Versorgungsnahe Daten für Versorgungsanalysen – Teil
3 des Manuals
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ZusammenfassungAnalysen zur Gesundheits- und Krankenversorgung (im Folgenden
„Versorgungsanalysen“) haben meist das Ziel, die Strukturen,
Prozesse, Ergebnisse und Wirkzusammenhänge von Versorgung transparent zu
machen und den Zielerreichungsgrad von Gesundheitssystemen und ihrer Akteure zu
erfassen. Versorgungsnahe Daten sind für viele Versorgungsanalysen eine
unverzichtbare Datenquelle. Voraussetzung für die
Überprüfung eines Zielerreichungsgrads ist zunächst eine
Einigung auf diejenigen Ziele, die vom System erreicht werden sollen, sowie die
Identifikation der Determinanten der Zielerreichung. Es geht vor allem darum zu
prüfen, wie sicher, effektiv und patient:innenzentriert Systeme,
Einrichtungen und Leistungserbringer arbeiten. Dabei werden auch Fragen des
Bedarfs, der Zugänglichkeit, Inanspruchnahme, Rechtzeitigkeit,
Angemessenheit, Patient:innensicherheit, Koordination, Kontinuität sowie
gesundheitsökonomischen Effizienz und Gerechtigkeit der
Gesundheitsversorgung thematisiert. Die Ergebnisse der Gesundheitsversorgung
bzw. der Systemkomponenten umfassen einerseits Systemleistungen (Outputs) und
andererseits Ergebnisse (Outcomes). Dabei sind die selbst berichteten Ergebnisse
(patient-reported outcomes, PROs) und Erfahrungen (patient-reported experiences,
PREs) von besonderer Bedeutung. Konkret geht es um die Grundfragen: wer macht
was, wann, wie, warum und mit welchen Ressourcen und Effekten in der
gesundheitlichen Routineversorgung. Versorgungsanalysen stellen die notwendigen
Erkenntnisse und Kennzahlen bereit, um Gesundheitsversorgung weiterentwickeln
und die Qualität der Versorgung verbessern zu können. Die
Anwendungsgebiete reichen von Kapazitätsanalysen über
Innovationsbegleitung bis hin zum Konzept des Monitoring regionaler und
überregionaler Systemqualität. Angesichts der zunehmenden
Digitalisierung im Gesundheitswesen stehen künftig versorgungsnahe Daten
vermehrt für Versorgungsanalysen zur Verfügung. Gezielt und
methodisch korrekt eingesetzt können diese die Versorgenden erheblich
unterstützen und damit die Versorgungsqualität für die
Patient:innen entscheidend verbessern helfen. Versorgungsnahe Daten haben ein
großes Potential. Ihre Anwendung bedarf aber der gleichen
wissenschaftlichen Akribie, die auch für andere Formen
wissenschaftlicher Studien gilt.
