Medizin | Pflege

Sterbewahr­schein­lichkeit bei Sepsis: das neue Risiko­modell im Verbund

Eine Sepsis wird umgangssprachlich als Blutvergiftung bezeichnet. Sie breitet sich durch Erreger oder von ihnen produzierte Giftstoffe im Körper und seinen Organen aus. Aktuelle Untersuchungen von Fleischmann et al. 2016 gehen von täglich circa 186 Patienten aus, die allein in deutschen Krankenhäusern an einer Sepsis versterben.

Angesichts ihrer Häufigkeit und der lebensbedrohlichen Natur wird der Sepsis im CLINOTEL-Krankenhausverbund eine besondere Aufmerksamkeit zuteil. Die Medizin hat in der Erkennung und Behandlung der Sepsis in den vergangenen Jahren erhebliche Fortschritte erzielt. Die Krankenhäuser im CLINOTEL-Krankenhausverbund streben weitere Verbesserungen an. Dazu werden neben der Abbildung von speziellen Sepsiskennzahlen (zum Beispiel Raten zu Sterblichkeit, Schweregraden, resistenten Erregern oder operierten Fällen) in den monatlichen Auswertungen der Qualitätssicherung mit Routinedaten regelmäßig Expertentreffen der leitenden Anästhesisten und Intensivmediziner aus den Mitgliedshäusern durchgeführt. Hierbei stehen der Wissenstransfer und die Präsentation von Best-Practice-Beispielen an erster Stelle.

Beim letzten Expertentreffen Mitte Januar 2016 in Köln wurde das von der CLINOTEL-Geschäftsstelle neu entwickelte Risiko-Adjustierungsmodell zur Sterblichkeit bei Sepsis vorgestellt und diskutiert. Zielsetzung eines solchen Modells ist es, die Vergleichbarkeit der Krankenhausergebnisse zu verbessern.

Zum analysierten Patientenkollektiv gehören dabei alle vollstationär behandelten Patienten mit der Hauptdiagnose Sepsis. Untersucht wurden Parameter, die einen potenziellen Einfluss auf die Sterblichkeit des Patienten haben können und die das Krankenhaus selbst nicht beeinflussen kann. Hierzu zählen unter anderem das Alter, das Geschlecht, die Aufnahme aus einem anderen Krankenhaus, der Sepsis-Schweregrad oder mögliche codierte Nebendiagnosen (ausgenommen Komplikationen oder medizinisch/statistisch korrelierende Erkrankungen).

Durch die Identifizierung eindeutiger (signifikanter) Einflussgrößen konnte eine auch im internationalen Kontext überdurchschnittlich gute Modellstabilität generiert werden. Das Modell des CLINOTEL-Krankenhausverbundes bildet die Sterbewahrscheinlichkeit bei Sepsis durch die identifizierten Einflussgrößen also mit einer hohen Genauigkeit ab.

Die Teilnehmer des Treffens sprachen sich dafür aus, das Risikoadjustierungsmodell in die Auswertungen zu übernehmen, um die Aussagefähigkeit der Krankenhaussterblichkeit für das eigene Haus und im offenen Benchmark innerhalb des Krankenhausverbundes zu erhöhen. Somit erhalten die Krankenhäuser nun neben den beobachteten auch die risikoadjustierten Sterberaten ausgewiesen.

Neben der ratenbasierten Darstellung identifizierter Einflussgrößen auf die Sterblichkeit wird darüber hinaus der Prozessverlauf anhand einer Monitoringgrafik (Variable-Life-Adjusted-Display) generiert, die auf dieser Grundlage berechnete gewonnene beziehungsweise verlorene Lebensanteile jedes Patienten im zeitlichen Verlauf nach Entlassungsdatum abbildet. Hierdurch besteht die Möglichkeit, unterjährige auffällig positive wie auch negative Entwicklungen zu identifizieren, die anhand von Gesamtraten nicht erkennbar wären. Diese Maßnahmen versetzen beteiligte Ärzte in den Krankenhäusern in die Lage, die Behandlung der Sepsis laufend zu verbessern, da sie die Ergebnisse ihrer Bemühungen im Berichtswesen ablesen können. Darüber hinaus sind die Daten eine gute Grundlage für einen Erfahrungsaustausch zwischen den Krankenhäusern. Davon werden die Patienten im CLINOTEL-Krankenhausverbund profitieren.

Dr. Volker König, Dipl.-Ges.oec.

Referent Biometrie

CLINOTEL-Krankenhausverbund

VLAD-Grafiken bilden die Entwicklung von Sterblichkeitsraten risikoadjustiert im Zeitverlauf ab, die bei einmaliger Betrachtung einer Gesamtrate nicht erkennbar wäre

Tabelle 1: Signifikante Einflussgrößen auf die Sterbewahrscheinlichkeit bei Sepsis (HD)

Tabelle 1: Signifikante Einflussgrößen auf die Sterbewahrscheinlichkeit bei Sepsis (HD)

Zur Modellentwicklung lagen die Daten von 5.064 vollstationären Patienten aus 40 CLINOTEL-Mitgliedshäusern aus dem Jahr 2014 vor, die als Hauptdiagnose eine Sepsis kodiert hatten. Nach einer systematischen Literaturrecherche zur derzeit besten externen wissenschaftlichen Evidenz zu dieser medizinischen Thematik und der Abfrage bestehender Einflussgrößenkataloge mit Fokus auf das Sterberisiko im Krankenhaus wurden 160 verschiedene potenzielle Einflussgrößen auf ihre Wirkung und Stabilität hin untersucht. Nach statistischen Analysen – hier sei an erster Stelle die logistische Regressionsanalyse genannt – stellten sich 10 Einflussgrößen auch nach Überprüfung mit den Datensätzen aus dem Jahr 2015 (5.043 Fälle) aus 42 Mitgliedshäusern als signifikant (p ≤ 0,05) heraus (siehe Tabelle 1).

Die Vorhersagegenauigkeit dieser identifizierten Einflussgrößen mit entsprechenden Gewichtungen aus dem Jahr 2014 zeigte auch für das Folgejahr eine sehr gute Diskriminierungsfähigkeit zwischen vorhergesagter Sterbewahrscheinlichkeit und beobachtetem Eintreten pro Fall. Der statistische Wert (C-Statistik bzw. die »area under receiver operating characteristic curve« (AUC)) liegt für das Modell in beiden Jahren bei über 0,8 und zeigt damit allgemein ein überdurchschnittlich gutes Ergebnis und ebenfalls ein gutes Ergebnis im Vergleich zu bisherigen Modellen, die anhand von administrativen Routinedaten entwickelt und publiziert wurden.   

Das Risikomodell

10 signifikante Einflussgrößen auf die Sterblichkeit bei Sepsis als Hauptdiagnose

Neues Verbundziel

Zielwert = Sterberate
liegt unterhalb des Erwartungswertes

Status ausgeliefert

Erstmalig im April 2016

Auswertungen berücksichtigen Patienten-Fallmix

In den QSR-Auswertungen von CLINOTEL werden die ermittelten Sterbewahrscheinlichkeiten pro Fall und aufsummiert für jedes Mitgliedshaus anhand von Kennzahlen und Grafiken abgebildet. Die Gegenüberstellung der beobachteten zur erwarteten Sterblichkeit für jedes Haus ist zudem als Verbundziel-Kennzahl definiert – mit dem Ziel, unterhalb des erwarteten Ergebnisses zu liegen. Die dazugehörige Grafik zeigt die anonymisierte Abbildung 1. Das Krankenhaus mit der Nummer 17 weist hier – exemplarisch erläutert – eine überdurchschnittlich hohe beobachtete Sterblichkeit aus, die jedoch gemessen an den identifizierten Einflussgrößen beziehungsweise der Patientenschwere noch unterhalb des erwarteten Wertes liegt. Dies bedeutet, dass das Krankenhaus im Vergleich überdurchschnittlich schwer erkrankte Patienten behandelt und dabei eine Ergebnisqualität erreicht, welche besser als erwartet ist. Durch diese Methode ist es somit möglich, den unterschiedlichen Patienten-Fallmix in den Häusern zu berücksichtigen.

In Abbildung 2 wird die sogenannte Variable Life Adjusted Display (VLAD)-Grafik abgebildet, die den Prozessverlauf dieses Patientenkollektives im Hinblick auf die Sterblichkeit für jedes individuelle Krankenhaus grafisch abbildet. Dabei entspricht jeder Punkt einem Fall. Die Kurve steigt oder fällt je nach Ergebnis, gemessen an der berechneten Sterbewahrscheinlichkeit des Patienten. Die Sortierung erfolgt nach Entlassungsdatum, sodass hier gezielt Auffälligkeiten analysiert werden können.

Neben diesen beiden Analyse-Instrumenten wird ebenso eine risikoadjustierte Rate für jedes Krankenhaus ausgewiesen. Zudem erfolgt die ratenbasierte Auflistung der einzelnen Einflussgrößen für das Mitgliedshaus gegenüber den anderen Häusern.

Das Risikomodell wird jährlich überprüft und somit gemeinsam mit dem klinischen Lernprozess weiter entwickelt. Zweck dieser Prüfung ist es, herauszufinden, ob die aufgeführten Einflussgrößen weiterhin ihren signifikanten Einfluss behalten und ob möglicherweise andere Einflüsse berücksichtigt werden müssen.

06 | 2016
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