Stress on the Ward – An Empirical Study of the Nonlinear Relationship between Organizational Workload and Service Quality

We discuss the impact of organizational workload on professional service outcomes, such as survival rates in hospitals. The prevailing view in the literature is that service quality deteriorates when organizational workload increases. In contrast, we argue that the relationship between workload and service outcomes is nonlinear and that there is a quality-optimal workload level. Whilst outcomes deteriorate with increasing workload when workload levels are already high, they will improve if workload increases from a low level. We reach this hypothesis by combining three perspectives: (i) the queuing theory perspective, with its focus on congestion, (ii) a discretionary choice perspective, with a focus on decisions made by professionals in response to changes in workload, and (iii) an endocrinological perspective, with a focus on the subconscious eff ects of workload on worker performance through the cognitive impact of stress hormones. Using a patient census of 1.4 million patients in 624 departments across 101 hospitals, we provide empirical support for the nonlinearity hypothesis in the context of hospital survival rates. We further discuss the implications for hospital capacity planning and the wider implications for service operations management.Service quality; service outcomes; organizational workload; hospital capacity planning; behavioral operations; stress

Explaining Differences in Remuneration Rates of Nursing Homes in Germany

Remuneration rates of German nursing homes are prospectively negotiated between long-term care insurance (LTCI) and social assistance on the one side and nursing homes on the other. They diff er considerably across regions while there is no evidence for substantial differences in care provision. This paper explains the differences in the remuneration rates by observable characteristics of the nursing home, its residents and its region with a special focus on the largest federal state North-Rhine-Westphalia, in which the most expensive nursing homes are located. We use data from the German Federal Statistical Office for 2005 on all nursing homes that off er full-time residential care for the elderly. We find that differences in remuneration rates can partly be explained by exogenous factors. Controls for residents, nursing homes, and district characteristics explain roughly 30% of the price difference; 40% can be ascribed to a regionally different kind of negotiation between nursing homes and LTCI. 30% of the raw price difference remains unexplained by observable characteristics.Nursing homes; determinants of remuneration rates; regional price differences

Defining hospital markets – an application to the German hospital sector

The correct definition of the product market and of the geographic market is a prerequisite for assessing market structures in antitrust cases. For hospital markets, both dimensions are controversially discussed in the literature. Using data for the German hospital market we aim at elaborating the need for differentiating the product market and at investigating the effects of different thresholds for the delineation of the geographic market based on patient flows. Thereby we contribute to the scarce empirical evidence on the structure of the German hospital market. We find that the German hospital sector is highly concentrated, confirming the results of a singular prior study. Furthermore, using a very general product market definition such as “acute in-patient care” averages out severe discrepancies that become visible when concentration is considered on the level of individual diagnoses. In contrast, varying thresholds for the definition of the geographic market has only impact on the level of concentration, while the correlation remains high. Our results underline the need for more empirical research concerning the definition of the product market for hospital services

Forum gesundheitsziele.de - Gesundheitsziele auf Bundesebene

Der Beschluss der 72. Gesundheitsministerkonferenz (GMK) der Länder war ein wichtiges Startsignal für gesundheitsziele.de, das Forum zur Entwicklung und Umsetzung von Gesundheitszielen in Deutschland. In ihrem Beschluss von 1999 hat die GMK die Verantwortlichen in Bund, Ländern und Gemeinden aufgefordert, ihre Gesundheitspolitik künftig zielorientierter als bisher auszurichten und tragfähige Gesundheitsziele zu entwickeln. Im Dezember 2000 nahm das Forum gesundheitsziele.de als Modellprojekt des Bundesministeriums für Gesundheit (BMG) und der GVG seine Arbeit auf. Das Modellprojekt verfolgte zwei Ziele: (1) Die Erarbeitung exemplarischer Gesundheitsziele für Deutschland und (2) die Etablierung von Gesundheitszielen in Deutschland, komplementär zu bestehenden Instrumenten der Gesundheitspolitik. Mehr als 70 Organisationen und Institutionen, zentrale Akteure im Gesundheitswesen arbeiten dabei zusammen. Der vorliegende Beitrag stellt vier Zielbereiche vor, die entwickelt wurden, nämlich (1) Gesundheitsziele mit Krankheitsbezug, (2) Gesundheitsziele zu Gesundheitsförderung und Prävention, (3) Gesundheitsziele für Bevölkerungs- und Altersgruppen und (4) Gesundheitsziele mit Bürger- und Patientenorientierung. Ein Grund für die Auswahl der verschiedenen Zielbereiche war, dass gesundheitsziele.de zunächst als exemplarischer Zieleprozess startete, der auch zeigen sollte, ob und wie sich Gesundheitsziele für Deutschland entwickeln und umsetzen lassen und ob sich bestimmte Zielbereiche besonders eignen. In der 6-jährigen Modellphase ist es den beteiligten Akteuren gelungen, den nationalen Zieleprozess im föderal und sektoral gegliederten Gesundheitssystem aufzubauen. Das Forum gesundheitsziele. de konnte zeigen, dass exemplarische nationale Gesundheitsziele und Vorschläge zur Umsetzung im Konsens entwickelt werden können - auch in einem gegliederten Gesundheitssystem. Ferner hat sich eine funktionsfähige und stabile Gremien- und Arbeitsstruktur etabliert als Grundlage langfristiger Prozesse, an deren Weiterentwicklung die Akteure kontinuierlich arbeiten. (ICD2

Pflegeheim Rating Report 2011 - Boom ohne Arbeitskräfte? - Executive Summary

Der Pflegemarkt ist ein Wachstumsmarkt. Die vorliegenden Zahlen aus 2009 bestätigen dies erneut: Insgesamt gab es 2,34 Mill. pflegebedürftige Menschen, davon wurden 749 000 stationär und 555 000 durch ambulante Dienste versorgt, der Rest erhielt Pflegegeld. Das Marktvolumen der ambulanten und stationären Pflegedienste betrug rund 30 Mrd. €. Gegenüber anderen Teilbereichen des Gesundheitsmarkts wächst der Pflegemarkt am stärksten: 1997 betrug der Anteil der Pflege 8,6% des gesamten Gesundheitsmarkts, 2009 bereits 11%. Damit rangierte die Pflege in ihrer Bedeutung an vierter Stelle hinter Krankenhäusern, Arztpraxen sowie Apotheken und Arzneimitteln. Die wirtschaftliche Lage der Pflegeheime ist relativ gut: Ihre durchschnittliche Ausfallwahrscheinlichkeit (Zahlungsunfähigkeit) betrug 2009 1,1%. Sie lag damit niedriger als bei Krankenhäusern und Rehakliniken. 14% der Heime lagen im „roten Bereich“ (d.h. hier gibt es eine erhöhte Insolvenzgefahr), 69% im grünen und 17% dazwischen im gelben Bereich. Ketten schnitten besser ab als Einzelheime, solche mit niedrigen Preisen besser als solche mit hohen. Die Lage der Heime war in den ostdeutschen Bundesländern am besten und in Schleswig-Holstein/Hamburg, Baden-Württemberg und Rheinland-Pfalz/Saarland am schlechtesten. 90% wiesen 2009 aber mindestens einen ausgeglichenen Jahresüberschuss aus, 10% schrieben rote Zahlen. Das durchschnittliche Heim erwirtschaftete 2009 ein EBITDAR (Betriebsergebnis vor Zinsen, Steuern, Abschreibungen, Amortisation und Mieten) von 14% des Umsatzes. Zwischen 2006 und 2009 hat sich die Lage aber leicht verschlechtert. Untersucht wurden 538 Jahresabschlüsse aus den Jahren 2008 und 2009, die insgesamt 1 702 Pflegeheime umfassen. Rückblickend lassen sich folgende spezifischen Trends erkennen: (i) anhaltende Attraktivität des Markts, (ii) zunehmende Professionalisierung, (iii) Ambulantisierung, (iv) Privatisierung, (v) wachsende Personalknappheit, (vi) zunehmende Qualitätstransparenz und (vii) Bürokratisierung.[...]Pflegemarkt; Pflegeheime; ambulante Pflegedienste; stationäre Pflegedienste; Ausfallwahrscheinlichkeit

Die Mengenentwicklung in der stationären Versorgung und Erklärungsansätze

Dieser Beitrag geht den Gründen für das starke Wachstum der Fallzahlen, das sich durch diedemografische Entwicklung bei Weitem nicht erklären lässt, im stationären Bereich der medizinischenVersorgung nach. Grundlage der empirischen Untersuchung sind alle im Zeitraum 2006bis 2010 in Deutschland abgerechneten Fälle. Ein gewinnmaximierender Anbieter richtet seineMengenentscheidung nach der Höhe des Preises: je höher der Preis, desto höher die angeboteneMenge. Dieser Zusammenhang bestätigt sich auch im deutschen Krankenhausbereich. Häusermit einem höheren Basisfallwert behandeln, ceteris paribus, mehr Patienten; die Preiselastizitätbeträgt 0,54. Dieses Ergebnis widerspricht fundamental dem viel beschworenen „Hamsterrad“-Effekt. Auf der Ebene der DRGs finden wir einen signifikant positiven Zusammenhang zwischender Leistungsmenge und dem Deckungsbeitrag. Bei DRGs mit variablen Durchschnittskostendeutlich unterhalb der gesamten Durchschnittskosten ist das Mengenwachstum größerals bei DRGs mit geringem Deckungsbeitrag. Dieses Ergebnis weist ebenfalls darauf hin, dasssich Krankenhäuser gewinnmaximierend verhalten

Stress on the Ward: Evidence of Safety Tipping Points in Hospitals

Do hospitals experience safety tipping points as utilization increases, and if so, what are the implications for hospital operations management? We argue that safety tipping points occur when managerial escalation policies are exhausted and workload variability buffers are depleted. Front-line clinical staff is forced to ration resources and, at the same time, becomes more error prone as a result of elevated stress hormone levels. We confirm the existence of safety tipping points for in-hospital mortality using the discharge records of 82,280 patients across six high-mortality-risk conditions from 256 clinical departments of 83 German hospitals. Focusing on survival during the first seven days following admission, we estimate a mortality tipping point at an occupancy level of 92.5%. Among the 17% of patients in our sample who experienced occupancy above the tipping point during the first seven days of their hospital stay, high occupancy accounted for one in seven deaths. The existence of a safety tipping point has important implications for hospital management. First, flexible capacity expansion is more cost-effective for safety improvement than rigid capacity, because it will only be used when occupancy reaches the tipping point. In the context of our sample, flexible staffing saves more than 40% of the cost of a fully staffed capacity expansion, while achieving the same reduction in mortality. Second, reducing the variability of demand by pooling capacity in hospital clusters can greatly increase safety in a hospital system, because it reduces the likelihood that a patient will experience occupancy levels beyond the tipping point. Pooling the capacity of nearby hospitals in our sample reduces the number of deaths due to high occupancy by 34%