Korrespondenz | Correspondence
Leserbrief
Validität der ärztlichen Kor espondenz|Cor espondence Dokumentation von Disease Management Programmen
Online Publikation: Dtsch Med Wochenschr 02014; 1390 : 392–394 · © Georg Thieme Verlag KG · Stuttgart · New York · ISSN 0012-04721439-4 13 0
Disease management programs in Germany: Validity of the medical documentation In der Publikation von Linder et al. [2] wird regionen werden begründet. Statt der für die Validität der Dokumentationen in DiKonkordanzmessungen gut eingeführten sease Management Programmen infrage statistischen Maße werden zudem selbst gestellt. Die Autoren behaupten darin, auf entwickelte Kennwerte verwendet, deren der Basis eines Vergleichs von AbrechHerleitung und numerische Qualitäten nungs- bzw. Routinedaten einer gesetzlinicht nachvollziehbar sind. chen Krankenversicherung (Techniker Krankenkasse) mit den DMP-Dokumentati3.) Die Größenordnungen der gefundeonen eine Vielzahl von Unterschieden in nen Abweichungen sind vor dem Hinterder Dokumentationshäufigkeit von Medigrund der selbst entwickelten Maßzahkationen, Begleiterkrankungen und Kontlen nur schwer zu beurteilen. Was die rolluntersuchungen ermittelt zu haben. Wir Medikationsangaben betrifft, muss jemöchten auf eine Reihe methodischer Undenfalls der Schluss gezogen werden, zulänglichkeiten in dieser Arbeit hinweisen. dass sich die ausgeprägten Diskrepanzen weitgehend auf die Verordnung von GliVorab erinnern wir daran, dass die in den benclamid beschränken. Disease Management Programmen eingeführten Dokumentationen in erster Li(1) GKV-Routinedaten als „Goldstandard“ nie darauf abstellen darzulegen, welche zur Beurteilung der Wahrhaftigkeit der patientenseitigen Merkmale (Anamnese, hausärztlichen DMP-Dokumentation? Schweregrad, Folgekomplikationen) bei Routinedaten sind ungeprüft in keinem Einschluss in das Programm vorlagen, Fall als Äquivalent der „wahren“ Datenlage welche Messparameter aktuell zu berichanzusehen. Aus diesem Grund weisen z. B. ten sind (Körpergewicht, RR, HbA1c, KreSchubert et al. [6] darauf hin, dass ihre Vaatinin, FEV1 etc.) und welche ärztlicherlidität und Reliabilität stets zu überprüfen seits veranlassten Maßnahmen (klinische sei, und zwar möglichst gegen die DatenUntersuchungen, Medikation, Schulunlage in den Patientenakten. Wenn dies gen, Überweisungen) der betreuende nicht möglich ist, können auch die interne Hausarzt selbst durchgeführt hat. Es hanValidität oder die Retest-Reliabilität hierzu delt sich um eine sehr umfassende Konherangezogen werden. Nichts davon fintaktdokumentation, die je nach DMP ca. det sich in der vorliegenden Arbeit. 40–60 Variablen enthält. Beispielsweise ist nach den Ergebnissen Linder et al. ziehen in ihrer Analyse nur zu von Windt et al. [8] die Verwendung von drei Variablen Referenzdaten aus administRoutinedaten bei einzelnen Diagnosen rativen Datenquellen heran und leiten aus wie zum Beispiel Asthma bronchiale mit dem Ergebnis ihres Abgleichs unzulässige hohen Fehlerraten behaftet. Laux et al. [1] Verallgemeinerungen hinsichtlich der Auszeigen, dass sich auf der Basis von Routisagekraft der DMP-Dokumentation ab. nedaten allenfalls Teile einer leitliniengerechten medikamentösen Therapie von Zu der Arbeit sind folgende kritische AnPatienten mit Herzinsuffizienz abbilden merkungen zu machen: lassen. Maass et al. [3] berichten von einer 1. ) Die den Kassen vorliegenden Abrechsehr hohen Diskrepanz zwischen den nungsunterlagen der stationären EinrichRoutinedaten und denen der externen tungen und auch die Daten der ApotheQualitätssicherung im stationären Bekerrechenzentren über die von Patienten reich. Und auch in der internationalen eingelösten Rezepte werden von den AuForschungsliteratur wurde dieser Frage toren unkritisch im Sinne eines „Goldnachgegangen: So berichten Southern et standards“ zur Validierung der hausärztal. [7] aus Kanada für administrative Daten im Vergleich zu Laborbefunden Sensitivitälichen DMP-Dokumentation verwendet. ten zwischen 68 und 87 % für die Diagnose eines Diabetes mellitus. Sensitivitätswerte 2.) Weder die Auswahl der zu prüfenden zwischen lediglich 13 und bis zu maximal Kriterien noch die betrachteten Referenz-
81 % werden in der Arbeit von Quan et al. [5] beim Vergleich von kanadischen Routinedaten und Patientenakten genannt. Für Diabetes mellitus werden in dieser Studie Werte von 59 (mit Folgekomplikationen) bzw. 76 % (ohne) angegeben. Eine kritische Auseinandersetzung mit dieser Literatur sucht man in der Arbeit von Linder et al. ebenfalls vergeblich. (2) Unzureichende Methodik des Vergleichs. Linder et al. versäumen es zu begründen, nach welchen Kriterien die Auswahl der in dem Beitrag untersuchten Parameter erfolgt ist. Sie beschränkt sich auf nur 3 von ca. 40–60 Variablen einer Diabetes-Folgedokumentation. Während im Text nur knappe Ausführungen zu Blutzucker und Kreatinin gemacht werden, fehlen Aussagen zur Validität von Messwerten zum Blutdruck und Körpergewicht. Völlig übergangen werden Angaben zu Schulungsmaßnahmen, zu Sensibilitätsprüfungen, zum peripheren Gefäßstatus und dem Fußstatus bei Diabetikern. Zudem wechseln die Autoren mehrfach das betrachtete DMP (Diabetes, KHK, Asthma) und die KVVergleichsregion. So werden in dem begleitenden Foliensatz stationäre Notfallbehandlungen wegen Asthma bronchiale ohne Angabe näherer Gründe nur für die KV-Region Hamburg dargestellt. Aus diesem willkürlich anmutenden Verfahren resultieren vermutlich stark unterschiedliche Fallzahlbasen für die dargestellten Vergleiche. Schließlich sehen die Autoren von der Verwendung gebräuchlicher statistischer Konkordanzmaße ab, um das Ausmaß der Übereinstimmungen zwischen DMP-Dokumentationsangaben und Referenzdaten zu beschreiben. Die Herleitung der selbstentwickelten Kennzahlen ist auch aus dem Begleitmaterial nicht plausibel nachzuvollziehen. Wünschenswert wäre es zudem gewesen, zuallererst das Ausmaß der Fehlerfreiheit der Patientenreidentifikation in den administrativen Verordnungs- und Krankenhausdaten der TK darzulegen, denn auch Fehlidentifikationen der DMPPatienten dürften zu den von Linder et al. beobachteten Abweichungen beigetragen haben. Auch können unterschiedliche Zeitbezüge der verschiedenen Datenquellen einen Einfluss auf die festgestellten Diskrepanzen haben, etwa wenn eine Verordnung zum Ende eines Quartals erfolgt und erst im folgenden Quartal das entsprechende Rezept eingelöst wird. Zudem dokumentiert die Praxis in der Dtsch Med Wochenschr 2014; 139: 392–394
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(3) Fragwürdige Größenordnung der berichteten Abweichungen. Wie plausibel sind, lässt man alle oben zusammengetragenen methodischen Einwände gegen die Befunde von Linder et al. einmal beiseite, die Größenordnungen der dargestellten Abweichungen der TK-Routinedaten von den DMP-Dokumentationsdaten? Innerhalb der KV-Region Nordrhein ist zur Frage der Verlässlichkeit der Angaben in der DMP-Dokumentation eine aufwendige Studie in Kooperation mit Hausärzten und diabetologischen Schwerpunktpraxen in Leverkusen durchgeführt worden, bei der die Qualität der DMP-Dokumentationsdaten (Diabetes mellitus Typ 2) mit den Einträgen in den dort vorhandenen Patientenakten verglichen wurde. Hierbei zeigten sich gute bis mittlere Konkordanzraten über anamnestische Daten (z. B. MI: kappa 0,601; Apoplex: kappa 0,646), Medikationsangaben (z. B. Metformin: kappa 0,796; Insulin: kappa 0,907) sowie verschiedene DMP-spezifische Messparameter. Abschließend möchten wir auf Prof. Martins DMP-kritischen Kommentar eingehen [4]. Er fragt, aus welchem Grund die ohnehin der Kasse vorliegenden und aus Kassensicht wohl über alle Zweifel erhabenen administrativen Daten zu abgerechneten Rezeptdaten und Krankenhausbehandlungen nicht patientenbezogen in den DMP-Datenfluss eingebracht werden. Da in der DMP-Systematik ein halbjährliches Feedback mit Benchmarking-Charakter bundesweit zu allen DMP Indikationen etabliert ist, wäre es auch aus unserer Sicht praktikabel und lohnenswert, die betreffenden Ärzte über die entsprechende patientenbezogene Datenlage der Kassenseite auf diesem etablierten Wege regelhaft zu informieren. So könnte auch die ärztliche DMPDokumentation um entsprechende Einträge der Verordnungen und Notfallbehandlungen entlastet werden. Weit über das Ziel hinaus schießt Martin allerdings aus unserer Sicht mit seiner
Überlegung allen Publikationen und insbesondere Dissertationen, die auf DMPDaten beruhen, grundsätzlich zu misstrauen und gar ihre wissenschaftliche Seriosität in Zweifel zu ziehen. Dies würde letztlich die Kapitulation der Versorgungsforschung bedeuten, für die in Praxen erhobene patientenbezogene Primärdaten einen zentralen Stellenwert haben. Ganz abgesehen davon, dass eine solche Pauschalkritik die gewaltige dokumentationstechnische Arbeit der Vertragsärzte im Rahmen der DMP diskreditiert.
DMP diskreditieren“ wolle. Dies war zu keinem Zeitpunkt unsere Absicht. Stattdessen gehen wir auf Unzulänglichkeiten in den Ausfüllanleitungen, gewisse Unschärfen und Interpretationsspielräume im Zusammenhang mit patientenberichteten Angaben ein. All dies erschwert die ärztliche Arbeit. Wir fordern eine Reformierung der DMP-Programme unter Nutzung von GKV-Abrechnungsdaten zur Vermeidung unnötiger Doppelerfassungen.
Literatur
Ad 1) In unserem Beitrag betrachten wir GKVRoutinedaten immer dann als „Goldstandard“, wenn sie finanzwirksam sind und deshalb – im Gegensatz zur DMP-spezifischen Dokumentation – extern mit hohem Aufwand geprüft werden, teilweise sogar mehrfach. Altenhofen et al. versuchen diese Sichtweise v. a. durch Nennung ausgewählter Literatur zu erschüttern, welche die Aussagekraft ambulanter Diagnosen anzweifelt. Zum einen konnte andernorts an einer Reihe von Krankheitsbeispielen (Diabetes mellitus, Asthma bronchiale, Ulcus pepticum, Schizophrenie) in Untersuchungen mit GKV-Routinedaten gezeigt werden, dass die Plausibilisierung der gewonnenen epidemiologischen Kenngrößen eine relativ gute Übereinstimmung mit den Ergebnissen nationaler epidemiologischer Studien oder Auswertungen des Bundes-Gesundheitssurveys und der Gesundheitsberichterstattung des Bundes ergibt [2]. Zum anderen sind ambulante Diagnosen, die im Gegensatz zu Arzneimitteldaten (§ 300 SGB V) sowie stationären Abrechnungsdaten (§ 301 SGB V) nicht direkt finanzwirksam sind, nicht Gegenstand unserer Untersuchung gewesen.
1 Laux G, Nothacker MJ, Weinbrenner S et al. Nutzung von Routinedaten zur Einschätzung der Versorgungsqualität: Eine kritische Beurteilung am Beispiel von Qualitätsindikatoren für die Nationale Versorgungsleitlinie Chronische Herzinsuffizienz. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2011; 105: 21–26 2 Linder R, Horenkamp-Sonntag D, Engel S et al. Validität der ärztlichen Dokumentation von Disease Management Programmen. Dtsch Med Wochenschr 2014; 139: 19–22 3 Maass C, Schleiz W, Weyermann M et al. Krankenhaus-Routinedaten zur externen Qualitätssicherung? Vergleich von Qualitätsindikatoren anhand der Daten der gesetzlichen externen Qualitätssicherung (BQS) und Routinedaten. Dtsch Med Wochenschr 2011; 136: 409–414 4 Martin S. Disease Management Programme: Daten für den Papierkorb? Dtsch Med Wochenschr 2014; 139: 17–18 5 Quan H, Li B, Saunders LD et al. Assessing validity of ICD-9-CM and ICD-10 administrative data in recording clinical conditions in a unique dually coded database. Health Services Research 2008; 43: 1424–1441 6 Schubert I, Ihle P, Köster I. Interne Validierung von Diagnosen in GKV-Routinedaten: Konzeption mit Beispielen und Falldefinition. Gesundheitswesen 2010; 72: 316–322 7 Southern DA, Roberts B, Edwards A et al. Validity of administrative data claim-based methods for identifying individuals with diabetes at a population level. Can J Publ Health 2010; 101: 61–64 8 Windt R, Glaeske G, Hoffmann F. Lässt sich Versorgungsqualität bei Asthma mit GKVRoutinedaten abbilden? Monitor Versorgungsforschung 2008; 1: 29–34 Korrespondenz Lutz Altenhofen, Bernd Hagen, Sabine Groos, Jens Kretschmann, Arne Weber DMP-Projektbüro Köln, Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung in Deutschland Sedanstr. 10-16 50668 Köln eMail [email protected] DOI 10.1055/s-0033-1360052
Kor espondenz|Cor espondence
Erwiderung 1 Dr. Altenhofen et al. scheinen unseren Beitrag sowie den Kommentar Prof. Martin dahingehend misszuverstehen, dass dieser die „gewaltige dokumentationstechnische Arbeit der Vertragsärzte im Rahmen der
Zu den drei Kritikpunkten im Einzelnen:
Ad 2) Wie im Manuskript ausgeführt wurden diejenigen Inhalte miteinander verglichen, die einerseits über die GKV-Routinedaten und andererseits über die DMP-spezifische Dokumentation verfügbar sind. Die Autoren verwahren sich gegen eine womöglich tendenziöse Auswahl. Alle untersuchten Ergebnisse sind im Online-Material aufgeführt. Da nicht jeder Leser mit der Interpretation der von Altenhofen et al. empfohlenen Kappa-Statistiken vertraut ist, wurde mit den berichteten Quotienten ein Zuviel oder Zuwenig im Vergleich der Dokumentationen auf einfache und nachvollziehbare Art und Weise abgebildet. Angesichts der Eindeutigkeit der Ergebnisse versprechen Signifikanzberechnungen keinen weiteren Erkenntniswert. Dtsch Med Wochenschr 2014; 139: 392–394
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DMP-Dokumentation die von ihr verordneten Wirkstoffe und die möglicherweise vom Patienten berichteten zwischenzeitlich eingetretenen stationären Notfallbehandlungen, während in den Datenquellen der TK eben die aus den regionalen Apotheken tatsächlich eingelösten Rezeptdaten und die von den Krankenhäusern als Notfall abgerechneten Behandlungen beschrieben werden.
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Anders als der Blutdruck werden Blutzucker und Kreatinin mit dreistelliger Genauigkeit angegeben und unterliegen – anders als das Körpergewicht – gewissen Schwankungen, die eine exakte Übereinstimmung mit dem Zahlenwert aus der vorhergehenden DMPFolgedokumentation unwahrscheinlich machen. Nur diese (technischen) Erwägungen haben uns bei der Auswahl geleitet. Änderungen von Blutdruck und Körpergewicht wurden von uns nicht untersucht. Die Analyse von vier repräsentativen KV-Regionen ist ein methodisch akzeptiertes Verfahren. So hat beispielsweise der Bewertungsausschuss in seiner 184. Sitzung am 20.05.2009 vorgegeben, dass die Berechnung der Veränderungsrate der morbiditätsbedingten Leistungsmenge auf der Grundlage der bis zum August 2009 im Institut des Bewertungsausschusses verfügbaren Daten (Abrechnungsdaten der vier Kassenärztlichen Vereinigungen Bremen, Niedersachsen, Nordrhein und Thüringen aus dem Zeitraum 2006 bis 2008) erfolgen soll. Hintergrund dieser Analysen auf Basis einer 4-KVenStichprobe ist die Vergütung der vertragsärztlichen Versorgung, die ein Finanzvolumen von ca. 30 Milliarden Euro pro Jahr hat. Ad 3) Eine fehlerfreie Patientenidentifikation über gleichlautende Pseudonyme in beiden untersuchten Datenquellen ist für die TK selbstverständlich, da diese für ein jährliches Finanzvolumen von 26 Milliarden Euro (geplanter TK-Haushalt für 2014) abrechnungsrelevant ist. Unabhängig davon kommt bei jeder unserer Sekundärdatenanalysen die „Gute Praxis Sekundärdatenanalyse“ (GPS) zur Anwendung [1]. Methodische Aspekte zur Prüfung und Validität von GKV-Routinedaten sind darüber hinaus ein separater methodischer Forschungsschwerpunkt beim WINEG [3]. Der von Altenhofen et al. vorgebrachte Einwand hinsichtlich möglicher Probleme bei der Quartalsabgrenzung von Verordnungen ist berechtigt, eine entsprechende Würdigung im Manuskript ist dem Platzmangel geschuldet. Ursprünglich hieß es: „In Bezug auf die verwendete Methodik bei den Arzneimittelanalysen ist kritisch anzumerken, dass bei den chronischen Erkrankungen eine Dauermedikation anzunehmen ist und infolge dessen auch mehrfach im Zeitraum von einem Jahr entsprechende Arzneimittel von den Versicherten in Anspruch genommen werden müssten. Dieses ist bei den Analysen nicht berücksichtigt worden, indem man den einmaligen Bezug
eines Arzneimittels bereits als Übereinstimmung interpretiert hat. Würde man das Verordnungsverhalten im zeitlichen Verlauf differenzierter betrachten, würden wahrscheinlich noch größere Abweichungen zwischen DMP-Dokudaten und GKV-Routinedaten auftreten.“ Schließlich verweisen Altenhofen et al. auf die Schwierigkeit, dass stationäre Notfallbehandlungen möglicherweise vom Patienten berichtet sind. Genau dies sehen wir als ein wichtiges Momentum, das in der Konsequenz zu voneinander abweichenden Dokumentationswahrheiten führt. Literatur 1 Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS), Leitlinien und Empfehlungen. Leitlinien und Empfehlungen. 3. Fassung 2012, herausgegeben von der Arbeitsgruppe Erhebung und Nutzung von Sekundärdaten (AGENS) der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP) und der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi) 2 Häussler B, Gothe H. Inanspruchnahme von Versorgungsleistungen. In: Hurrelmann K, Laaser U, Razum O Hrsg. Handbuch Gesundheitswissenschaften.Vol. 4.,: vollständig überarbeitete Aufl. Weinheim, München, Juventa 2006; 561–581 3 Horenkamp-Sonntag D, Linder R, Gerste B, Ihle P. Methodische Standards zur Prüfung der Daten-Qualität bei GKV-Routinedatenanalysen für Fragestellungen der Versorgungsforschung. 12. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung und Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie, 23. bis 25. Oktober 2013 in Berlin, Abstract und Poster Roland Linder, Dirk Horenkamp-Sonntag, Susanne Engel, Dagmar Köppel, Thomas Heilmann, Frank Verheyen WINEG – Wissenschaftliches Institut der TK für Nutzen und Effizienz im Gesundheitswesen Bramfelder Straße 140 22305 Hamburg Tel. 040/69 09-2338 Fax 040/69 09-2307 eMail [email protected] DOI 10.1055/s-0033-1360053
KMit or espondenz|Cor espeinem ondence
Erwiderung 2 Editorial weist eine wissenschaftliche Zeitschrift auf eine bedeutende Arbeit hin. Der entsprechende Autor hat dabei die Aufgabe die Publikation generell zu bewerten und auch die eine oder andere provokante These aufzustellen, die die Leser zum nachdenken bringt. Dies scheint mit dem Beitrag „Disease Management Programme: Daten für den Papierkorb“ gelungen zu sein, wie man an dem Kommentar von Herrn Dr. Altenhofen und KollegInnen erkennen kann. Zum einen freut es mich, dass die aufgeworfene Frage des Sinns von Doppeldokumentation von Daten im Rahmen des DMP, die sowieso bei
den Kassen vorhanden sind, zu einem sehr konstruktiven Änderungsvorschlag geführt hat. Wenn die Krankenkassen Ärzten eine Übersicht der bei ihnen erfassten Daten zukommen lassen, ist dies ein Beitrag zur gegenseitigen Transparenz. Aber auch für die Versorgung der Patienten wäre dies hilfreich. So könnten die Ärzte bei der Übermittlung der Daten eingelöster Medikamente Hinweise auf die Compliance des Patienten erhalten. Auch wären Doppelmedikationen bedingt durch den Besuch unterschiedlicher Ärzte einfach erkennbar. Jedoch möchte ich den Kollegen widersprechen, dass mein Kommentar „DMP-kritisch“ sei! In meinem Betrag habe ich klar formuliert: „Trotz der zuvor dargestellten Unzulänglichkeiten sind DMP-Programme für den Typ-2-Diabetes und andere chronische Erkrankungen grundsätzlich sinnvoll, denn sie können diagnostische und therapeutische Pfade vorgeben, damit die Betroffenen nach möglichst aktuellem Stand der Wissenschaft behandelt werden.“ Auch habe ich keine Überlegungen angestellt, dass man Publikationen und Dissertationen mit DMP-Daten grundsätzlich misstrauen sollte. Vielmehr habe ich gefordert, dass man die Ergebnisse von der Arbeitsgruppe um Professor Linder durch Daten von anderen Krankenkassen und neutrale Wissenschaftler überprüfen lassen sollte. Ein „Augen zu und weiter so“ darf es bei dem Ausmaß der nachgewiesenen Diskrepanzen bei der Datenvalidität nicht geben. Jeder Wissenschaftler – und hier kann es auch für die Versorgungsforscher keine Ausnahme geben – muss sich kritisch mit der Datenqualität auseinandersetzen. Wenn irgendwelche Zweifel bestehen (und das unterstützen leider die von Altenhofen et al. zitierten Untersuchungen in ausländischen Gesundheitssystemen), muss diesen nachgegangen werden. Im Extremfall kann man diese Daten nicht für wissenschaftliche Auswertungen verwenden. Oder würde jemand die Ergebnisse von pharmakologischen Anwendungsbeobachtungen für wissenschaftliche Aussagen nutzen, wenn die Angaben der Ärzte nicht durch ein Monitoring geprüft wurden? Prof. Dr. Stephan Martin Chefarzt für Diabetologie und Direktor des Westdeutschen Diabetes- und Gesundheitszentrum (WDGZ), Verbund der Katholischen Kliniken Düsseldorf (VKKD) Hohensandweg 37 40591 Düsseldorf eMail [email protected] DOI 10.1055/s-0033-1360051
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Validität der ärztlichen Kor espondenz|Cor espondence Dokumentation von Disease Management Programmen
Online Publikation: Dtsch Med Wochenschr 02014; 1390 : 392–394 · © Georg Thieme Verlag KG · Stuttgart · New York · ISSN 0012-04721439-4 13 0
Disease management programs in Germany: Validity of the medical documentation In der Publikation von Linder et al. [2] wird regionen werden begründet. Statt der für die Validität der Dokumentationen in DiKonkordanzmessungen gut eingeführten sease Management Programmen infrage statistischen Maße werden zudem selbst gestellt. Die Autoren behaupten darin, auf entwickelte Kennwerte verwendet, deren der Basis eines Vergleichs von AbrechHerleitung und numerische Qualitäten nungs- bzw. Routinedaten einer gesetzlinicht nachvollziehbar sind. chen Krankenversicherung (Techniker Krankenkasse) mit den DMP-Dokumentati3.) Die Größenordnungen der gefundeonen eine Vielzahl von Unterschieden in nen Abweichungen sind vor dem Hinterder Dokumentationshäufigkeit von Medigrund der selbst entwickelten Maßzahkationen, Begleiterkrankungen und Kontlen nur schwer zu beurteilen. Was die rolluntersuchungen ermittelt zu haben. Wir Medikationsangaben betrifft, muss jemöchten auf eine Reihe methodischer Undenfalls der Schluss gezogen werden, zulänglichkeiten in dieser Arbeit hinweisen. dass sich die ausgeprägten Diskrepanzen weitgehend auf die Verordnung von GliVorab erinnern wir daran, dass die in den benclamid beschränken. Disease Management Programmen eingeführten Dokumentationen in erster Li(1) GKV-Routinedaten als „Goldstandard“ nie darauf abstellen darzulegen, welche zur Beurteilung der Wahrhaftigkeit der patientenseitigen Merkmale (Anamnese, hausärztlichen DMP-Dokumentation? Schweregrad, Folgekomplikationen) bei Routinedaten sind ungeprüft in keinem Einschluss in das Programm vorlagen, Fall als Äquivalent der „wahren“ Datenlage welche Messparameter aktuell zu berichanzusehen. Aus diesem Grund weisen z. B. ten sind (Körpergewicht, RR, HbA1c, KreSchubert et al. [6] darauf hin, dass ihre Vaatinin, FEV1 etc.) und welche ärztlicherlidität und Reliabilität stets zu überprüfen seits veranlassten Maßnahmen (klinische sei, und zwar möglichst gegen die DatenUntersuchungen, Medikation, Schulunlage in den Patientenakten. Wenn dies gen, Überweisungen) der betreuende nicht möglich ist, können auch die interne Hausarzt selbst durchgeführt hat. Es hanValidität oder die Retest-Reliabilität hierzu delt sich um eine sehr umfassende Konherangezogen werden. Nichts davon fintaktdokumentation, die je nach DMP ca. det sich in der vorliegenden Arbeit. 40–60 Variablen enthält. Beispielsweise ist nach den Ergebnissen Linder et al. ziehen in ihrer Analyse nur zu von Windt et al. [8] die Verwendung von drei Variablen Referenzdaten aus administRoutinedaten bei einzelnen Diagnosen rativen Datenquellen heran und leiten aus wie zum Beispiel Asthma bronchiale mit dem Ergebnis ihres Abgleichs unzulässige hohen Fehlerraten behaftet. Laux et al. [1] Verallgemeinerungen hinsichtlich der Auszeigen, dass sich auf der Basis von Routisagekraft der DMP-Dokumentation ab. nedaten allenfalls Teile einer leitliniengerechten medikamentösen Therapie von Zu der Arbeit sind folgende kritische AnPatienten mit Herzinsuffizienz abbilden merkungen zu machen: lassen. Maass et al. [3] berichten von einer 1. ) Die den Kassen vorliegenden Abrechsehr hohen Diskrepanz zwischen den nungsunterlagen der stationären EinrichRoutinedaten und denen der externen tungen und auch die Daten der ApotheQualitätssicherung im stationären Bekerrechenzentren über die von Patienten reich. Und auch in der internationalen eingelösten Rezepte werden von den AuForschungsliteratur wurde dieser Frage toren unkritisch im Sinne eines „Goldnachgegangen: So berichten Southern et standards“ zur Validierung der hausärztal. [7] aus Kanada für administrative Daten im Vergleich zu Laborbefunden Sensitivitälichen DMP-Dokumentation verwendet. ten zwischen 68 und 87 % für die Diagnose eines Diabetes mellitus. Sensitivitätswerte 2.) Weder die Auswahl der zu prüfenden zwischen lediglich 13 und bis zu maximal Kriterien noch die betrachteten Referenz-
81 % werden in der Arbeit von Quan et al. [5] beim Vergleich von kanadischen Routinedaten und Patientenakten genannt. Für Diabetes mellitus werden in dieser Studie Werte von 59 (mit Folgekomplikationen) bzw. 76 % (ohne) angegeben. Eine kritische Auseinandersetzung mit dieser Literatur sucht man in der Arbeit von Linder et al. ebenfalls vergeblich. (2) Unzureichende Methodik des Vergleichs. Linder et al. versäumen es zu begründen, nach welchen Kriterien die Auswahl der in dem Beitrag untersuchten Parameter erfolgt ist. Sie beschränkt sich auf nur 3 von ca. 40–60 Variablen einer Diabetes-Folgedokumentation. Während im Text nur knappe Ausführungen zu Blutzucker und Kreatinin gemacht werden, fehlen Aussagen zur Validität von Messwerten zum Blutdruck und Körpergewicht. Völlig übergangen werden Angaben zu Schulungsmaßnahmen, zu Sensibilitätsprüfungen, zum peripheren Gefäßstatus und dem Fußstatus bei Diabetikern. Zudem wechseln die Autoren mehrfach das betrachtete DMP (Diabetes, KHK, Asthma) und die KVVergleichsregion. So werden in dem begleitenden Foliensatz stationäre Notfallbehandlungen wegen Asthma bronchiale ohne Angabe näherer Gründe nur für die KV-Region Hamburg dargestellt. Aus diesem willkürlich anmutenden Verfahren resultieren vermutlich stark unterschiedliche Fallzahlbasen für die dargestellten Vergleiche. Schließlich sehen die Autoren von der Verwendung gebräuchlicher statistischer Konkordanzmaße ab, um das Ausmaß der Übereinstimmungen zwischen DMP-Dokumentationsangaben und Referenzdaten zu beschreiben. Die Herleitung der selbstentwickelten Kennzahlen ist auch aus dem Begleitmaterial nicht plausibel nachzuvollziehen. Wünschenswert wäre es zudem gewesen, zuallererst das Ausmaß der Fehlerfreiheit der Patientenreidentifikation in den administrativen Verordnungs- und Krankenhausdaten der TK darzulegen, denn auch Fehlidentifikationen der DMPPatienten dürften zu den von Linder et al. beobachteten Abweichungen beigetragen haben. Auch können unterschiedliche Zeitbezüge der verschiedenen Datenquellen einen Einfluss auf die festgestellten Diskrepanzen haben, etwa wenn eine Verordnung zum Ende eines Quartals erfolgt und erst im folgenden Quartal das entsprechende Rezept eingelöst wird. Zudem dokumentiert die Praxis in der Dtsch Med Wochenschr 2014; 139: 392–394
Heruntergeladen von: Universite Laval. Urheberrechtlich geschützt.
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(3) Fragwürdige Größenordnung der berichteten Abweichungen. Wie plausibel sind, lässt man alle oben zusammengetragenen methodischen Einwände gegen die Befunde von Linder et al. einmal beiseite, die Größenordnungen der dargestellten Abweichungen der TK-Routinedaten von den DMP-Dokumentationsdaten? Innerhalb der KV-Region Nordrhein ist zur Frage der Verlässlichkeit der Angaben in der DMP-Dokumentation eine aufwendige Studie in Kooperation mit Hausärzten und diabetologischen Schwerpunktpraxen in Leverkusen durchgeführt worden, bei der die Qualität der DMP-Dokumentationsdaten (Diabetes mellitus Typ 2) mit den Einträgen in den dort vorhandenen Patientenakten verglichen wurde. Hierbei zeigten sich gute bis mittlere Konkordanzraten über anamnestische Daten (z. B. MI: kappa 0,601; Apoplex: kappa 0,646), Medikationsangaben (z. B. Metformin: kappa 0,796; Insulin: kappa 0,907) sowie verschiedene DMP-spezifische Messparameter. Abschließend möchten wir auf Prof. Martins DMP-kritischen Kommentar eingehen [4]. Er fragt, aus welchem Grund die ohnehin der Kasse vorliegenden und aus Kassensicht wohl über alle Zweifel erhabenen administrativen Daten zu abgerechneten Rezeptdaten und Krankenhausbehandlungen nicht patientenbezogen in den DMP-Datenfluss eingebracht werden. Da in der DMP-Systematik ein halbjährliches Feedback mit Benchmarking-Charakter bundesweit zu allen DMP Indikationen etabliert ist, wäre es auch aus unserer Sicht praktikabel und lohnenswert, die betreffenden Ärzte über die entsprechende patientenbezogene Datenlage der Kassenseite auf diesem etablierten Wege regelhaft zu informieren. So könnte auch die ärztliche DMPDokumentation um entsprechende Einträge der Verordnungen und Notfallbehandlungen entlastet werden. Weit über das Ziel hinaus schießt Martin allerdings aus unserer Sicht mit seiner
Überlegung allen Publikationen und insbesondere Dissertationen, die auf DMPDaten beruhen, grundsätzlich zu misstrauen und gar ihre wissenschaftliche Seriosität in Zweifel zu ziehen. Dies würde letztlich die Kapitulation der Versorgungsforschung bedeuten, für die in Praxen erhobene patientenbezogene Primärdaten einen zentralen Stellenwert haben. Ganz abgesehen davon, dass eine solche Pauschalkritik die gewaltige dokumentationstechnische Arbeit der Vertragsärzte im Rahmen der DMP diskreditiert.
DMP diskreditieren“ wolle. Dies war zu keinem Zeitpunkt unsere Absicht. Stattdessen gehen wir auf Unzulänglichkeiten in den Ausfüllanleitungen, gewisse Unschärfen und Interpretationsspielräume im Zusammenhang mit patientenberichteten Angaben ein. All dies erschwert die ärztliche Arbeit. Wir fordern eine Reformierung der DMP-Programme unter Nutzung von GKV-Abrechnungsdaten zur Vermeidung unnötiger Doppelerfassungen.
Literatur
Ad 1) In unserem Beitrag betrachten wir GKVRoutinedaten immer dann als „Goldstandard“, wenn sie finanzwirksam sind und deshalb – im Gegensatz zur DMP-spezifischen Dokumentation – extern mit hohem Aufwand geprüft werden, teilweise sogar mehrfach. Altenhofen et al. versuchen diese Sichtweise v. a. durch Nennung ausgewählter Literatur zu erschüttern, welche die Aussagekraft ambulanter Diagnosen anzweifelt. Zum einen konnte andernorts an einer Reihe von Krankheitsbeispielen (Diabetes mellitus, Asthma bronchiale, Ulcus pepticum, Schizophrenie) in Untersuchungen mit GKV-Routinedaten gezeigt werden, dass die Plausibilisierung der gewonnenen epidemiologischen Kenngrößen eine relativ gute Übereinstimmung mit den Ergebnissen nationaler epidemiologischer Studien oder Auswertungen des Bundes-Gesundheitssurveys und der Gesundheitsberichterstattung des Bundes ergibt [2]. Zum anderen sind ambulante Diagnosen, die im Gegensatz zu Arzneimitteldaten (§ 300 SGB V) sowie stationären Abrechnungsdaten (§ 301 SGB V) nicht direkt finanzwirksam sind, nicht Gegenstand unserer Untersuchung gewesen.
1 Laux G, Nothacker MJ, Weinbrenner S et al. Nutzung von Routinedaten zur Einschätzung der Versorgungsqualität: Eine kritische Beurteilung am Beispiel von Qualitätsindikatoren für die Nationale Versorgungsleitlinie Chronische Herzinsuffizienz. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes 2011; 105: 21–26 2 Linder R, Horenkamp-Sonntag D, Engel S et al. Validität der ärztlichen Dokumentation von Disease Management Programmen. Dtsch Med Wochenschr 2014; 139: 19–22 3 Maass C, Schleiz W, Weyermann M et al. Krankenhaus-Routinedaten zur externen Qualitätssicherung? Vergleich von Qualitätsindikatoren anhand der Daten der gesetzlichen externen Qualitätssicherung (BQS) und Routinedaten. Dtsch Med Wochenschr 2011; 136: 409–414 4 Martin S. Disease Management Programme: Daten für den Papierkorb? Dtsch Med Wochenschr 2014; 139: 17–18 5 Quan H, Li B, Saunders LD et al. Assessing validity of ICD-9-CM and ICD-10 administrative data in recording clinical conditions in a unique dually coded database. Health Services Research 2008; 43: 1424–1441 6 Schubert I, Ihle P, Köster I. Interne Validierung von Diagnosen in GKV-Routinedaten: Konzeption mit Beispielen und Falldefinition. Gesundheitswesen 2010; 72: 316–322 7 Southern DA, Roberts B, Edwards A et al. Validity of administrative data claim-based methods for identifying individuals with diabetes at a population level. Can J Publ Health 2010; 101: 61–64 8 Windt R, Glaeske G, Hoffmann F. Lässt sich Versorgungsqualität bei Asthma mit GKVRoutinedaten abbilden? Monitor Versorgungsforschung 2008; 1: 29–34 Korrespondenz Lutz Altenhofen, Bernd Hagen, Sabine Groos, Jens Kretschmann, Arne Weber DMP-Projektbüro Köln, Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung in Deutschland Sedanstr. 10-16 50668 Köln eMail [email protected] DOI 10.1055/s-0033-1360052
Kor espondenz|Cor espondence
Erwiderung 1 Dr. Altenhofen et al. scheinen unseren Beitrag sowie den Kommentar Prof. Martin dahingehend misszuverstehen, dass dieser die „gewaltige dokumentationstechnische Arbeit der Vertragsärzte im Rahmen der
Zu den drei Kritikpunkten im Einzelnen:
Ad 2) Wie im Manuskript ausgeführt wurden diejenigen Inhalte miteinander verglichen, die einerseits über die GKV-Routinedaten und andererseits über die DMP-spezifische Dokumentation verfügbar sind. Die Autoren verwahren sich gegen eine womöglich tendenziöse Auswahl. Alle untersuchten Ergebnisse sind im Online-Material aufgeführt. Da nicht jeder Leser mit der Interpretation der von Altenhofen et al. empfohlenen Kappa-Statistiken vertraut ist, wurde mit den berichteten Quotienten ein Zuviel oder Zuwenig im Vergleich der Dokumentationen auf einfache und nachvollziehbare Art und Weise abgebildet. Angesichts der Eindeutigkeit der Ergebnisse versprechen Signifikanzberechnungen keinen weiteren Erkenntniswert. Dtsch Med Wochenschr 2014; 139: 392–394
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DMP-Dokumentation die von ihr verordneten Wirkstoffe und die möglicherweise vom Patienten berichteten zwischenzeitlich eingetretenen stationären Notfallbehandlungen, während in den Datenquellen der TK eben die aus den regionalen Apotheken tatsächlich eingelösten Rezeptdaten und die von den Krankenhäusern als Notfall abgerechneten Behandlungen beschrieben werden.
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Korrespondenz | Correspondence
Anders als der Blutdruck werden Blutzucker und Kreatinin mit dreistelliger Genauigkeit angegeben und unterliegen – anders als das Körpergewicht – gewissen Schwankungen, die eine exakte Übereinstimmung mit dem Zahlenwert aus der vorhergehenden DMPFolgedokumentation unwahrscheinlich machen. Nur diese (technischen) Erwägungen haben uns bei der Auswahl geleitet. Änderungen von Blutdruck und Körpergewicht wurden von uns nicht untersucht. Die Analyse von vier repräsentativen KV-Regionen ist ein methodisch akzeptiertes Verfahren. So hat beispielsweise der Bewertungsausschuss in seiner 184. Sitzung am 20.05.2009 vorgegeben, dass die Berechnung der Veränderungsrate der morbiditätsbedingten Leistungsmenge auf der Grundlage der bis zum August 2009 im Institut des Bewertungsausschusses verfügbaren Daten (Abrechnungsdaten der vier Kassenärztlichen Vereinigungen Bremen, Niedersachsen, Nordrhein und Thüringen aus dem Zeitraum 2006 bis 2008) erfolgen soll. Hintergrund dieser Analysen auf Basis einer 4-KVenStichprobe ist die Vergütung der vertragsärztlichen Versorgung, die ein Finanzvolumen von ca. 30 Milliarden Euro pro Jahr hat. Ad 3) Eine fehlerfreie Patientenidentifikation über gleichlautende Pseudonyme in beiden untersuchten Datenquellen ist für die TK selbstverständlich, da diese für ein jährliches Finanzvolumen von 26 Milliarden Euro (geplanter TK-Haushalt für 2014) abrechnungsrelevant ist. Unabhängig davon kommt bei jeder unserer Sekundärdatenanalysen die „Gute Praxis Sekundärdatenanalyse“ (GPS) zur Anwendung [1]. Methodische Aspekte zur Prüfung und Validität von GKV-Routinedaten sind darüber hinaus ein separater methodischer Forschungsschwerpunkt beim WINEG [3]. Der von Altenhofen et al. vorgebrachte Einwand hinsichtlich möglicher Probleme bei der Quartalsabgrenzung von Verordnungen ist berechtigt, eine entsprechende Würdigung im Manuskript ist dem Platzmangel geschuldet. Ursprünglich hieß es: „In Bezug auf die verwendete Methodik bei den Arzneimittelanalysen ist kritisch anzumerken, dass bei den chronischen Erkrankungen eine Dauermedikation anzunehmen ist und infolge dessen auch mehrfach im Zeitraum von einem Jahr entsprechende Arzneimittel von den Versicherten in Anspruch genommen werden müssten. Dieses ist bei den Analysen nicht berücksichtigt worden, indem man den einmaligen Bezug
eines Arzneimittels bereits als Übereinstimmung interpretiert hat. Würde man das Verordnungsverhalten im zeitlichen Verlauf differenzierter betrachten, würden wahrscheinlich noch größere Abweichungen zwischen DMP-Dokudaten und GKV-Routinedaten auftreten.“ Schließlich verweisen Altenhofen et al. auf die Schwierigkeit, dass stationäre Notfallbehandlungen möglicherweise vom Patienten berichtet sind. Genau dies sehen wir als ein wichtiges Momentum, das in der Konsequenz zu voneinander abweichenden Dokumentationswahrheiten führt. Literatur 1 Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS), Leitlinien und Empfehlungen. Leitlinien und Empfehlungen. 3. Fassung 2012, herausgegeben von der Arbeitsgruppe Erhebung und Nutzung von Sekundärdaten (AGENS) der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP) und der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi) 2 Häussler B, Gothe H. Inanspruchnahme von Versorgungsleistungen. In: Hurrelmann K, Laaser U, Razum O Hrsg. Handbuch Gesundheitswissenschaften.Vol. 4.,: vollständig überarbeitete Aufl. Weinheim, München, Juventa 2006; 561–581 3 Horenkamp-Sonntag D, Linder R, Gerste B, Ihle P. Methodische Standards zur Prüfung der Daten-Qualität bei GKV-Routinedatenanalysen für Fragestellungen der Versorgungsforschung. 12. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung und Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie, 23. bis 25. Oktober 2013 in Berlin, Abstract und Poster Roland Linder, Dirk Horenkamp-Sonntag, Susanne Engel, Dagmar Köppel, Thomas Heilmann, Frank Verheyen WINEG – Wissenschaftliches Institut der TK für Nutzen und Effizienz im Gesundheitswesen Bramfelder Straße 140 22305 Hamburg Tel. 040/69 09-2338 Fax 040/69 09-2307 eMail [email protected] DOI 10.1055/s-0033-1360053
KMit or espondenz|Cor espeinem ondence
Erwiderung 2 Editorial weist eine wissenschaftliche Zeitschrift auf eine bedeutende Arbeit hin. Der entsprechende Autor hat dabei die Aufgabe die Publikation generell zu bewerten und auch die eine oder andere provokante These aufzustellen, die die Leser zum nachdenken bringt. Dies scheint mit dem Beitrag „Disease Management Programme: Daten für den Papierkorb“ gelungen zu sein, wie man an dem Kommentar von Herrn Dr. Altenhofen und KollegInnen erkennen kann. Zum einen freut es mich, dass die aufgeworfene Frage des Sinns von Doppeldokumentation von Daten im Rahmen des DMP, die sowieso bei
den Kassen vorhanden sind, zu einem sehr konstruktiven Änderungsvorschlag geführt hat. Wenn die Krankenkassen Ärzten eine Übersicht der bei ihnen erfassten Daten zukommen lassen, ist dies ein Beitrag zur gegenseitigen Transparenz. Aber auch für die Versorgung der Patienten wäre dies hilfreich. So könnten die Ärzte bei der Übermittlung der Daten eingelöster Medikamente Hinweise auf die Compliance des Patienten erhalten. Auch wären Doppelmedikationen bedingt durch den Besuch unterschiedlicher Ärzte einfach erkennbar. Jedoch möchte ich den Kollegen widersprechen, dass mein Kommentar „DMP-kritisch“ sei! In meinem Betrag habe ich klar formuliert: „Trotz der zuvor dargestellten Unzulänglichkeiten sind DMP-Programme für den Typ-2-Diabetes und andere chronische Erkrankungen grundsätzlich sinnvoll, denn sie können diagnostische und therapeutische Pfade vorgeben, damit die Betroffenen nach möglichst aktuellem Stand der Wissenschaft behandelt werden.“ Auch habe ich keine Überlegungen angestellt, dass man Publikationen und Dissertationen mit DMP-Daten grundsätzlich misstrauen sollte. Vielmehr habe ich gefordert, dass man die Ergebnisse von der Arbeitsgruppe um Professor Linder durch Daten von anderen Krankenkassen und neutrale Wissenschaftler überprüfen lassen sollte. Ein „Augen zu und weiter so“ darf es bei dem Ausmaß der nachgewiesenen Diskrepanzen bei der Datenvalidität nicht geben. Jeder Wissenschaftler – und hier kann es auch für die Versorgungsforscher keine Ausnahme geben – muss sich kritisch mit der Datenqualität auseinandersetzen. Wenn irgendwelche Zweifel bestehen (und das unterstützen leider die von Altenhofen et al. zitierten Untersuchungen in ausländischen Gesundheitssystemen), muss diesen nachgegangen werden. Im Extremfall kann man diese Daten nicht für wissenschaftliche Auswertungen verwenden. Oder würde jemand die Ergebnisse von pharmakologischen Anwendungsbeobachtungen für wissenschaftliche Aussagen nutzen, wenn die Angaben der Ärzte nicht durch ein Monitoring geprüft wurden? Prof. Dr. Stephan Martin Chefarzt für Diabetologie und Direktor des Westdeutschen Diabetes- und Gesundheitszentrum (WDGZ), Verbund der Katholischen Kliniken Düsseldorf (VKKD) Hohensandweg 37 40591 Düsseldorf eMail [email protected] DOI 10.1055/s-0033-1360051
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![[Disease management programs in Germany: validity of the medical documentation].](/assets/img/hold.png)
