Gegenstand dieser Arbeit ist die Erörterung methodischer Fragestellungen in Bezug auf die Evaluationsmöglichkeiten von DMP’s mit Routinedaten der Gesetzlichen Kranken-versicherungen. Um das Verständnis der Ausführungen späterer Kapitel zu erleichtern, bietet der erste Teil einen Einblick in die medizinischen Gesichtspunkte der Stoffwech-selkrankheit Diabetes. Dem schließt sich eine kurze Begriffsbestimmung der sich seit Anfang der 90er zunächst in den USA verbreitenden DMP’s an. Es wird erläutert, warum Diabetiker von einer Teilnahme an einem DMP profitieren können und mit welchen konkreten Maßnahmen die Verbesserung der Versorgungsqualität angestrebt wird.
Eine umfassende Darstellung der Rahmenbedingungen für die Programme, worunter beispielsweise der Kassenwettbewerb, der Risikostrukturausgleich und die sektoralen Gegebenheiten fallen, rundet das Kapitel ab. Anschließend wird gezeigt, inwiefern mehrere Evaluationsarten für die Bewertung von DMP’s herangezogen werden können und in welcher Weise diesen gewisse Outcomearten zuordenbar sind.
Das fünfte Kapitel bietet eine Betrachtung international gesammelter Erfahrungen mit Diabetes-Programmen. Zwei Tabellen stellen für 11 Studien einen Überblick über deren Teilnehmerzahlen, Dauer, Einschlusskriterien und untersuchte Parameter dar. Auf Grundlage dieser allgemeinen Aufführung werden alle Studien einzeln vorgestellt, um explizit deren Stärken und Schwächen anzusprechen. Von besonderem Interesse sind die Konstruktionen der Vergleichsgruppen, weil nicht randomisierte Studien häufig invalide Ergebnisse liefern, wenn mögliche Selektionsverzerrungen unangepasst in die Analyse miteinfließen. Insgesamt wird sich herausstellen, dass es trotz flächendeckender Verbreitung der Krankheitsmanagementprogramme kaum gesicherte Erkenntnisse über deren Kosteneffektivität gibt. Eine nachweisliche Reduktion Diabetes bedingter Komplikationen ist im Zusammenhang mit DMP’s bisher ebenfalls noch nicht beobachtet worden.
In den beiden nachfolgenden Kapiteln werden die Charakteristika der deutschen Routinedaten analysiert. Zunächst werden die Vor- und Nachteile für die Auswertung der bestehenden Daten aufgezeigt. Anschließend werden anhand der Datenquellen die einzelnen Variablenarten vorgestellt und mit den Ergebnissen des vierten und fünften Ka-pitels verglichen. Der letzte Teil der Arbeit bietet konkrete Lösungsansätze zur Umset-zung einer Evaluation, die sich ausschließlich der vorhandenen Sekundärdaten bedient.
Inhaltsverzeichnis
1. EINLEITUNG
2. DIABETES
2.1. EPIDEMIOLOGIE
2.2. MEDIZINISCHE KENNGRÖßEN
2.3. FOLGEERKRANKUNGEN
2.4. VOLKSWIRTSCHAFTLICHE BEDEUTUNG
3. DISEASE MANAGEMENT PROGRAMME
3.1. DEFINITION
3.2. ENTWICKLUNG
3.3. RAHMENBEDINGUNGEN IN DEUTSCHLAND
3.3.1. Einflussfaktoren auf die Einführung von DMP’s
3.3.2. Praktische Umsetzung
3.3.3. Zukünftige Entwicklung
4. EVALUATION UND SIMULATION VON DMP’S
4.1. THEORETISCHE ANSATZPUNKTE ZUR EVALUATION EINES DMP
4.2. OUTCOMEARTEN EINES DIABETES-DMP’S
4.3. SIMULATIONSRECHNUNG
5. INTERNATIONALE ERFAHRUNGEN BEI DER EVALUATION VON DIABETES-DMP’S
5.1. ERGEBNISSE AUS STUDIEN MIT ROUTINEDATEN
5.1.1. „Diabetes NetCare“ von RUBIN et al.
5.1.2. „Penn State Geisinger Health System Studie“ von SIDOROV et al.
5.1.3. „Diabetes Disease Management Program“ von VILLAGRA und AHMED
5.1.4. Weitere Studienergebnisse
5.2. ERGEBNISSE AUS KLINISCHEN STUDIEN
5.2.1. „Diabetes Advantage Program“ von CLARK et al
5.2.2. „TennCare“ von PATRIC et al.
5.2.3. „Comprehensive Diabetes Care Service“ von PETERS / DAVIDSON
5.2.4. „Nurse Case Management“ von AUBERT et al
5.2.5. „Mayo Health System Diabetes Translation Project“ von MONTORI et al
5.3. SCHLUSSFOLGERUNGEN
6. ROUTINEDATEN DER GKV
6.1. CHARAKTERISIERUNG
6.2. VARIABLEN
6.3. IDENTIFIKATION VON DIABETIKERN
6.4. SCHLUSSFOLGERUNGEN
7. EVALUATION VON DIABETES-DMP’S MIT ROUTINEDATEN
7.1. PROBLEMSTELLUNG
7.2. MODELLVARIANTEN
7.2.1. Regressionsmodelle
7.2.2. Nichtparametrische Verfahren
7.3. RISIKODIMENSIONEN
7.4. SCHLUSSFOLGERUNGEN
8. FAZIT
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht methodische Fragestellungen zur Evaluation von Disease Management Programmen (DMP's) für Diabetes mellitus im deutschen Gesundheitswesen mittels Routinedaten der Gesetzlichen Krankenversicherung. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie trotz methodischer Herausforderungen wie Selektionsverzerrungen die Wirksamkeit und Kosteneffektivität dieser Programme durch statistische Verfahren analysiert werden kann.
- Medizinische Grundlagen der Stoffwechselerkrankung Diabetes
- Struktur und Rahmenbedingungen von DMP's in Deutschland
- Analyse internationaler Erfahrungen mit Diabetes-Programmen
- Methoden zur Evaluation komplexer Interventionen mit Sekundärdaten
- Identifikation und statistische Kontrolle von Risikodimensionen bei Diabetes-Patienten
Auszug aus dem Buch
3.1. Definition
Disease Management Programme (DMP’s) bilden einen systematischen Ansatz zur Bündelung bewährter Behandlungskonzepte. Dazu wird die bisher individuelle Hausarztbehandlung um allgemeine Vorgaben aus der evidenzbasierten Medizin ergänzt und sektorübergreifend von der koordinierten Betreuung bis zur Nachsorge angewendet. DMP’s bedienen sich jedoch nicht nur wissenschaftlicher Standards, sondern bilden mit der genauen Dokumentation der Behandlungsabläufe auch die Grundlage für neue Evaluationen. Deren Ergebnisse tragen zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Prozesse bei, wodurch im Idealfall bei langfristig sinkenden Kosten die Versorgungsqualität gesteigert werden kann.
Gegenwärtig kann besonders bei der Betreuung chronisch Kranker gleichzeitig Über-, Unter- und Fehlversorgung beobachtet werden, die unter anderem durch die sektorale Gliederung vieler Gesundheitssysteme hervorgerufen wird. Innerhalb dieser Strukturen wird die Behandlung der Chroniker zumeist von Hausärzten übernommen, die in aller Regel nicht in der Lage sind, ihre Patienten nach den jeweils neuesten Standards zu versorgen. Trotz dieser offensichtlichen Versorgungsprobleme befindet sich nur ein kleiner Teil dieser Patienten in der regelmäßigen Behandlung von Spezialisten. Aus diesen Gründen besteht bei den Langzeiterkrankungen das größte Potenzial für die evidenzbasierten Behandlungsprogramme, um sowohl aus medizinischer als auch aus ökonomischer Sicht, entscheidende Verbesserungen zu erzielen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. EINLEITUNG: Einführung in die Problematik chronischer Erkrankungen und die Rolle von Disease Management Programmen im Kontext des deutschen Gesundheitssystems.
2. DIABETES: Medizinische Darstellung von Diabetes mellitus, der verschiedenen Typen sowie der volkswirtschaftlichen und gesundheitlichen Bedeutung von Folgeerkrankungen.
3. DISEASE MANAGEMENT PROGRAMME: Definition, historische Entwicklung und die spezifischen ordnungspolitischen Rahmenbedingungen für die Einführung von DMP's in Deutschland.
4. EVALUATION UND SIMULATION VON DMP’S: Erörterung theoretischer Ansätze zur Bewertung komplexer Interventionen und der notwendigen Outcome-Parameter.
5. INTERNATIONALE ERFAHRUNGEN BEI DER EVALUATION VON DIABETES-DMP’S: Analyse und Vergleich internationaler Studienergebnisse hinsichtlich der Wirksamkeit von Diabetes-Programmen.
6. ROUTINEDATEN DER GKV: Charakterisierung der vorhandenen Routinedaten sowie deren Vor- und Nachteile bei der Identifikation von Diabetes-Patienten.
7. EVALUATION VON DIABETES-DMP’S MIT ROUTINEDATEN: Detaillierte Darstellung mikroökonometrischer Verfahren wie Regressionsmodelle und Matching, um Selektionsprobleme bei der Evaluation zu adressieren.
8. FAZIT: Zusammenfassende Bewertung der Evaluationsmöglichkeiten und Empfehlungen zur zukünftigen Ausgestaltung der DMP-Förderung.
Schlüsselwörter
Diabetes mellitus, Disease Management Programme, DMP, Evaluation, Routinedaten, GKV, Risikostrukturausgleich, RSA, Evidenzbasierte Medizin, Versorgungsqualität, Kosteneffektivität, Selektionsverzerrung, Matchingverfahren, Regressionsmodelle, Folgeerkrankungen
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Evaluation von Disease Management Programmen (DMP's) für Diabetes im deutschen Gesundheitswesen und wie diese mit Routinedaten der Krankenkassen sinnvoll bewertet werden können.
Welches sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die Schwerpunkte liegen auf der medizinischen Relevanz von Diabetes, den strukturellen Rahmenbedingungen in Deutschland, internationalen Evaluationsstudien sowie mikroökonometrischen Methoden zur Wirksamkeitsanalyse.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage der Arbeit?
Die Arbeit zielt darauf ab, methodische Ansätze zu erörtern, mit denen die Wirksamkeit und Kosteneffektivität von Diabetes-DMP's trotz der methodischen Schwierigkeiten bei der Nutzung von Routinedaten wissenschaftlich fundiert beurteilt werden kann.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden zur Evaluation verwendet?
Der Fokus liegt auf mikroökonometrischen Verfahren, insbesondere auf Regressionsmodellen sowie Matchingverfahren wie Stratifizierung und Kernel-Matching, um eine geeignete Kontrollgruppe zu simulieren.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Einführung in Diabetes und DMP's, eine umfangreiche internationale Literaturauswertung, eine Analyse der Datenqualität von GKV-Routinedaten sowie eine Diskussion über statistische Verfahren zur Risikostratifizierung.
Durch welche Schlagworte lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Die zentralen Begriffe sind Disease Management Programme, Evaluation, Routinedaten, Risikostrukturausgleich und statistische Methoden zur Vergleichsgruppenbildung.
Warum ist die Bildung einer Kontrollgruppe bei der Evaluation von DMP's so problematisch?
Da die DMP's in Deutschland flächendeckend eingeführt wurden, fehlen Kontrollregionen ohne diese Programme. Zudem führt die freiwillige Teilnahme zu einer Selektion (z.B. motiviertere Patienten), was Vergleiche ohne spezielle statistische Korrekturen verfälscht.
Welche Bedeutung haben die Routinedaten der GKV für die Evaluation?
Routinedaten bieten eine kostengünstige und umfassende Informationsbasis (z.B. Abrechnungen, Krankenhausaufenthalte), sind jedoch nicht primär für Forschungszwecke erhoben und weisen daher Lücken bei klinischen Parametern oder sozioökonomischen Variablen auf.
Ist ein morbiditätsorientierter Risikostrukturausgleich (M-RSA) sinnvoll?
Ja, unter Wissenschaftlern besteht weitgehender Konsens über die Notwendigkeit eines direkten Morbiditätsbezugs im RSA, um Anreize für eine ineffiziente Risikoselektion zu minimieren und die Versorgung von Chronikern zu verbessern.
- Quote paper
- Markus Matuschke (Author), 2007, Rahmenbedingungen für Disease Management Programme im deutschen Gesundheitswesen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/75041
