Bewertung der Mortalität im stationären Bereich mittels einer differenzierten Risikoadjustierung anhand der §-21-Daten

Es wurde untersucht, ob eine risikoadjustierte Qualitätsanalyse insbesondere der stationären Sterblichkeit unter Verwendung von §-21-Routinedaten möglich ist. Es wurden aus den §-21-Abrechnungsdaten sechs deutscher Kliniken der Maximalversorgung vollstationäre Patienten (≥ 18 Jahre, Verweildauer > 24 Stunden) mit gültiger DRG-Kodierung (N = 557 989 entsprechend 91 % der vollstationären Patienten) ausgewählt. Mittels eines logistischen Regressionsmodells wurden Mortalitätswahrscheinlichkeiten für jeden Behandlungsfall errechnet, die eine Gegenüberstellung mit den tatsächlich beobachteten Mortalitätszahlen der untersuchten Krankenhäuser ermöglichten. Die Übertragbarkeit des Regressionsmodells auf spezifische Subgruppen mithilfe von ‚Standardized Mortality Ratios‘ (SMRs) wurde geprüft. Die Validierung des Risikomodells erfolgte an einem Datensatz des Vereins Qualitätsindikatoren für Kirchliche Krankenhäuser (QKK) aus dem Jahre 2010 (N = 390.489). Als geeignete Prädiktoren für die stationäre Mortalität erwiesen sich Alter, Anzahl der Nebendiagnosen, Anzahl der Prozeduren, Beatmungsstunden, DRG-Partition, Relativgewicht (Bewertungsrelation), Geschlecht, Notfallstatus, Patient Clinical Complexity Level (PCCL) und Verweildauer. Das multivariable Modell zeigte ein Pseudo-R2 nach Nagelkerke von 0,36, entsprechend einer Fläche unter der ROC (Receiver Operating Characteristic) von 0,921 [KI95 (0,919; 0,923)]. Es zeigten sich quantifizierbare Unterschiede zwischen Rohmortalitäten und risikoadjustierten SMRs bei Kliniken sowie bei untersuchten Subgruppen. Die Validierung des Risikomodells am externen Datensatz zeigte eine gute Übertragbarkeit bei eingeschränkter Stabilität. Der ganzheitliche Ansatz des erstellten Regressionsmodells zeigte eine sehr gute Vorhersagefähigkeit der stationären Mortalität. Ein risikoadjustierter Vergleich der Mortalitätsraten von untersuchten Kliniken und sechs exemplarisch untersuchten Subgruppen zeigte Fehlinterpretationspotenzial bei Qualitätsvergleichen mittels Rohmortalitäten. Weitere Analysen mit umfangreicheren Datensätzen sind zur Sicherstellung der Modellstabilität erforderlich.