengruppen werden aus dem Verhältnis der vormals einbezogenen Personalkosten der Dialyseabteilung zu den Kosten auf Normal- bzw. Intensivstationen bestimmt. Weiterhin erfolgt die Berechnung der Erlöse unter Annahme der Pflegebewertungsrelationen des Jahres 2020 (146,55€ bzw. 180€).

Ergebnisse / Results

In der „Ein-Tages-DRG“ L71Z zeigt sich für 2020 eine Reduktion um 0,074 Bewertungsrelationen und somit eine Erlösreduktion um 271,67€. Diesem steht ein Wert von 2,0695 „Pflegebewertungsrelationen“ je Tag gegenüber, was bei einer „Ein-Tages-DRG“ auch den Bezug „je Fall“ darstellt. Gemäß G-Report-Browser 2019 liegt der Pflegepersonalkostenanteil der Dialyseabteilung aller auszugliedernden Kosten bei ca. 23,4%. Die Ausgliederung der Dialysepflege entspricht somit einem Wert von 63,48€ oder 0,4836 „Pflegebewertungsrelationen“. Eine Bewertungsrelation der Pflege hätte folglich hier theoretisch einen Wert von 131,27€. Ein ähnliches Ergebnis ergibt sich aus der Veränderung des ZE01.01. Die Reduktion um 63,70€ entspricht einem Äquivalent von 0,4852 Pflegebewertungsrelationen.

Zusammenfassung / Conclusion

Es zeigt sich, dass die Ausgliederung bei vergleichbaren Leistungen ungefähr den gleichen Betrag annimmt, obwohl DRGs als Durchschnittskosten und ZEs als Grenzkosten zu kalkulieren sind. Die tatsächlichen Pflegebewertungsrelationen von 146,55€ bzw. 180€ zeigen, dass allgemeine Kostensteigerungen bzw. Kostendegressionseffekte (höhere Durchschnittskosten bei geringer Auslastung im vorliegenden Pandemiefall) mit den Pflegebewertungsrelationen darstellbar sind. Bei ZEs zeigt sich jedoch das Problem, dass die „Personalleistung“ nicht mehr darstellbar ist. War das Personal vormals durch die ZEs einbezogen, stehen im aG-DRG-System keine Pflegebewertungsrelationen für ZEs zur Verfügung. Krankenhäuser mit anteilig vielen Dialyseleistungen werden somit höhere Kosten je Pflegetag haben. Die Integration der Dialysepersonalkosten in die DRG-individuelle Pflegebewertungsrelation wiederspricht somit dem Ziel der ZEs, nicht abbildbare und kostenintensive Sachverhalte ergänzend entgelten zu können.


AutorInnen
Markus Krohn, Universität Greifswald
Sylvia Stracke, Universitätsmedizin Greifswald
Steffen Fleßa, Universität Greifswald
Optimale Zuordnung von Patienten zu Fachabteilungen in Krankenhäusern nach Strukturqualität (Arbeitstitel)
Alexander Haering, RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung

Einleitung / Introduction

Die deutsche Gesundheitspolitik zielt darauf ab, die Qualität der stationären Versorgung zu verbessern und Überkapazitäten auf dem Krankenhausmarkt abzubauen. Um dieses Ziel zu erreichen, berücksichtigt die Gesundheitspolitik zunehmend Qualitätsindikatoren bei der Krankenhausplanung und der Krankenhausvergütung. In diesem Papier entwickeln wir einen Qualitätsindikator, der messen soll, ob Patienten in der „richtigen“ Abteilung behandelt werden. In einem ersten Schritt entwickeln wir mit Hilfe einer Delphi-Befragung einen Algorithmus, der erkennt, ob ein Patient in Abhängigkeit von bestimmten Symptomen der am besten geeigneten Krankenhausabteilung zugewiesen wurde oder nicht. Die Primär- und Sekundärdiagnose der ICD-10-Klassifikation sowie der Operationen- und Prozedurenschlüssel (OPS) bilden die Grundlage für ebendiese Zuweisungsregeln. Wir konzentrieren uns auf zwei hochrelevante und medizinisch klar unterscheidbare ICD-Gruppen: I20-I25 (Ischämische Herz-erkrankungen) und I64 (Zerebraler Infarkt). In einem zweiten Schritt evaluieren wir anhand administrativer Daten einer der größten deutschen gesetzlichen Krankenkassen für die Jahre 2013 bis 2019 das Patientenoutcome. Vorläufige Analysen zeigen, dass es große Qualitätsunterschiede zwischen den deutschen Krankenhäusern gibt und dass ein erheblicher Spielraum für strukturelle Verbesserungen besteht. Der Qualitätsindikator könnte dazu dienen, Fehlbelegungen von Krankenhäusern/Fachabteilungen zu identifizieren. Zudem kann er PatientInnen bei der Wahl eines für sie optimalen Krankenhauses unterstüzen.


AutorInnen
Alexander Haering, RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung
Ansgar Wübker, Hochschule Harz & RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung
Christiane Wuckel, RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung
Der Einfluss von Wettbewerb auf die Adoption von medizintechnischen Großgeräten im stationären Sektor
Marie Böcker, Fachgebiet Management im Gesundheitswesen, Technische Universität Berlin

Einleitung / Introduction

Die Verfügbarkeit von medizinischen Großgeräten wie Computertomographen (CT), Magnetresonanztomographen (MRT) und Positronenemissionstomographen (PET) hat in den letzten Jahrzehnten weltweit rapide zugenommen. In einem Vergleich der OECD-Länder rangiert Deutschland hinsichtlich der Pro-Kopf-Ausstattung und Nutzung der Geräte weit vorne. Im Gegensatz zu anderen Ländern unterliegt die Anschaffung medizintechnischer Großgeräte keiner aktiven staatlichen Planung. Lediglich die Finanzierung stationärer Anlagegüter über die Investitionsförderung der Länder vermag einen indirekten Einfluss auszuüben. Diese ist jedoch durch einen enormen Investitionsstau geprägt, sodass die Krankenhäuser auf Finanzierungsalternativen umsteigen.

Methode / Method

Wir haben daher untersucht, ob und wie die Adoption von CT, MRT und PET im stationären Sektor dem Einfluss des Wettbewerbs unterliegt. Über die Modellierung von egozentrierten Polygonen um jeden Krankenhausstandort, die Fahrminuten entsprechen, haben wir die Wettbewerbssituation jedes Krankenhauses abgebildet. Hierbei dienten die Planungsrichtwerte des Österreichischen Strukturplans für Gesundheit zur Erreichbarkeit von Großgeräten als Grenzwerte. Mit Hilfe eines linearen Wahrscheinlichkeitsmodells untersuchten wir für die Jahre zwischen 2010 und 2017 zusätzlich den Einfluss regionaler, krankenhaus- und bevölkerungsbezogener Faktoren. In einem letzten Schritt haben wir mithilfe von sukzessiven Modellen, in denen wir die Entfernung von 10 bis 90 Fahrminuten variierten, den Einfluss der Entfernung anderer Leistungsanbieter geschätzt. Mithilfe der Kartographie wurden zudem die stationären Versorgungsstrukturen mit medizintechnischen Großgeräten visualisiert.

Ergebnisse / Results

Für alle drei Großgeräte wurde eine verminderte Adoptionsrate in Krankenhäusern festgestellt, wenn bereits mehrere Kliniken im Umfeld des Krankenhauses mit dem jeweiligen Großgerät ausgestattet waren. Der größte wettbewerbliche Effekt wurde für PET gemessen, während er für CT gegen null konvergiert. Darüber hinaus stellen die Bettenzahl und der Universitätsstatus eine Determinante dar. Für keines der Geräte konnte ein Einfluss relevanter Erkrankungen auf Kreisebene oder der Höhe staatlicher Förderung nachgewiesen werden.

Zusammenfassung / Conclusion

Unsere Ergebnisse implizieren, dass Krankenhäuser in Abwesenheit regulativer Maßnahmen durch den Einfluss des Wettbewerbs geprägt sind. Der Effekt wächst mit der Nähe anderer Leistungsanbieter sowie der Neuartigkeit einer Technologie. Durch die Koexistenz staatlicher Maßnahmen neben dem Wettbewerb, vermag dieser allerdings keine Rationierung oder Rationalisierung der gewachsenen Strukturen zu vollziehen. Eine hohe Sättigung an medizintechnischen Großgeräten, insbesondere in Städten, ist die Folge.


AutorInnen
Marie Böcker, Fachgebiet Management im Gesundheitswesen, Technische Universität Berlin
Cornelia Henschke, Fachgebiet Management im Gesundheitswesen, Technische Universität Berlin; Fakultät für Gesundheitswissenschaften Brandenburg, Brandenburgische Technische Universität Cottbus - Senftenberg
The Volume-Outcome Relationship for Complex Surgical Procedures in German Hospitals
Anne Mensen, RWI - Leibniz Institut für Wirtschaftsforschung

Einleitung / Introduction

The volume-outcome relationship states that higher hospital case volumes improve patient outcomes. Although this is confirmed by a broad body of international empirical evidence, the respective studies typically consider only one single indication and rely on associations rather than causal interpretations. This paper aims at causal estimates of the volume-outcome relationship for different complex surgical procedures in German hospitals.

Methode / Method

Our analysis is based on nationally representative data from a large German health insurer that we combine with official quality reports . We apply an instrumental variable approach to account for patient selection and reverse causality. Case volumes are instrumented by the number of potential patients and other hospitals in the region. Our outcomes of interest are mortality, complications and readmission rates.

Ergebnisse / Results

Our empirical evidence is two-fold: (1) First of all, we document stark differences in case volumes across hospitals in Germany. A large share of the surgical procedures we study is carried out in hospitals that only rarely perform these operations. For example, 50% of the hospitals in our sample that provide bariatric surgery conduct only four of such operations per year on average. In contrast to that, 25% of the hospitals with the highest volume conduct 114 such surgeries. Similar differences exist for the other surgical procedures. (2) In our second set of results that relates specifically to the volume-outcome relationship, our findings are mixed. For colorectal and pancreatic cancer surgery we do find that higher case volumes improve different outcomes such as lower 30-days-mortality and less complications. This is similar for bariatric surgery procedures. However, the evidence is inconclusive for surgery in the case of abdominal aortic aneurysms.

Zusammenfassung / Conclusion

This paper aims at causal estimates of the well-known volume-outcome relationship for different complex surgical procedures in German hospitals. Our analysis is based on nationally representative data from a large German health insurer, combined with official quality reports . Applying multivariate linear regressions and an instrumental variable approach we are able to draw the following two conclusions: (1) Many German hospitals conduct relatively complex surgical procedures even if they only do that relatively rarely. (2) For three out of four procedures our evidence suggests a causal pathway: Higher hospital case volumes improve patient outcomes, such as mortality or complications. In combination, these two findings make a clear point for centralisation of stationary care or minimum volume regulation since volume seems to be a driving factor for improved patient outcomes.


AutorInnen
Simon Decker, RWI - Leibniz Institut für Wirtschaftsforschung
Simon Reif, ZEW - Leibniz Zentrum für europäische Wirtschaftsforschung
Anne Mensen, RWI - Leibniz Institut für Wirtschaftsforschung