Diagnosebasierte Risikoadjustierungsverfahren in wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen

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

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Zusammensetzung der MACs

Abbildung 2: Die demographischen Faktoren des PIP-DCG Verfahrens

Abbildung 3: Die Zuschlagsfaktoren des PIP-DCG Verfahrens

Abbildung 4: Beispiel für eine Hierarchie im DCG/HCC Verfahren

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Vorbemerkung

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.

Diese Arbeit 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.

Im Folgenden 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 der diagnose-basierten 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, beendet diese Arbeit.

2 Motivation für diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren

Im Allgemeinen spricht man von wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen, wenn erstens, jeder einzelne Versicherte in sich wiederholenden Zeitabständen sein individuelles Krankenversicherungswahlrecht ausüben kann und zweitens, die Krankenversicherungen¹ oder die Träger des finanziellen Risikos der Gesundheitsausgaben Aktivitäten unternehmen können, ihre Leistungsangebote hinsichtlich Struktur, Preis und Vermarktung so auszugestalten, um entweder Versicherte anzuziehen oder aber abzustoßen.²

Für Krankenversicherungen resultiert hieraus der Anreiz aktiv Risikoselektion durchzuführen, da dies für sie mit weniger Aufwand und Kosten verbunden ist, als sich in ihrem wettbewerblichen Handeln auf die Wirtschaftlichkeit und Qualität der Gesundheitsversorgung zu konzentrieren.³ So können zum Beispiel durch abgestimmte Leistungsangebote, Werbestrategien oder Bonuspakete finanziell attraktive „gute Risiken“⁴ angelockt werden und gleichzeitig auch durch den zusätzlich möglichen Ausschluss von bestimmten Behandlungsformen finanziell unattraktive „schlechte Risiken“⁵ entweder vom Zutritt in die Versicherung abgehalten, oder sogar zu einem Austritt bzw. Wechsel bewegt werden. Die Möglichkeit der Krankenversicherung einen Versicherten aufgrund seines Kostenrisikos grundsätzlich abzulehnen, ist davon abhängig, ob für die Krankenversicherung generell Kontrahierungszwang besteht oder nicht.

Für Versicherte besteht auf der anderen Seite, basierend auf dem Krankenversicherungswahlrecht, der Anreiz Selbstselektion durchzuführen. Versicherte treffen ihre individuelle Wahl nach den Gesichtspunkten, die ihnen einen Vorteil versprechen. Demnach entscheiden sich Versicherte für das Leistungsangebot, das erstens, ihren Bedürfnissen entspricht und zweitens, idealerweise mit einem günstigen Beitrag verbunden ist. Welcher der beiden Punkte im Endeffekt eine höhere Gewichtung für die Wahl der entsprechenden Krankenversicherung hat, ist abhängig von dem individuellen Risiko und Versorgungsbedarf des Versicherten.

Als Folge der Risikoselektion der Krankenversicherungen und der Selbstselektion der Versicherten entstehen Wettbewerbsverzerrungen innerhalb des Krankenversicherungssystems. Auf der einen Seite existieren hierdurch Krankenversicherungen, die einen finanziellen Vorteil haben, da sie eine Versichertenstruktur mit einer überdurchschnittlich hohen Anzahl „guter Risiken“ besitzen. Auf der anderen Seite gibt es Krankenversicherungen, die eine Versichertenstruktur mit einer überdurchschnittlich hohen Anzahl „schlechter Risiken“ besitzen und demnach finanziell benachteiligt sind. Besonders die aktive Risikoselektion auf Seiten der Krankenversicherungen beeinflusst den verzerrenden Effekt auf das wettbewerbliche System. Für Krankenversicherungen, die sich auf die Qualität der Gesundheitsversorgung konzentrieren, besteht die Gefahr vom Markt verdrängt zu werden, da sie einer schlechteren Risikostruktur ausgesetzt sind. Beispielsweise besteht die Gefahr für Versicherte mit chronischen Erkrankungen darin, dass sie überhaupt keinen Versicherungsschutz erhalten, oder, dass ihnen der Zugang zum Versicherungsschutz erschwert wird, da bei ihnen absehbar ist, dass sie in naher Zukunft Leistungen in Anspruch nehmen werden.⁶

Ein möglicher Ansatz zur Verringerung der Risikoselektion ist der Einsatz von diagnose- basierten Risikoadjustierungsverfahren. Hierbei werden Versicherte aufgrund ihrer Morbidität⁷ bestimmten Gruppen zugeordnet. Die Risikostruktur einer Krankenversicherung lässt sich mit Hilfe dieser Gruppen genauer abbilden und gleichzeitig wird durch die Abschätzung der zu erwartenden Gesundheitsausgaben⁸ die Grundlage für einen Risikoausgleich zwischen Krankenversicherungen gebildet. Da nunmehr hierdurch die Krankenversicherungen für das Risiko, das sie tragen, ausgeglichen werden, verringert sich der Anreiz zur Risikoselektion. Zusätzlich wird durch die Abbildung der Risiken erreicht, dass die Kosten der Risikoselektion ansteigen, sodass es für die Krankenversicherungen nicht mehr attraktiv genug ist, ihren Wettbewerb auf Basis von Risikoselektion durchzuführen. Es entsteht zudem der Anreiz sich auf andere Wettbewerbsparameter, wie beispielsweise Qualität und Wirtschaftlichkeit der Gesundheitsversorgung zu konzentrieren, um Wettbewerbsvorteile zu erreichen.⁹ Die Krankenversicherungen werden für ein qualitatives und wirtschaftliches Leistungsangebot nicht mehr finanziell „bestraft.

Das ISEG und IfG Institut kommen in ihrem gemeinsamen Gutachten zu dem Schluss, „…dass keines der vorliegenden morbiditätsbezogenen Klassifikationsmodelle in der Lage ist, die Anreize der Risikoselektion vollständig oder auch nur annähernd vollständig zu beseitigen.“¹⁰, mit der Begründung, dass Untersuchungen in den USA eine langfristige Beseitigung der Risikoselektion nicht bestätigen können. Weiterhin wird dort ausgeführt, dass „..direkt morbiditätsbezogene Klassifikationsmodelle lediglich eine graduelle Absenkung der Anreize zur Risikoselektion bewirken, gleichzeitig aber unerwünschte Effekte damit einhergehen (wie z.B. das sog. upcoding oder gaming,)...“¹¹. Auf diese Probleme wird im Kapitel 4.2 näher eingegangen.

In den USA werden diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren unter anderem im Rahmen von Medicaid¹² und Medicare¹³ angewendet. Bei Medicaid wird für die Zahlungen der Kopfpauschalen an die HMOs (Health Maintenance Organizations) im Rahmen des Risikoausgleichs das CDPS (Chronic Illness and Disability Payment System) Verfahren eingesetzt, das auf Diagnosen für chronische Erkrankungen und Behinderungen aufsetzt.¹⁴

Bei Medicare (Medicare+Choice) wurde bis Ende 2003 das PIP-DCG Verfahren eingesetzt, um die Zahlungen der Kopfpauschalen an die HMOs risikoadjustiert durchzuführen.¹⁵ Auf dieses Verfahren wird in Kapitel 3.4 näher eingegangen. Ab dem Jahr 2004 wurde jedoch das PIP-DCG Verfahren durch das CMS-HCC (Centers for Medicare & Medicaid Services Hierarchical Condition Categories) Modell abgelöst, wobei die Zahlungen für z.B.

Medicare+Choice Organisationen nur zu 30% risikoadjustiert und zu 70% demographisch berechnet werden.¹⁶ Allerdings wird der risikoadjustierte „Anteil“ bis 2007 schrittweise auf 100% angehoben (in 2005 50%, in 2006 75%).¹⁷ Das HCC (Hierarchical Condition Categories) Modell, das Grundlage des CMS-HCC Modells ist, wird in Kapitel 3.4 näher besprochen.

ETGs (Episode Treatment Groups) und ERGs (Episode Risk Groups) werden zusammen in den USA unter anderem zur Wirtschaftlichkeitsprüfung, Prämienkalkulation und als Werkzeug zum Aufdecken von Betrugs- und Missbrauchsversuchen eingesetzt.¹⁸

Weiterhin wird das ACG Verfahren, das in Kapitel 3.3 näher besprochen wird, zur Messung der Fallschwere und für Zahlungen an Versicherungen eingesetzt. Beispiele für internationale Einsatzgebiete sind hierbei Schweden, Spanien und die USA.

In Deutschland wurde bereits gesetzlich festgelegt, dass ab 2007 der Risikostrukturausgleich zwischen den gesetzlichen Krankenkassen morbiditätsorientiert durchgeführt werden soll. Das heißt, dass beispielsweise Indikatoren wie Diagnosen oder medizinische Leistungen der Versicherten bei der Berechnung des Beitragsbedarfs einer Krankenkasse berücksichtigt werden sollen. Der aktuell praktizierte Risikostrukturausgleich berücksichtigt zwar Indikatoren wie Alter, Geschlecht und Bezug von EU/ BU-Rente, lässt es aber zu, dass z.B. ein überdurchschnittlich kranker Versicherter dieselben standardisierten Leistungsausgaben bei der Berechnung des Beitragsbedarfs zugerechnet bekommt wie ein unterdurchschnittlich kranker Versicherter derselben Alters- und Geschlechtsklasse.¹⁹ Von den Krankenkassen wird dieser Versicherte aufgrund der fehlenden Berücksichtigung der direkten Morbidität als „schlechtes Risiko“ betrachtet. Die Entscheidung welches Risikoadjustierungsverfahren letztendlich für den morbiditätsorientierten Risikostrukturausgleich verwendet wird und ob es überhaupt ein diagnose-basiertes Verfahren sein wird, ist zu diesem Zeitpunkt nicht absehbar. Zur Zeit werden Disease Management Programme für chronisch kranke Versicherte und ein Risikopool für Versicherte mit besonders hohen Krankheitskosten als erste Schritte zur Morbiditätsorientierung durchgeführt.

In den Niederlanden erfolgt der Risikoausgleich der gesetzlichen Krankenkassen auf Basis des PCG (Pharmacy-based Cost Group) Verfahrens. Da dieses Verfahren auf Arzneimittelgruppen bzw. Pharmacodes basiert und nicht auf Diagnosen, wird es in diesem Kontext nicht weiter ausgeführt.

Nach Darlegung der Motivation für den Einsatz von diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren in wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen und deren aktuellen Anwendungsfelder, wird im folgenden Kapitel 3 näher auf die Verfahren eingegangen.

3 Diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren

Diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren sind Gruppierungsalgorithmen oder Grouper, die Diagnosen oft in Zusammenhang mit demographischen Indikatoren,²⁰ unter bestimmten Gesichtspunkten zu Gruppen zusammenfassen, um sowohl die Inanspruchnahme von Gesundheitsleistungen als auch die erwarteten Gesundheitsausgaben der Versicherten für einen bestimmten Zeitraum²¹ zu schätzen.²²

Auf Basis der Schätzung der Gesundheitsausgaben werden Risikoausgleiche innerhalb von Krankenversicherungssystemen durchgeführt oder ähnliche Finanzvolumen wie z.B. risikoadjustierte Vergütungen von Leistungserbringern ermittelt.

Da die Entwicklung der Verfahren größtenteils in den USA stattgefunden hat, basieren die meisten Verfahren nicht direkt auf der ICD (International Classification of Diseases), entwickelt von der WHO (World Health Organization), sondern auf der in den USA modifizierten Version ICD-9-CM (Version 9, Clinical Modification).

[...]

¹ Unter Krankenversicherungen werden im Folgenden die Träger der Kosten der Gesundheitsleistungen verstanden.

² Vgl. van de Ven, W., Ellis, R., (2000), Risk Adjustment in Competitive Health Plan Markets, in: A.J. Culyer and J.P. Newhouse, (Hrsg.) Handbook in Health Economics, North Holland. S. 755-845, http://people.bu.edu/ellisrp/vandevenellis_handbook2000.pdf, Zugriff am 21.04.2004, S. 3

³ Vgl. IGES et al., Wasem, J., Cassel, D., (2001), Zur Wirkung des Risikostrukturausgleichs in der gesetzlichen Krankenversicherung, Eine Untersuchung im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit, Endbericht, S. 47 und Vgl. Rogal, DL., (2002), History of Risk Adjustment in the US, Healthcare Review - Online 6(3), http://www.enigma.co.nz/hcro/website/index.cfm?fuseaction=articledisplay&featureid=020601, Zugriff am 22.04.2004, S. 2

⁴ Unter „guten Risiken“ werden Versicherte mit unterdurchschnittlichen Krankheitskosten verstanden.

⁵ Unter „schlechten Risiken“ werden Versicherte mit überdurchschnittlichen Krankheitskosten verstanden.

⁶ Vgl. Rogal, D. et al., (1997), A Key To Changing Incentives In The Health Insurance Market: A Special Report, http://www.academyhealth.org/publications/riskreport.pdf , Zugriff am 22.04.2004, S. 5

⁷ Die Morbidität bestimmt sich hauptsächlich anhand von aufgetretenen Diagnosen.

⁸ Unter erwarteten Gesundheitsausgaben werden im Folgenden die Kosten für die Leistungsinanspruchnahme der Versicherten verstanden bzw. deren Ressourcenverbrauch.

⁹ Vgl. IGES et al., Lauterbach W. et al., Wasem J.et al., (2002), Klassifikationsmodelle für Versicherte im Risikostrukturausgleich, Zwischenbericht im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit, S. 21 und Vgl. van de Ven, W., Ellis, R., (2000), Risk Adjustment in Competitive Health Plan Markets, in: A.J. Culyer and J.P. Newhouse, (Hrsg.) Handbook in Health Economics, North Holland. S. 755-845, http://people.bu.edu/ellisrp/vandevenellis_handbook2000.pdf, Zugriff am 21.04.2004, S. 14

¹⁰ ISEG, Schwartz, F. et al., IfG, Neubauer, G. et al., (2003) Morbiditätsorientierte Klassifikationsmodelle im internationalen Vergleich, Gutachten im Auftrag des VdAK und des AEV, S. 13

¹¹ ebenda

¹² Medicaid ist ein staatliches Programm für sozial schwache Personen.

¹³ Medicare ist ein staatliches Programm für Personen über 65 Jahre und Personen unter 65 Jahren mit Behinderungen.

¹⁴ Vgl. IGES et al., Lauterbach W. et al., Wasem J. et al., (2002), Klassifikationsmodelle für Versicherte im Risikostrukturausgleich, Zwischenbericht im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit, S. 57

¹⁵ Vgl. ebenda, S. 48

¹⁶ Vgl. Centers for Medicare & Medicaid Services, http://cms.hhs.gov, Zugriff am 04.05.2004 und Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS), (2003), Advance Notice of Methodological Changes for Calendar Year (CY) 2004 Medicare+Choice (M+C) Payment Rates, Note, http://cms.hhs.gov/healthplans/rates/2004/45day.pdf, Zugriff am 04.05.2004, S. 19

¹⁷ Vgl. ebenda

¹⁸ Vgl. Symmetry Health Data Systems Inc., http://www.symmetry-health.com/, Zugriff am 05.05.2004

¹⁹ Vgl. IGES et al., Wasem, J., Cassel, D. (2001), Zur Wirkung des Risikostrukturausgleichs in der gesetzlichen Krankenversicherung, Eine Untersuchung im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit, Endbericht, S. 66

²⁰ Unter demographischen Indikatoren werden Größen wie Alter, Geschlecht, Region etc. verstanden.

²¹ Mit dem Begriff Zeitraum ist eine festgelegte Zeitperiode (meist ein Jahr) gemeint, die entweder als Basis zur Ermittlung von Diagnoseinformationen dient, oder in der die Schätzung (bzw. Festlegung) der erwarteten Gesundheitsausgaben stattfindet. Je nachdem ob ein prospektives oder retrospektives Verfahren eingesetzt wird, kann es sich hierbei um verschiedene Zeiträume, oder um denselben Zeitraum handeln. (siehe Kapitel 3.2)

²² Vgl. Milliman & Robertson, Inc., Barclay, T., Patterson, K., (1999), An Introduction to Diagnosis-Based Risk Adjusters, Research Report, S. 3, http://www.milliman.com/health/publications/research_reports/hrr32.pdf, Zugriff am 06.05.2004