Routinedaten aus notaufnahmen: unterschiedliche dokumentationsanforderungen, abrechnungsmodalitäten und datenhalter bei identischem ort der leistungserbringung / Routine data from emergency departments: varying documentation standards, billing modalities and data custodians at an identical unit of care

[German abstract] Hintergrund Nicht nur im Kontext der Neuordnung der Notfallversorgung in Deutschland besteht derzeit ein hoher Bedarf an Daten aus Notaufnahmen. Für die Versorgungsforschung bieten sich Daten an, welche auf gesetzlicher Grundlage generiert werden. Unterschiedliche Kostenträger und Abrechnungsmodi stellen eigene Anforderungen an die Dokumentation dieser Routinedaten. Methodische Herausforderungen Aufgrund der sektoralen Trennung gibt es keinen Datensatz oder Datenhalter, der Auskunft über alle Notaufnahmebehandlungen geben kann. Aus administrativer Sicht gilt die gesamte Notaufnahmebehandlung als ambulant oder stationär, tatsächlich wird die Entscheidung darüber erst während der Versorgung getroffen. Für die stationäre Versorgung existiert ein administratives Notfallkennzeichen, allerdings kein direktes Merkmal für Notaufnahmebehandlungen. Bei Abrechnung ambulanter Fälle über die kassenärztlichen Vereinigungen ist mindestens eine Diagnose (ICD-10-Kode) zu erfassen, versehen mit einem Kennzeichen zur Diagnosesicherheit. Es können mehrere ICD-10-Kodes ohne Hierarchie angegeben werden. Bei stationär behandelten Patienten ist eine Aufnahmediagnose und nach Behandlungsende die Hauptdiagnose und ggf. Nebendiagose(n) an die zuständige Krankenkasse zu übermitteln. Die gesetzliche Unfallversicherung hat eigene Dokumentationsanforderungen. Lösungsansätze Je nach Forschungsfrage und Studiendesign sind unterschiedliche Vorgehensweisen erforderlich. Stammen die Daten unmittelbar aus Notaufnahmen bzw. Kliniken ist eine Information über den Kostenträger und den Abrechnungsmodus hilfreich. Bei Nutzung von Krankenkassendaten muss die Identifikation von stationär behandelten Patienten in einer Notaufnahme aktuell indirekt erfolgen. Dazu können unter anderem die Parameter Aufnahmegrund und definierte „eindeutige“ Notfall-Diagnosen herangezogen werden. Die fallpauschalenbezogene Krankenhausstatistik hat eigene Limitationen, enthält dafür aber die stationären Fälle aller Kostenträger. Diskussion Die divergierenden Anforderungen an die administrative Dokumentation verursachen einen hohen Aufwand in den Kliniken. Perspektivisch ist eine Vereinheitlichung der Leistungserfassung und Dokumentation von Notfallbehandlungen aller Kostenarten auch zur Generierung von validen, vergleichbaren und repräsentativen Daten für die Versorgungsforschung erstrebenswert. Die Einführung eines eigenen Fachabteilungsschlüssels würde zur Identifikation von Notaufnahmebehandlungen beitragen. [English abstract] Background Currently, there is a big need for data on emergency department (ED) utilization in Germany. One reason is the ongoing reorganisation of emergency care. Possible sources are routine data that are being collected based on legal regulations. Different payers and compensation systems have their own requirements for data collection. Methodological challenges Due to the sectoral separation of health care services, there is no dataset or data holder to provide information on all ED treatments in Germany. From an administrative point of view, emergency care in Germany is considered ambulatory outpatient or inpatient care from the time point of admission to the ED. In contrast, clinical decision about inpatient admission can sometimes only be made towards the end of emergency care. EDs themselves cannot be identified in claims data; only the medical discipline (e. g. surgery) is classified. In the case of outpatient treatment, reimbursed by the Association of Statutory Health Insurance Physicians, at least one coded diagnosis (ICD) has to be recorded, accompanied by an additional code for the likelihood of this diagnosis. In case of multiple ICDs, a primary diagnosis cannot be specified. In the case of in-hospital treatment, an admission diagnosis must be recorded. After completion of hospital treatment, the main diagnosis and possibly secondary diagnoses are transferred to the respective health insurance fund. The statutory occupational accident insurance has its own requirements. Solutions Depending on the research question and study design, different approaches are required. If data are queried directly in emergency departments or hospitals, additional information on the designated data holder and billing mode is crucial. When using health insurance data from inpatient care, the identification of emergency departments can be estimated on the basis of the reason for hospital admission and defined "unique" emergency ICDs. The case-related hospital statistics has its own limitations, but includes inpatients of all payers. Discussion Differing requirements for the administrative documentation cause a high workload in emergency departments. A standardised data collection system for all payers for inpatient and outpatient emergency care is recommended. This would contribute to the creation of valid and comparable datasets. The introduction of a particular identifier for EDs in claims data would enhance health services research

Erfahrungen, Herausforderungen und Lösungsansätze aus der Extraktion pseudonymer Daten für das Projekt INDEED

Background: In Germany there is currently no health reporting on cross-sectoral care patterns in the context of an emergency department care treatment. The INDEED project (Utilization and trans-sectoral patterns of care for patients admitted to emergency departments in Germany) collects routine data from 16 emergency departments, which are later merged with outpatient billing data from 2014 to 2017 on an individual level. Aim: The methodological challenges in planning of the internal merging of routine clinical and administrative data from emergency departments in Germany up to the final data extraction are presented together with possible solution approaches. Methods: Data were selected in an iterative process according to the research questions, medical relevance, and assumed data availability. After a preparatory phase to clarify formalities (including data protection, ethics), review test data and correct if necessary, the encrypted and pseudonymous data extraction was performed. Results: Data from the 16 cooperating emergency departments came mostly from the emergency department and hospital information systems. There was considerable heterogeneity in the data. Not all variables were available in every emergency department because, for example, they were not standardized and digitally available or the extraction effort was judged to be too high. Conclusion: Relevant data from emergency departments are stored in different structures and in several IT systems. Thus, the creation of a harmonized data set requires considerable resources on the part of the hospital as well as the data processing unit. This needs to be generously calculated for future projects

Der AKTIN-Monatsbericht: Plädoyer für ein standardisiertes Reporting in der Notaufnahme

<jats:title>Zusammenfassung</jats:title><jats:sec> <jats:title>Hintergrund</jats:title> <jats:p>Vor dem Hintergrund der steigenden Inanspruchnahme und aktuellen Veränderungen in der Notfallversorgung ist eine standardisierte Erfassung relevanter Kennzahlen in Notaufnahmen zwingend erforderlich.</jats:p> </jats:sec><jats:sec> <jats:title>Ziel der Arbeit</jats:title> <jats:p>Es werden die Konsentierung von Inhalten und technische Umsetzung eines automatisierten Reportings für Notaufnahmen des AKTIN-Notaufnahmeregisters beschrieben. Ziel war ein aussagefähiger Monatsbericht zur Prozesssteuerung und Qualitätssicherung.</jats:p> </jats:sec><jats:sec> <jats:title>Material und Methoden</jats:title> <jats:p>Datengrundlage ist der Datensatz Notaufnahme V2015.1 der Deutschen Interdisziplinären Vereinigung für Intensiv- und Notfallmedizin e. V. (DIVI). Die Konsentierung der Inhalte erfolgte auf Basis von externen Referenzen und fachlicher Expertise; die technische Entwicklung erfolgte anhand eines Testdatensatzes. Mit der Software R und Apache Formatting Objects Processor (FOP) wird der finale Bericht im PDF-Format automatisiert erstellt.</jats:p> </jats:sec><jats:sec> <jats:title>Ergebnisse</jats:title> <jats:p>Der Bericht enthält unter anderem Angaben zu Fallzahlen, Demografie der Patienten, Vorstellungsgründen, Ersteinschätzung, Verbleib und ausgewählten Prozesszeiten in Form von Tabellen und Grafiken. Er wird monatsweise automatisch oder auf Anforderung aus den Routinedaten generiert. Fehlende Werte und Ausreißer werden zur Abschätzung der Datenqualität separat ausgewiesen.</jats:p> </jats:sec><jats:sec> <jats:title>Diskussion</jats:title> <jats:p>Beim AKTIN-Monatsbericht handelt es sich um ein Instrument, welches das Versorgungsgeschehen aufbereitet und visualisiert. Die konsentierten Kennzahlen sind praxistauglich und bilden auch die Vorgaben des Gemeinsamen Bundesausschusses zur Ersteinschätzung ab. Die Nutzung von Interoperabilitätsstandards erlaubt eine automatische Erfassung im Alltag, gewährleistet eine Unabhängigkeit von einzelnen IT-Systemen und kann als Grundlage für ein klinikübergreifendes Benchmarking dienen.</jats:p> </jats:sec&gt

Notaufnahmeprotokoll V2015.1

Die folgenden Dateien sind ein Vorschlag wie der Datensatz Notaufnahme in der Version 2015.1. graphisch als Papierformular umgesetzt werden kann. Der Datensatz Notaufnahme sowie seine graphische Umsetzung wurde von den Mitgliedern der Sektion Notaufnahmeprotokoll der DIVI entwickelt. Für Fragen und Anmerkungen wenden sie sich bitte an den korrespondierenden Autor: Dr. Martin Kulla 2. Sprecher der Sektion Notaufnahmeprotokoll der DIVI Bundeswehrkrankenhaus Ulm Klinik für Anästhesie und Intensivmedizin Oberer Eselsberg 40 89081 Ulm E-Mail: [email protected] Kulla M, Brammen D, Greiner F, Hörster A, Lefering R, Somasundaram R, Wrede C, Röhrig R, Erdmann B, Walcher F: [The development of a national data set, quality indicators and an emergency department registry by the DIVI]. DIVI 7: 12-20 (2016

Datensatz Notaufnahme V2015.1

Die Dokumente enthalten die Beschreibung des Datensatzes Notaufnahme in der Version 2015.1. Weiterhin sind die Änderungen gegenüber der Version 2010 dargestellt. Der Datensatz Notaufnahme wurde von den Mitgliedern der Sektion Notaufnahmeprotokoll der DIVI entwickelt. Felix Walcher und Martin Kulla leiteten die Sektion während des Entwicklungsprozesses. Korrespondierender Autor für Fragen und Anmerkungen ist: Dr. Martin Kulla Bundeswehrkrankenhaus Ulm Klinik für Anästhesie und Intensivmedizin Oberer Eselsberg 40 E-Mail: [email protected]

Der Weg zu Routinedaten aus 16 Notaufnahmen für die sektorenübergreifende Versorgungsforschung

Background!#!In Germany there is currently no health reporting on cross-sectoral care patterns in the context of an emergency department care treatment. The INDEED project (Utilization and trans-sectoral patterns of care for patients admitted to emergency departments in Germany) collects routine data from 16 emergency departments, which are later merged with outpatient billing data from 2014 to 2017 on an individual level.!##!Aim!#!The methodological challenges in planning of the internal merging of routine clinical and administrative data from emergency departments in Germany up to the final data extraction are presented together with possible solution approaches.!##!Methods!#!Data were selected in an iterative process according to the research questions, medical relevance, and assumed data availability. After a preparatory phase to clarify formalities (including data protection, ethics), review test data and correct if necessary, the encrypted and pseudonymous data extraction was performed.!##!Results!#!Data from the 16 cooperating emergency departments came mostly from the emergency department and hospital information systems. There was considerable heterogeneity in the data. Not all variables were available in every emergency department because, for example, they were not standardized and digitally available or the extraction effort was judged to be too high.!##!Conclusion!#!Relevant data from emergency departments are stored in different structures and in several IT systems. Thus, the creation of a harmonized data set requires considerable resources on the part of the hospital as well as the data processing unit. This needs to be generously calculated for future projects