In wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen gibt es für die dort beteiligten Akteure grundsätzlich Anreize, ihre Wettbewerbsposition zu verbessern oder finanzielle Vorteile zu erlangen. Weitestgehend basieren solche Anreize auf den individuellen Risiken der einzelnen Versicherten eines Krankenversicherungssystems und den daraus resultierenden höheren oder niedrigeren Gesundheitsausgaben, woraus Wettbewerbsverzerrung resultiert.
Dieses Buch befasst sich mit diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren, die zum Zweck einer genaueren Abbildung der individuellen Risiken sowie der Ermittlung und Vergleichbarkeit der Gesundheitsausgaben die Versicherten, hauptsächlich aufgrund von Diagnosen, in bestimmte Gruppen zuordnen.
In diesem Buch wird darauf eingegangen, was ein wettbewerbliches Krankenversicherungssystem ausmacht, wie das rationale Verhalten der darin beteiligten Akteure unter den dort vorliegenden Umständen aussieht und wie sich daraus die Motivation bzw. die Gründe für den Einsatz von diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren ableiten lassen. Hierbei werden neben der eigentlichen Motivation für den Einsatz auch die Anwendungsfelder von diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren auf nationaler und internationaler Ebene angesprochen.
Anschließend erfolgt eine allgemeine Betrachtung der diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren, wobei auf die grundsätzlich angewendete Methodik sowie auf die verschiedenen Daten, mithilfe derer eine Klassifizierung oder Gruppierung von Versicherten vorgenommen werden kann, eingegangen wird.
Nach der Beschreibung des methodischen und zeitlichen Bezugs der Verfahren werden drei diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren vorgestellt und hinsichtlich ihrer Vorgehensweise erläutert. Zur Wahrung der Übersichtlichkeit und Verdeutlichung der möglichen Unterschiede, wurden hierfür die ACGs (Adjusted Clinical Groups), die PIP-DCGs (Principal Inpatient Diagnostic Cost Groups) und die DCG/HCCs (Diagnostic Cost Group Hierarchical Condition Categories) ausgewählt. Des Weiteren werden Möglichkeiten vorgestellt, wie man die Vorhersagegenauigkeit von diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren bestimmen kann.
Die Darstellung möglicher Probleme, die bei der Anwendung entstehen oder entstehen können, beenden dieses Buch.
Inhaltsverzeichnis
1 Vorbemerkung
2 Motivation für diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren
3 Diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren
3.1 Methodischer Bezug der Verfahren
3.2 Zeitlicher Bezug der Verfahren
3.3 Adjusted Clinical Groups (ACGs)
3.3.1 Gruppenbildung
3.4 Principal Inpatient Diagnostic Cost Groups (PIP-DCGs)
3.4.1 Gruppenbildung
3.5 Diagnostic Cost Groups Hierarchical Condition Categories (DCG/HCCs)
3.5.1 Gruppenbildung
3.6 Vorhersagegenauigkeit der Verfahren
4 Mögliche Probleme bei Anwendung der Adjustierungsverfahren
4.1 Qualität und Verfügbarkeit der Datengrundlagen
4.2 Manipulationsmöglichkeiten
4.3 Qualität der Morbiditätserfassung
4.4 Bevorzugung bestimmter Versorgungsformen
5 Zusammenfassung
Zielsetzung und Themen der Arbeit
Die vorliegende Seminararbeit verfolgt das Ziel, diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren in wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen zu analysieren, um ihre Rolle bei der Identifikation individueller Risiken und der Verbesserung der Risikostruktur zu bewerten.
- Motivation und Anreize für den Einsatz von Risikoadjustierungsverfahren
- Methodische Differenzierung der Verfahren (Zellenansatz vs. Regressionsansatz)
- Vergleichende Analyse bekannter Modelle wie ACGs, PIP-DCGs und DCG/HCCs
- Anwendungsprobleme und ihre Auswirkungen auf den Wettbewerb
- Bewertung der Vorhersagegenauigkeit statistischer Maße
Auszug aus dem Buch
3.5.1 Gruppenbildung
Die Vorgehensweise bei der Gruppierung der Versicherten unterscheidet sich nur in bestimmten Gesichtspunkten von der Vorgehensweise des PIP-DCG Verfahrens. Die Ermittlung des demographischen Basisbetrags bzw. Faktors ist hierbei identisch und muss an dieser Stelle nicht nochmals erläutert werden.
Bei der Ermittlung des Zuschlags sind jedoch Abweichungen zu der Vorgehensweise des PIP-DCG Verfahrens vorhanden. Die Gruppierung der Versicherten anhand ihrer individuellen Diagnosen wird im Folgenden anhand der Version 6.1 des DCG/HCC Verfahrens erläutert.
Zunächst werden die ca. 15.000 ICD-9-CM Codes zu 781 DxGroups zusammengefasst. Die Kriterien zur Aggregation der ICD-9-CM Codes zu den DxGroups sind hierbei dieselben wie bei dem PIP-DCG Verfahren. Ab dem nächsten Schritt unterscheiden sich jedoch die beiden angesprochenen Verfahren der DCG-Familie. Die 781 DxGroups werden nun 184 CCs zugeordnet. Die Zuordnung erfolgt nicht nur anhand der Kosten der jeweiligen Diagnosen sondern auch nach medizinischer Plausibilität.
Zusammenfassung der Kapitel
Vorbemerkung: Einführung in die Problematik der Risikoselektion in Krankenversicherungssystemen und Vorstellung des Ziels der Arbeit.
Motivation für diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren: Analyse der Anreizstrukturen für Krankenversicherungen und Versicherte sowie Begründung für den Einsatz von Risikoadjustierung.
Diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren: Detaillierte Erläuterung der verschiedenen Ansätze, Methoden und spezifischer Modelle zur Risikoklassifizierung.
Mögliche Probleme bei Anwendung der Adjustierungsverfahren: Diskussion von Herausforderungen wie Datenqualität, Manipulationsanreizen und Auswirkungen auf die Versorgungsstruktur.
Zusammenfassung: Synthese der Erkenntnisse über die Eignung der Verfahren zur Verringerung der Risikoselektion und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen.
Schlüsselwörter
Risikoadjustierung, Krankenversicherung, Risikoselektion, Diagnosen, Gesundheitsausgaben, ACG, PIP-DCG, DCG/HCC, Morbidität, Regressionsansatz, Zellenansatz, Vorhersagegenauigkeit, Gesundheitsökonomie, Risikostrukturausgleich, ICD-9-CM.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, wie diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren in wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen dazu beitragen können, Risikoselektion zu minimieren und eine faire Abbildung der Versichertenrisiken zu ermöglichen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Im Fokus stehen die Motivation für solche Verfahren, ihre methodische Umsetzung, die Vorstellung spezifischer Modelle (ACG, PIP-DCG, DCG/HCC) und die damit verbundenen Anwendungsprobleme.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsfrage?
Das Ziel ist die Analyse und der Vergleich verschiedener Risikoadjustierungsmodelle sowie die Bewertung ihrer Wirksamkeit und der damit einhergehenden methodischen Herausforderungen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine systematische Literaturanalyse, die auf aktuellen gesundheitsökonomischen Gutachten und internationalen Vergleichsstudien basiert.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die methodischen Grundlagen, die detaillierte Beschreibung der Verfahrensgruppen (DCG-Familie) und die kritische Auseinandersetzung mit Problemen wie Upcoding oder Gaming.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Risikoadjustierung, Krankenversicherung, Risikoselektion, Diagnosen, morbiditätsorientierte Modelle und Wettbewerb.
Was unterscheidet das DCG/HCC Verfahren von PIP-DCG?
Das DCG/HCC Verfahren erlaubt im Gegensatz zum PIP-DCG die Berücksichtigung multipler Diagnosen eines Versicherten sowie die Einbeziehung ambulanter und stationärer Daten innerhalb einer hierarchischen Struktur.
Warum ist die Datenqualität für diese Verfahren so kritisch?
Da die Verfahren Gesundheitsausgaben primär auf Basis von Diagnosedaten schätzen, führt eine schlechte Dokumentation der Diagnosen direkt zu einer ungenauen Risikoklassifizierung und damit zu einer Verzerrung des Risikoausgleichs.
- Quote paper
- Thorsten Schmidt (Author), 2004, Diagnosebasierte Risikoadjustierungsverfahren in wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/29277
