Kennzahlen zur Behandlungsqualität

Kennzahlen sind die Grundlage für eine kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der medizinischen Behandlungsqualität eines Spitals. Am Universitätsspital Basel werden jedes Jahr verschiedene Qualitätsmessungen durchgeführt. Gleichzeitig werden neue Kennzahlen eingeführt, um die geleistete Qualität in den Kliniken und Abteilungen transparenter zu machen. Dabei gilt ein besonderer Fokus der Automatisierung von Auswertungen durch das «Clinical Datawarehouse».

Sturzrate

2020 2019
Anteil Patienten mit Sturz in % 2.8 % 2.7 % *
Anteil Patienten mit Sturz absolut 736 von 26'758 432 von 16’210

*seit Juni 2019

Quelle: USB interne Auswertungen der Sturzprotokolle aller Bettenstationen, ohne Intensivstation, IMC, Notfallbettenstation, Schwangerenabteilung, Mutter-Kind Abteilung

Per definitionem ist ein Sturz «ein Ereignis, in dessen Folge eine Person unbeabsichtigt auf dem Boden oder auf einer tieferen Ebene zu liegen kommt». Die Sturzrate wird am USB seit Mitte 2019 ganzjährig automatisch ermittelt. Jedes Sturzereignis wird durch das Behandlungsteam in einem Sturzprotokoll dokumentiert, besprochen und hinsichtlich notwendiger Massnahmen evaluiert. Die Daten aus sämtlichen Sturzprotokollen werden anschliessend im «Clinical Datawarehouse» zusammengeführt. Dies ermöglicht eine automatische, tagesaktuelle Berechnung der Sturzrate für jede Abteilung.

Blasenkatheter

2020 2019
Blasenkatheter Nutzungsrate * 13.4 12.8
Anzahl Kathetertage 23’128 23’977
Anzahl Pflegetage 173'249 187’763

* entspricht der Anzahl Kathetertage pro 100 Pflegetage

Quelle: USB interne Auswertung, ohne Intensivstation, IMC, Neurochirurgische Überwachungseinheit, Notfallzentrum

Verschiedene medizinische Gründe können den Einsatz eines Blasenkatheters erfordern. Um jedoch unerwünschte Nebenwirkungen (z.B. Harnwegsinfekte oder Verletzungen) möglichst zu vermeiden, ist es wichtig, Blasenkatheter nur so wenig und so kurz wie möglich einzusetzen. Eine Kennzahl, um den Einsatz von Blasenkathetern zu überwachen, ist die sogenannte Blasenkatheter-Nutzungsrate. Je tiefer diese Rate ist, desto geringer der Einsatz von Blasenkathetern (seltener und/oder kürzer). Am USB wird die Blasenkatheter-Nutzungsrate automatisiert aufgrund der Patientenkurve berechnet und abgebildet. Hierbei ist jedoch zu berücksichtigen, dass der Einsatz von Blasenkathetern nicht immer zu verhindern ist und es Bereiche gibt, in denen die Blasenkatheter-Nutzungsraten aus medizinischen Gründen notwendigerweise hoch sind (z.B. auf der Intensivstation oder bei urologischen Erkrankungen). Der Vergleich von Blasenkatheter-Nutzungsraten zwischen Spitälern ist deshalb nur eingeschränkt möglich und stets für vergleichbare Fachgebiete gedacht.

Postoperative Wundinfektionen

*Für die Feststellung von Wundinfektionen in der Herzchirurgie ist eine Nachverfolgung der Patientinnen und Patienten bis zu einem Jahr erforderlich. Deshalb sind die Ergebnisse 2020 für die Herzchirurgie noch nicht verfügbar. 2020 wurde die Messung aufgrund der COVID-19 Pandemie in den Monaten März bis Mai und November bis Dezember ausgesetzt.
°Quelle: Swissnoso Jahresbericht des nationalen Programmes von Swissnoso zur Erfassung postoperativer Wundinfektionen, Universitätsspital Basel, Februar 2021.

Quelle: Abteilung für Spitalhygiene, Klinik für Infektiologie & Spitalhygiene, Universitätsspital Basel, Dezember 2020
 

Nach Operationen kann es zu unerwünschten Infektionen des Operationsgebietes oder der Wunden kommen, wenn Erreger ins Operationsgebiet oder im weiteren Verlauf über die Haut in den Wundbereich gelangen. Solche Wundinfektionen können verschieden schwer verlaufen, stellen aber immer eine unerwünschte Komplikation dar, die unter Umständen auch zu einem verlängerten Spitalaufenthalt führen kann. In der Schweiz werden Wundinfektionen nach Operationen im Rahmen eines nationalen Messprogramms (swissnoso) obligatorisch von allen Spitälern für ausgewählte Operationen erfasst.

Potenziell vermeidbare Wiedereintritte

* Die potenziell vermeidbaren Wiedereintritte werden im Rahmen des nationalen ANQ Messplans von einem externen Institut ausgewertet. Deshalb sind die Ergebnisse 2019 und 2020 noch nicht verfügbar.
° Die erwartete Rate gibt an, welcher Wert aufgrund der gesamtschweizerischen Daten zu erwarten gewesen wäre. Liegt die beobachtete Rate unter der erwarteten Rate, bedeutet dies ein im gesamtschweizerischen Vergleich besseres Ergebnis.

Quelle: ANQ, Potenziell vermeidbare Rehospitalisationen Akutsomatik, Nationaler Vergleichsbericht, Juli 2019/Dezember 2020
 

Kommt es nach einem Spitalaufenthalt innerhalb von 30 Tagen zu einem erneuten Spitaleintritt mit gleicher Hauptdiagnose, kann dies eventuell ein Hinweis auf eine ungenügende Betreuung (z. B. ungenügende Vorbereitung des Spitalaustritts) oder einen zu frühen Austritt sein. In vielen Fällen lassen sich aber wiederholte Spitalaufenthalte auch nicht vermeiden (z. B. bei schweren Erkrankungen wie Krebserkrankungen). Die nationale Auswertung versucht dieser Tatsache Rechnung zu tragen. Es wird ein mehrstufiger Algorithmus eingesetzt, sodass gezielt die Wiedereintritte erkannt werden, welche potenziell (z. B. durch bessere Austrittsvorbereitung) hätten vermieden werden können. Die Wiedereintrittsrate am Universitätsspital Basel liegt im gesamtschweizerischen Durchschnitt.

Fallzahlen, Mortalitätsraten und Komplikationsraten

Das Universitätsspital Basel ist Gründungsmitglied der Initiative Qualitätsmedizin (IQM). IQM arbeitet mit Routinedaten der Spitäler, den sogenannten Daten der Medizinischen Statistik, welche jährlich erstellt werden. Für eine Vielzahl von Diagnosen und Eingriffen werden pro Spital die Fallzahlen, Mortalitätsraten und Komplikationsraten ausgewiesen.

Wie aus Tausenden von Datenpunkten wertvolle Qualitätskennzahlen entstehen

Jeden Tag entstehen am USB Tausende Datenpunkte aus der Behandlung der Patientinnen und Patienten. Für jede Patientin und jeden Patienten erfasst das Behandlungsteam fortlaufend detaillierte Angaben in den sogenannten klinischen Informationssystemen. So zum Beispiel Diagnosen, Temperatur- und Blutdruckwerte, Medikamente oder Laborresultate. All diese Informationen dienen in erster Linie dazu, einen optimalen Behandlungsverlauf zu gewährleisten. Gleichzeitig sind diese Daten aber auch unglaublich wertvoll, wenn sie patientenübergreifend ausgewertet werden und dadurch Muster erkennen lassen.

«Die grosse Datenmenge für die Qualitätssicherung nutzbar machen, das haben wir uns zum Ziel gesetzt» betont Selina Bilger, Datenanalystin aus dem Qualitätsmanagement der Ärztlichen Direktion und Leiterin des Projekts. Mit dem Clinical Datawarehouse und dem Team um Bram Stieltjes, welches dieses aufbaut und betreut, steht am USB die ideale Infrastruktur zur Verfügung, um ein solches Vorhaben umzusetzen. Ein Clinical Datawarehouse, wörtlich übersetzt also ein «Datenlager», beinhaltet Millionen klinischer Datenpunkte. Diese fliessen aus den verschiedenen Informationssystem zusammen, werden dort miteinander in Verbindung gebracht und strukturiert abgelegt – wie es ein ordentliches Lager eben verlangt.

Die Aufgabe des Projektteams ist es nun, diese einzelnen Datenpunkte zu sinnvollen und aussagekräftigen Qualitätskennzahlen zu verarbeiten.

«Es ist manchmal ziemlich viel Detektivarbeit», meint Devon Mahadevan, welcher für die technische Umsetzung verantwortlich ist. «Wir wissen zwar von Anfang an genau, welche Kennzahl wir am Ende abbilden möchten, aber der Weg dorthin verlangt meist einige Umwege.»

Als erstes geht es jeweils darum, herauszufinden, in welchem System – also quasi an welcher Stelle im Lager – die benötigten Daten zu finden sind. Danach müssen die einzelnen Daten so in Verbindung zueinander gebracht werden, dass sich im nächsten Schritt die gewünschte Kennzahl berechnen lässt. Hier sind oft mehrere Runden erforderlich, bis alles stimmt und die Kennzahl korrekt berechnet wird. Aber inzwischen sind Devon Mahadevan und Selina Bilger ein eingespieltes Team. Vier Kennzahlen werden bereits heute jeden Tag automatisch aus dem «Datenlager» gewonnen, berechnet und in einem Dashboard abgebildet. Aktuell arbeitet das Projektteam gemeinsam mit der Spitalhygiene daran, auch Daten zu im Spital erworbenen Infektionen abzubilden. Eine besondere Herausforderung, weil dazu gleich Daten aus vier verschiedenen Systemen miteinander verrechnet werden müssen und die Definition der Kennzahlen besonders komplex ist. «Eine besondere Herausforderung, aber auch eine besonders wichtige und spannende», ist das Projektteam überzeugt.

Devon Mahadevan (Forschungs- und Analyseservices), Selina Bilger (Qualitätsmanagement) machen im Projekt «Qualitäts-Scorecard» grosse Datenmengen für die Qualitätssicherung nutzbar.