Using hospital discharge data for health services research in Germany

Seitdem die akutstationären Krankenhausleistungen in Deutschland auf der Grundlage des fallpauschalierenden Vergütungssystems der Diagnosis Related Groups (DRG) vergütet werden, sind in den administrativen Datenbeständen der deutschen Krankenhäuser umfassende medizinische Informationen verfügbar. Da die Abrechnung nach dem DRG-System für nahezu alle Patienten und alle Krankenhäuser zur Anwendung kommt, liegt mit den sogenannten DRG-Daten eine Vollerhebung des akutstationären Versorgungsgeschehens in deutschen Krankenhäusern vor. Die DRG-Daten sind für wissenschaftliche Zwecke zugänglich. Da diese Daten die Versorgungsrealität abbilden und ohne zusätzlichen Erhebungsaufwand analysiert werden können, haben sich daraus neue Möglichkeiten für die Versorgungsforschung ergeben. Die Aussagekraft von Analysen dieses Datenbestandes hängt jedoch entscheidend von einer sachgerechten Operationalisierung der jeweiligen Fragestellung unter Berücksichtigung der verfügbaren Dateninhalte und des Erhebungskontextes ab. Die vorliegende kumulative Dissertation beschreibt die Eigenschaften der DRG-Daten und demonstriert anhand von drei bereits publizierten Analysen, wie diese Daten zur Bearbeitung von Fragestellungen der Versorgungsforschung genutzt werden können. Das erste Manuskript zeigt bezogen auf die akutstationäre Schlaganfallbehandlung wie die Entwicklung der Versorgungslast und der Versorgungsqualität beschrieben werden kann. Als Beispiel für die Evaluation neuer Versorgungsstrukturen wird im zweiten Manuskript der Einfluss der Finanzierung der Stroke-Unit Behandlung auf die Verbreitung von Stroke-Units an den Krankenhäusern und auf die Entwicklung der Sterblichkeit bei Schlaganfallpatienten nach Einführung von Stroke-Units betrachtet. Im dritten Manuskript wird die Entwicklung der DRG-Daten am Beispiel der Nebendiagnosenkodierung untersucht, um die Datenqualität und deren Einfluss auf die Auswertungsmöglichkeiten im zeitlichen Verlauf zu bewerten. Anhand der drei Analysen wird demonstriert, dass die bundesweiten fallbezogenen Abrechnungsdaten der deutschen Akutkrankenhäuser eine Datenquelle für die Versorgungsforschung in Deutschland sind, auf deren Grundlage zahlreiche Fragestellungen bearbeitet werden können. Da diese Daten über mehrere Jahrgänge vorliegen, können damit zeitliche Entwicklungen, wie z.B. die Verbreitung neuer Behandlungsmethoden, beschrieben werden. Daneben können auch Verbesserungspotentiale in der Versorgung aufgezeigt werden. Die Vorteile der DRG-Daten liegen in der Vollständigkeit, dem Bevölkerungsbezug, den einheitlichen Regeln für die Datendokumentation und einer relativ weitreichenden Datenkontrolle. Daher lässt sich die Versorgungssituation im Krankenhaussektor anhand dieser Daten sehr gut abbilden. Ebenso wie andere Datenquellen, die für die Versorgungsforschung genutzt werden, haben auch die DRG-Daten spezifische Besonderheiten und Einschränkungen. Eine Auseinandersetzung mit den Eigenschaften der verwendeten Daten ist notwendig, um diese im Studiendesign und bei der Interpretation und Diskussion von Ergebnissen angemessen berücksichtigen zu können.In Germany, the introduction of a reimbursement system for inpatient services based on Diagnosis Related Groups (DRG) provided the availability of comprehensive medical information in hospital administrative data. As this system includes all patients and all payers the national DRG data represent a complete registry of inpatient episodes in German acute care hospitals. The German national DRG database is available for research purposes. As these data illustrate hospital care under real-world conditions without additional data collection efforts their availability provides new opportunities for health services research in Germany. However, significance and reliability of analyses based on administrative hospital data crucially depend on accurate operationalization of the research question considering the available data fields and the context of data collection. Within the present cumulative dissertation the characteristics of the German DRG data are described. Examples for health services research based on these data are given by three published papers. By analyzing hospital care for stroke patients the first paper demonstrates how DRG data can be used to illustrate burden and quality of care. The second paper gives an example for the evaluation of changes within the health care system by analyzing the impact of financing of stroke units on the provision of this service by hospitals and changes in in-hospital mortality of stroke patients after stroke unit implementation. The third paper aimed to assess the development of data quality over time by studying trends in secondary diagnosis coding and the consequent implications for research based on administrative hospital data. These papers demonstrate that the nationwide German DRG data are an important data source and provide numerous opportunities for health services research in Germany. Since these data are available for several years they can be used to study temporal trends, e.g. regarding the spread of new treatment options. Moreover, analyses of these data help to indicate potential for health care improvement. The strength of the German DRG data is their completeness. Thus, analyses of these data are population-based. Due to uniform regulations for coding patterns of hospital care can be reliably illustrated. However, similar to other data sources used for health services research the German DRG data have specific characteristics and limitations, which have to be considered within the study design, as well as within the interpretation and discussion of study results

Hospital volume and mortality for 25 types of inpatient treatment in German hospitals : observational study using complete national data from 2009 to 2014

Objectives To explore the existence and strength of a relationship between hospital volume and mortality, to estimate minimum volume thresholds and to assess the potential benefit of centralisation of services. Design Observational population-based study using complete German hospital discharge data (Diagnosis-Related Group Statistics (DRG Statistics)). Setting All acute care hospitals in Germany. Participants All adult patients hospitalised for 1 out of 25 common or medically important types of inpatient treatment from 2009 to 2014. Main outcome measure Risk-adjusted inhospital mortality. Results Lower inhospital mortality in association with higher hospital volume was observed in 20 out of the 25 studied types of treatment when volume was categorised in quintiles and persisted in 17 types of treatment when volume was analysed as a continuous variable. Such a relationship was found in some of the studied emergency conditions and low-risk procedures. It was more consistently present regarding complex surgical procedures. For example, about 22 000 patients receiving open repair of abdominal aortic aneurysm were analysed. In very high-volume hospitals, risk-adjusted mortality was 4.7% (95% CI 4.1 to 5.4) compared with 7.8% (7.1 to 8.7) in very low volume hospitals. The minimum volume above which risk of death would fall below the average mortality was estimated as 18 cases per year. If all hospitals providing this service would perform at least 18 cases per year, one death among 104 (76 to 166) patients could potentially be prevented. Conclusions Based on complete national hospital discharge data, the results confirmed volume–outcome relationships for many complex surgical procedures, as well as for some emergency conditions and low-risk procedures. Following these findings, the study identified areas where centralisation would provide a benefit for patients undergoing the specific type of treatment in German hospitals and quantified the possible impact of centralisation efforts.DFG, 325093850, Open Access Publizieren 2017 - 2018 / Technische Universität Berli

G-IQI – German Inpatient Quality Indicators Version 5.4

The German Inpatient Quality Indicators (G-IQI) are the most comprehensive system of quality indicators based on administrative data. G-IQI allow a disease-specific monitoring of inpatient care in acute care hospitals. On the one hand, the indicators are designed to provide medically meaningful figures on hospital performance and outcomes for external users. On the other hand, the indicators serve as a tool for internal quality management and quality improvement in hospital care. The indicators may help hospitals to identify potential for improvement by comparing their own results with national figures. The indicators serve as triggers for peer reviews or morbidity and mortality conferences. Thus, the use of the indicators is essential to detect medical errors and to improve quality of care. The present working paper contains the German national reference values of the year 2020 for the G-IQI version 5.4. Reference values were calculated by using the microdata of the national hospital statistics database (DRG statistics) and are displayed for each indicator. The technical specifications of the indicators are attached in the appendix of this paper and refer to the German coding systems valid in 2022. The G-IQI version 5.4 represents a modification and expansion of the previous version 5.3. In the year of analysis 2020, the present G-IQI version 5.4 captures 56.9% of all inpatient cases and 82.5% of all in-hospital deaths. Thereby, the G-IQI version 5.4 achieves one of the highest coverages among available quality indicator systems. The national reference values of the indicators help hospitals to assess their own results as compared to national figures. Beyond that, the national reference values provide a comprehensive analysis of inpatient care in German acute care hospitals. In addition to the complete national indicator results, the age-and-sex specific mortality figures that are used to calculate expected deaths at the hospital level are displayed. Furthermore, distribution of case volume among hospitals is illustrated for selected indicators. By this means, the present working paper covers various figures which are not published by any other statistics and, thus, complements other systems of health care reporting

A-IQI : Austrian Inpatient Quality Indicators

Zugleich gedruckt erschienen im Universitätsverlag der TU Berlin unter der ISBN 978-3-7983-2249-3.Qualitätsmanagement baut auf den Säulen Struktur-, Prozess- und Ergebnisqualität auf. In Niederösterreich wie auch in Gesamtösterreich wurde das Augenmerk im Krankenhausbereich bisher vorrangig auf Strukturen und Prozesse gelegt. Mittlerweile sind Strukturvorgaben flächendeckend erfüllt und die Abläufe liegen im Verantwortungsbereich der leitenden Personen in den Abteilungen. Doch wie sich die Patientenversorgung bei bestimmten Behandlungen oder Erkrankungen darstellt, wissen die wenigsten Leistungserbringer. Der nächste Schritt in Österreich muss nun die Ergebnismessung sein. Seit 2008 beschäftigt sich die Niederösterreichische Landeskliniken-Holding mit dem Thema medizinische Qualität messbar zu machen. Ziel war und ist anhand von bereits vorhandenen Routinedaten darzustellen, wo ein Leistungserbringer steht. Nur wenn Qualität gemessen wird, kann man sich vergleichen, einordnen und wenn nötig Verbesserungsmaßnahmen ergreifen. Die Qualitätsmessung ist in Österreich noch sehr neu. Es gibt bereits einige Qualitätsregister die detailliertere Informationen liefern als die Routinedaten. Die Eingabe ist jedoch zeitaufwändig und die Datenqualität hängt sehr stark von der Compliance der Leistungserbringer ab. Das vorliegende Dokument ist durch die Zusammenarbeit der Niederösterreichischen Landeskliniken-Holding mit dem deutschen Klinikenträger HELIOS, dem Schweizer Bundesamt für Gesundheit und dem Fachgebiet Strukturentwicklung und Qualitätsmanagement im Gesundheitswesen an der Technischen Universität Berlin entstanden. Es beinhaltet die in Deutschland entwickelten und auch in der Schweiz eingesetzten Indikatoren aus dem HELIOS-System (G-IQI, German Inpatient Quality Indicators, Mansky et al. 2010), die an die Kodierverfahren des österreichischen Dokumentations- und Abrechnungssystems angepasst wurden. Was wird gemessen? ■ Mortalität ■ Mengen für bestimmte Behandlungen, Operationen ■ Wahl der Operationstechnik, des Behandlungsverfahrens ■ Intensivhäufigkeit bei bestimmten Operationen ■ Elemente des Behandlungsprozesses ■ Wiederaufnahmen ■ Komplikationen, Re-Eingriffe Die Grundlagen dieses Indikatorensystems, wie Berechnungslogik oder Risikoadjustierung, sowie die genauen Indikatorendefinitionen der Austrian Inpatient Quality Indicators mit Diagnosen, medizinischen Einzelleistungen und demographischen Daten werden in diesem Band erläutert und sind somit frei zugänglich. Die Qualitätsmessung schafft Bewusstsein bei allen Beteiligten und zeigt Abweichungen strukturiert auf, der Grund für diese bleibt jedoch unklar. Um einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess zu erreichen, stellt das Peer Review Verfahren einen zentralen Punkt und das Herzstück dieses Qualitätsmanagementsystems dar. Erst wenn bei Auffälligkeiten auf Ebene der Krankengeschichten strukturiert von Experten analysiert wird, kann beurteilt werden, ob Verbesserungspotential besteht, die Datenqualität schlecht ist oder das Ergebnis „berechtigterweise“ nicht im Zielbereich liegt. Einem österreichweiten Benchmarking steht nun nichts mehr im Wege

How did the COVID-19 pandemic affect inpatient care for children in Germany? An exploratory analysis based on national hospital discharge data

Background: The delivery of health services around the world faced considerable disruptions during the COVID-19 pandemic. While this has been discussed for a number of conditions in the adult population, related patterns have been studied less for children. In light of the detrimental effects of the pandemic, particularly for children and young people under the age of 18, it is pivotal to explore this issue further. Methods: Based on complete national hospital discharge data available via the German National Institute for the Reimbursement of Hospitals (InEK) data browser, we compare the top 30 diagnoses for which children were hospitalised in 2019, 2020, 2021 and 2022. We analyse the development of monthly admissions between January 2019 and December 2022 for three tracers of variable time-sensitivity: acute lymphoblastic leukaemia (ALL), appendicitis/appendectomy and tonsillectomy/adenoidectomy. Results: Compared to 2019, total admissions were approximately 20% lower in 2020 and 2021, and 13% lower in 2022. The composition of the most frequent principal diagnoses remained similar across years, although changes in rank were observed. Decreases were observed in 2020 for respiratory and gastrointestinal infections, with cases increasing again in 2021. The number of ALL admissions showed an upward trend and a periodicity prima vista unrelated to pandemic factors. Appendicitis admissions decreased by about 9% in 2020 and a further 8% in 2021 and 4% in 2022, while tonsillectomies/adenoidectomies decreased by more than 40% in 2020 and a further 32% in 2021 before increasing in 2022; for these tracers, monthly changes are in line with pandemic waves. Conclusions: Hospital care for critical and urgent conditions among patients under the age of 18 was largely upheld in Germany during the COVID-19 pandemic, potentially at the expense of elective treatments. There is an alignment between observed variations in hospitalisations and pandemic mitigation measures, possibly also reflecting changes in demand. This study highlights the need for comprehensive, intersectoral data that would be necessary to better understand changing demand, unmet need/foregone care and shifts from inpatient to outpatient care, as well as their link to patient outcomes and health care efficiency

G-IQI – German Inpatient Quality Indicators Version 5.4

The German Inpatient Quality Indicators (G-IQI) are the most comprehensive system of quality indicators based on administrative data. G-IQI allow a disease-specific monitoring of inpatient care in acute care hospitals. On the one hand, the indicators are designed to provide medically meaningful figures on hospital performance and outcomes for external users. On the other hand, the indicators serve as a tool for internal quality management and quality improvement in hospital care. The indicators may help hospitals to identify potential for improvement by comparing their own results with national figures. The indicators serve as triggers for peer reviews or morbidity and mortality conferences. Thus, the use of the indicators is essential to detect medical errors and to improve quality of care. The present working paper contains the German national reference values of the year 2020 for the G-IQI version 5.4. Reference values were calculated by using the microdata of the national hospital statistics database (DRG statistics) and are displayed for each indicator. The technical specifications of the indicators are attached in the appendix of this paper and refer to the German coding systems valid in 2022. The G-IQI version 5.4 represents a modification and expansion of the previous version 5.3. In the year of analysis 2020, the present G-IQI version 5.4 captures 56.9% of all inpatient cases and 82.5% of all in-hospital deaths. Thereby, the G-IQI version 5.4 achieves one of the highest coverages among available quality indicator systems. The national reference values of the indicators help hospitals to assess their own results as compared to national figures. Beyond that, the national reference values provide a comprehensive analysis of inpatient care in German acute care hospitals. In addition to the complete national indicator results, the age-and-sex specific mortality figures that are used to calculate expected deaths at the hospital level are displayed. Furthermore, distribution of case volume among hospitals is illustrated for selected indicators. By this means, the present working paper covers various figures which are not published by any other statistics and, thus, complements other systems of health care reporting

Volume Growth of Inpatient Treatments for Spinal Disease – Analysis of German Nationwide Hospital Discharge Data from 2005 to 2014

Hintergrund Seit der Einführung der Diagnosis related Groups (DRG) zur Vergütung akutstationärer Krankenhausleistungen wurden Anstiege der stationären Fallzahlen zur Behandlung von Erkrankungen der Wirbelsäule beobachtet. Ziel dieser Arbeit ist, diese Mengenentwicklung bevölkerungsbezogen und nach Behandlungsarten differenziert darzustellen. Material und Methode In den deutschlandweiten Krankenhausabrechnungsdaten (DRG-Statistik) wurden Behandlungsfälle mit operativer sowie nicht operativer Versorgung von Wirbelsäulenerkrankungen identifiziert. Unter Berücksichtigung der demografischen Entwicklung wurde analysiert, in welchem Umfang sich die Fallzahlen im Zeitraum von 2005 bis 2014 verändert haben und in welchen Altersgruppen und bei welchen Eingriffs- bzw. Behandlungsarten Anstiege zu verzeichnen sind. Ergebnisse Im Jahr 2014 (2005) wurden 289 000 (177 000) operativ versorgte und 463 000 (287 000) nicht operativ versorgte Behandlungsfälle identifiziert. Nach Bereinigung um demografische Faktoren wurden sowohl bei operativen als auch bei nicht operativen Behandlungen relative Fallzahlanstiege um jeweils ca. 50% beobachtet, die in höheren Altersgruppen und bei Frauen besonders ausgeprägt waren. Die Mengenentwicklung fiel je nach Art des Eingriffs bzw. der Behandlung sehr unterschiedlich aus. Bei den operativ versorgten Behandlungsfällen hat sich die Anzahl der Bandscheibenoperationen demografiebereinigt nur um + 5% erhöht während sich Wirbelkörperversteifungs- und -ersatzeingriffe, Kypho- und Vertebroplastien und alleinige Dekompressionen der Wirbelsäule mehr als verdoppelt haben. Bei den nicht operativ versorgten Behandlungsfällen wurde bei Behandlungen mit lokaler Schmerztherapie der Wirbelsäule ein demografiebereinigter Anstieg von + 142% beobachtet. Bei rein konservativen Behandlungen lag der demografiebereinigte Anstieg bei + 22%. Schlussfolgerung Welche Ursachen den nicht demografiebedingten Fallzahlanstiegen zugrunde liegen, kann diese Untersuchung nicht direkt klären. Die stratifizierte Betrachtung der Fallzahlen in den verschiedenen Untergruppen kann aber dazu beitragen, die Entwicklungen differenziert einzuordnen und damit die Diskussion um eine mögliche Über- oder Fehlversorgung zielgerichteter als bisher zu führen.Background Marked volume growth of inpatient treatments for spinal disease has been observed since diagnosis related groups (DRG) were introduced as payment for inpatient services in Germany. This study aims to analyse this increase by population and stratified by types of treatment. Material and Methods Using German nationwide hospital discharge data (DRG statistics), inpatient treatments for spinal disease with or without surgery were identified. Trends in case numbers were analysed from 2005 to 2014 with consideration of demographic changes, in order to explore which age groups and which types of treatment are affected by volume growth. Results In 2014 (2005), 289 000 (177 000) inpatient treatments with surgery and 463 000 (287 000) treatments without surgery were identified. After adjusting for demographic factors, treatments with and without surgery exhibited a relative volume growth of + 50%. This increase affected higher age groups and women, in particular. Depending on the type of treatment, very different degrees of volume growth were observed. For example, disc surgeries adjusted for demographic change increased by about + 5%, whereas spinal fusion and vertebral replacement surgeries, kypho-/vertebroplasties and decompression of the spine more than doubled. Within the non-surgically treated cases, local pain therapies of the spine increased after adjustment for demographic changes by about + 142%. The conservatively treated cases showed a demographically adjusted increase of + 22%. Conclusion Apart from demographic changes, this analysis cannot resolve the underlying causes of volume growth in treatments for spinal disease. However, the stratified analysis of various subgroups may help to classify these developments in a more differentiated manner. The results may support a more targeted debate about potential over- or misallocation of inpatient services in this area

G-IQI – German Inpatient Quality Indicators Version 5.2 : National reference values for the year 2018

Die German Inpatient Quality Indicators (G-IQI) sind derzeit das umfassendste, auf Krankenhausabrechnungsdaten beruhende Indikatorensystem zur krankheitsspezifischen Abbildung des stationären Leistungsgeschehens in Akutkrankenhäusern. Die Indikatoren sind einerseits konzipiert, um soweit wie möglich medizinisch sinnvoll strukturierte Leistungskennzahlen und Behandlungsergebnisse auch für externe Nutzer transparent zu machen. Vor allem dienen sie aber der Ergebnisverbesserung im internen Qualitätsmanagement der Krankenhäuser. Die Indikatoren helfen den Kliniken, Verbesserungspotential anhand des Vergleiches ihrer Ergebnisse mit dem Bundesdurchschnitt zu erkennen und zu erörtern. Als Aufgreifkriterien für ergebnisorientierte Prozessanalysen – in Form von Peer Review Verfahren oder Mortalitäts- und Morbiditätskonferenzen – sind die Indikatoren unverzichtbar für eine gezielte und effiziente Fehlersuche und Qualitätsverbesserung. Das vorliegende Working Paper enthält die Bundesreferenzwerte des Jahres 2018 zur G-IQI Version 5.2. Für alle Indikatoren werden bundesweite Vergleichswerte ausgewiesen, die auf Grundlage der Mikrodaten der fallpauschalenbezogenen Krankenhausstatistik (DRG-Statistik) berechnet wurden. Die technischen Spezifikationen der Indikatoren sind im Anhang dargestellt und beziehen sich auf die im Jahr 2020 in Deutschland gültigen Kodiersysteme. Hinsichtlich der Indikatoren selbst handelt es sich bei der G-IQI Version 5.2 um eine Modifikation und Erweiterung der Version 5.1. Die vorliegende Version 5.2 greift im Auswertungsjahr 2018 52,2% aller Krankenhausfälle und 79,2% aller im Krankenhaus auftretenden Todesfälle in den Indikatoren auf und erreicht damit einen der höchsten Abdeckungsgrade unter den verfügbaren Indikatorensystemen. Mit den Bundesreferenzwerten stehen Vergleichswerte zur Verfügung, die Kliniken eine objektive Einschätzung ihrer eigenen Position im Vergleich zum Bundesdurchschnitt ermöglichen. Darüber hinaus bieten die Bundesreferenzwerte eine umfassende, an medizinischen Kategorien orientierte Analyse des bundesweiten akutstationären Versorgungsgeschehens. Neben den vollständigen Indikatorergebnissen auf der Bundesebene werden die alters- und geschlechtsspezifischen Sterblichkeiten angegeben, die der Berechnung der klinikspezifischen Erwartungswerte zugrunde liegen. Zusätzlich werden für ausgewählte Indikatoren Fallzahlverteilungen über die Kliniken dargestellt. Damit enthält dieses Working Paper diverse Auswertungen, die in keiner anderen publizierten Statistik veröffentlicht werden und ergänzt damit andere Systeme der Gesundheitsberichterstattung.The German Inpatient Quality Indicators (G-IQI) are the most comprehensive system of quality indicators based on administrative data. G-IQI allow a disease-specific monitoring of inpatient care in acute care hospitals. On the one hand, the indicators are designed to provide medically meaningful figures on hospital performance and outcomes for external users. On the other hand, the indicators serve as a tool for internal quality management and quality improvement in hospital care. The indicators may help hospitals to identify potential for improvement by comparing their own results with national figures. The indicators serve as triggers for peer reviews or morbidity and mortality conferences. Thus, the use of the indicators is essential to detect medical errors and to improve quality of care. The present working paper contains the German national reference values of the year 2018 for the G-IQI version 5.2. Reference values were calculated by using the microdata of the national hospital statistics database (DRG statistics) and are displayed for each indicator. The technical specifications of the indicators are attached in the appendix of this paper and refer to the German coding systems valid in 2020. The G-IQI version 5.2 represents a modification and expansion of the previous version 5.1. In the year of analysis 2018, the present G-IQI version 5.2 captures 52.2% of all inpatient cases and 79.2% of all in-hospital deaths. Thereby, the G-IQI version 5.2 achieves one of the highest coverages among available quality indicator systems. The national reference values of the indicators help hospitals to assess their own results as compared to national figures. Beyond that, the national reference values provide a comprehensive analysis of inpatient care in German acute care hospitals. In addition to the complete national indicator results, the age-and-sex specific mortality figures that are used to calculate expected deaths at the hospital level are displayed. Furthermore, distribution of case volume among hospitals is illustrated for selected indicators. By this means, the present working paper covers various figures, which are not published by any other statistics and, thus, complements other systems of health care reporting

G-IQI – German Inpatient Quality Indicators. Version 5.2 : National reference values for the year 2016

Die German Inpatient Quality Indicators (G-IQI) sind derzeit das umfassendste, auf Krankenhausabrechnungsdaten beruhende Indikatorensystem zur krankheitsspezifischen Abbildung des stationären Leistungsgeschehens in Akutkrankenhäusern. Die Indikatoren sind einerseits konzipiert, um soweit wie möglich medizinisch sinnvoll strukturierte Leistungskennzahlen und Behandlungsergebnisse auch für externe Nutzer transparent zu machen. Vor allem dienen sie aber der Ergebnisverbesserung im internen Qualitätsmanagement der Krankenhäuser. Die Indikatoren helfen den Kliniken, Verbesserungspotential anhand des Vergleiches ihrer Ergebnisse mit dem Bundesdurchschnitt zu erkennen und zu erörtern. Als Aufgreifkriterien für ergebnisorientierte Prozessanalysen – in Form von Peer Review Verfahren oder Mortalitäts- und Morbiditätskonferenzen – sind die Indikatoren unverzichtbar für eine gezielte und effiziente Fehlersuche und Qualitätsverbesserung. Mit den Bundesreferenzwerten stehen Vergleichswerte zur Verfügung, die Kliniken eine objektive Einschätzung ihrer eigenen Position im Vergleich zum Bundesdurchschnitt ermöglichen. Darüber hinaus bieten die Bundesreferenzwerte eine umfassende, an medizinischen Kategorien orientierte Analyse des bundesweiten akutstationären Versorgungsgeschehens. Sie enthalten diverse Auswertungen, die in keiner anderen publizierten Statistik veröffentlicht werden und ergänzen damit andere Systeme der Gesundheitsberichterstattung. Das vorliegende Working Paper enthält die Bundesreferenzwerte des Jahres 2016 zur G-IQI Version 5.2. Für alle Indikatoren werden bundesweite Vergleichswerte ausgewiesen, die auf Grundlage der Mikrodaten der fallpauschalenbezogenen Krankenhausstatistik (DRG-Statistik) berechnet wurden. Die technischen Spezifikationen der Indikatoren sind im Anhang dargestellt und beziehen sich auf die im Jahr 2019 in Deutschland gültigen Kodiersysteme. Hinsichtlich der Indikatoren selbst handelt es sich bei der G-IQI Version 5.2 um eine Modifikation und Erweiterung der Version 5.1. Die vorliegende Version 5.2 greift 51,5 % aller Krankenhausfälle und 78,4 % aller im Krankenhaus auftretenden Todesfälle in den Indikatoren auf und erreicht damit einen der höchsten Abdeckungsgrade unter den verfügbaren Indikatorensystemen.The German Inpatient Quality Indicators (G-IQI) is the most comprehensive system of quality indicators based on administrative data. G-IQI allows a disease-specific monitoring of inpatient care in acute care hospitals. On the one hand, the indicators are designed to provide medically meaningful figures on hospital performance and outcomes for external users. On the other hand, the indicators serve as a tool for internal quality management and quality improvement in hospital care. The indicators may help hospitals to identify potential for improvement by comparing their own results with national figures. The indicators serve as triggers for peer reviews or morbidity and mortality conferences. Thus, the use of the indicators is essential to detect medical errors and to find potential for improvement. The national reference values of the indicators allow hospitals to assess their own results as compared to national figures. Beyond that, the national reference values provide a comprehensive analysis of inpatient care in German acute care hospitals. This analysis covers various figures, which are not published by any other statistics. Hence, the national reference values complement other systems of health care reporting. The present working paper contains the German national reference values of the year 2016 for the G-IQI version 5.2. Reference values were calculated by using the microdata of the national hospital statistics database (DRG statistics) and are displayed for each indicator. The technical specifications of the indicators are attached in the appendix of this paper and refer to the German coding systems valid in 2019. The G-IQI version 5.2 represents a modification and expansion of the previous version 5.1. The present G-IQI version 5.2 captures 51.5 % of all inpatient cases and 78.4 % of all in-hospital deaths. Thereby, the G-IQI version 5.2 achieves one of the highest coverage among available quality indicator systems

G-IQI – German Inpatient Indicators Version 5.3 : German national reference values of the year 2019

Die German Inpatient Quality Indicators (G-IQI) sind derzeit das umfassendste, auf Krankenhausabrechnungsdaten beruhende Indikatorensystem zur krankheitsspezifischen Abbildung des stationären Leistungsgeschehens in Akutkrankenhäusern. Die Indikatoren sind einerseits konzipiert, um so weit wie möglich medizinisch sinnvoll strukturierte Leistungskennzahlen und Behandlungsergebnisse auch für externe Nutzer transparent zu machen. Vor allem dienen sie aber der Ergebnisverbesserung im internen Qualitätsmanagement der Krankenhäuser. Die Indikatoren helfen den Kliniken, Verbesserungspotential anhand des Vergleiches ihrer Ergebnisse mit dem Bundesdurchschnitt zu erkennen und zu erörtern. Als Aufgreifkriterien für ergebnisorientierte Prozessanalysen – in Form von Peer Review Verfahren oder Mortalitäts- und Morbiditätskonferenzen – sind die Indikatoren unverzichtbar für eine gezielte und effiziente Fehlersuche und Qualitätsverbesserung. Das vorliegende Working Paper enthält die Bundesreferenzwerte des Jahres 2019 zur G-IQI Version 5.3. Für alle Indikatoren werden bundesweite Vergleichswerte ausgewiesen, die auf Grundlage der Mikrodaten der fallpauschalenbezogenen Krankenhausstatistik (DRG-Statistik) berechnet wurden. Die technischen Spezifikationen der Indikatoren sind im Anhang dargestellt und beziehen sich auf die im Jahr 2021 in Deutschland gültigen Kodiersysteme. Hinsichtlich der Indikatoren selbst handelt es sich bei der G-IQI Version 5.3 um eine Modifikation und Erweiterung der Version 5.2. Die vorliegende Version 5.3 greift im Auswertungsjahr 2019 52,8% aller Krankenhausfälle und 80,0% aller im Krankenhaus auftretenden Todesfälle in den Indikatoren auf und erreicht damit einen der höchsten Abdeckungsgrade unter den verfügbaren Indikatorensystemen. Mit den Bundesreferenzwerten stehen Vergleichswerte zur Verfügung, die Kliniken eine objektive Einschätzung ihrer eigenen Position im Vergleich zum Bundesdurchschnitt ermöglichen. Darüber hinaus bieten die Bundesreferenzwerte eine umfassende, an medizinischen Kategorien orientierte Analyse des bundesweiten akutstationären Versorgungsgeschehens. Neben den vollständigen Indikatorergebnissen auf der Bundesebene werden die alters- und geschlechtsspezifischen Sterblichkeiten angegeben, die der Berechnung der klinikspezifischen Erwartungswerte zugrunde liegen. Zusätzlich werden für ausgewählte Indikatoren Fallzahlverteilungen über die Kliniken dargestellt. Damit enthält dieses Working Paper diverse Auswertungen, die in keiner anderen publizierten Statistik veröffentlicht werden und ergänzt damit andere Systeme der Gesundheitsberichterstattung.The German Inpatient Quality Indicators (G-IQI) are the most comprehensive system of quality indicators based on administrative data. G-IQI allow a disease-specific monitoring of inpatient care in acute care hospitals. On the one hand, the indicators are designed to provide medically meaningful figures on hospital performance and outcomes for external users. On the other hand, the indicators serve as a tool for internal quality management and quality improvement in hospital care. The indicators may help hospitals to identify potential for improvement by comparing their own results with national figures. The indicators serve as triggers for peer reviews or morbidity and mortality conferences. Thus, the use of the indicators is essential to detect medical errors and to improve quality of care. The present working paper contains the German national reference values of the year 2019 for the G-IQI version 5.3. Reference values were calculated by using the microdata of the national hospital statistics database (DRG statistics) and are displayed for each indicator. The technical specifications of the indicators are attached in the appendix of this paper and refer to the German coding systems valid in 2021. The G-IQI version 5.3 represents a modification and expansion of the previous version 5.2. In the year of analysis 2019, the present G-IQI version 5.3 captures 52.8% of all inpatient cases and 80.0% of all in-hospital deaths. Thereby, the G-IQI version 5.3 achieves one of the highest coverages among available quality indicator systems. The national reference values of the indicators help hospitals to assess their own results as compared to national figures. Beyond that, the national reference values provide a comprehensive analysis of inpatient care in German acute care hospitals. In addition to the complete national indicator results, the age-and-sex specific mortality figures that are used to calculate expected deaths at the hospital level are displayed. Furthermore, distribution of case volume among hospitals is illustrated for selected indicators. By this means, the present working paper covers various figures which are not published by any other statistics and, thus, complements other systems of health care reporting