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Heilberufe

, Volume 60, Supplement 1, pp 6–12 | Cite as

Verfahren zur Erkennung von DRG-Upcoding

  • Tonio SchönfelderEmail author
  • Jörg Klewer
Article

Zusammenfassung

Hintergrund:

Mit der Einführung der DRG-basierten Vergütung im stationären Bereich des deutschen Gesundheitswesens wurde der Ausgabenanstieg nicht gebremst. Diese Erhöhung kann auf unterschiedliche Effekte zurückgeführt werden. Eine Komponente stellt hierbei DRG-Upcoding dar. Die Krankenkassen und der Medizinische Dienst der Krankenkassen (MDK) versuchen, Fallabrechnungen mit einer fehlerhaften Fallschweredokumentation aufzuspüren. Der Großteil der durchgeführten Kontrollen betrifft jedoch korrekte Abrechnungen, was zu einer Verschwendung von Ressourcen führt.

Zielsetzung:

Diese Untersuchung hatte zum Ziel, ein Verfahren zur Selektion von DRG-Upcoding-Fällen unter Verwendung von Patienten- und Behandlungsmerkmalen zu entwickeln.

Methodik:

Im ersten Schritt wurden die verursachten Personalkosten einer Krankenkasse und des MDK erfasst. Im Anschluss daran erfolgte die Berechnung der Upcoding-Wahrscheinlichkeit eines stationären Falles. Hierzu ist eine logistische Regressionsanalyse mit circa 8.000 Abrechnungsdaten von Versicherten durchgeführt worden. Zusätzlich erfolgte eine Abschätzung der durchschnittlichen Strafbeträge aufgrund überkodierter Fälle durch die Einrichtungen an die Kostenträger.

Ergebnisse:

Mithilfe der gewonnen Information wurde ein Verfahren entwickelt, das eine Falluntersuchung erst dann empfiehlt, wenn die Personalkosten der Überprüfung durch die Krankenkasse und den MDK den Rückzahlungsbetrag des jeweiligen Leistungserbringers nicht überschreiten. Es kann Upcoding entgegen den Kodierregeln überzufällig genau erkannt werden.

Diskussion:

Durch das Verfahren ist es möglich, eine beliebige Anzahl an Abrechnungen in kurzer Zeit zu überprüfen. Der eingesetzte Vorgang zur Kostenkontrolle macht deutlich, ob sich eine Überprüfung aus finanzieller Sicht rechnet. Zur Verbesserung der Trefferquote des Verfahrens bedarf es jedoch weiterer Datensätze, um dessen Zuverlässigkeit zu erhöhen.

Schlüsselworte:

DRG Upcoding Kodierqualität 

Methods to detect DRG-Upcoding

Summary

Background:

The introduction of the DRG-based remuneration for the in-patient sector of the German health care system has failed to control its rising expenditure. This increase can be traced back to various causes, with DRG-Upcoding forming a component thereof. The Health Insurances and the Medical Service of the Social Health Insurances (MDK) are trying to identify cases billed to them which are basing on an incorrect documentation of patient treatment. However, most of their investigations turn up on correctly billed claims, which leads to a waste of resources.

Aims:

This study aimed to create a method for selection of DRG-Upcoding bills using patient and treatment data.

Methods:

The costs for detecting upcoding of one Health Insurance and MDK were calculated. Following this, the upcoding probability for an in-patient claim was estimated. Logistic regression was used on a sample of approximately 8.000 bills from in-patients. Additionally, an approximation of the average fines to be paid back to the insurances by the hospitals, which have upcoded, has been calculated.

Results:

A method has been developed, which recommends investigations on claims by hospitals only in those cases, when the expected reimbursement by the offending hospital is higher than the costs for an investigation by the Health Insurance and MDK. It is able to identify upcoded cases which do not correspond with the existing coding guidelines.

Discussion:

The developed method enables the user to investigate bills, which are likely to base on upcoding, within a short period of time. Furthermore, it indicates if the costs of an investigation on a suspicious bill will be lower than the expected reimbursement. To improve the reliability of the method, more data need to be incorporated.

Keywords:

coding quality drg upcoding 

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Copyright information

© Urban & Vogel 2008

Authors and Affiliations

  1. 1.Fachbereich Gesundheits- und PflegewissenschaftenWestsächsische Hochschule ZwickauZwickauGermany
  2. 2.OelsnitzGermany

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