Saisonale Verteilung klinischer Kennzahlen (DOC-Study)

Zusammenfassung

Hintergrund

Das Diagnosis-related groups(DRG)-System wurde 2004 verpflichtend in Deutschland eingeführt. „Case mix“ (CM), „case mix index“ (CMI) und die Fallzahl sind grundlegende Kennzahlen. Sowohl deren saisonale Verteilung und auch die Verteilung von Hauptdiagnosen und DRGs könnten zu logistischen Konsequenzen im Krankenhaus führen.

Methodik

Zwischen 2004 und 2013 wurden alle Hauptdiagnosen und DRGs der stationären Patienten der unfallchirurgischen Klinik des Universitätsklinikums Leipzig erfasst. Die monatliche und saisonale Verteilung wurde mittels ANOVA analysiert.

Ergebnisse

Die durchschnittliche monatliche Fallzahl betrug 265 ± 25, der durchschnittliche CM 388,50 ± 51,75, der CMI 1,46 ± 0,15 jeweils ohne signifikante saisonale Häufung (p > 0,1). Die Gehirnerschütterung war die häufigste Diagnose im beobachteten Zeitraum (3739 Fälle) gefolgt von proximalen Humerusfrakturen (699). Signifikante Verteilungsunterschiede konnten für Humeruskopffrakturen im monatlichen (p = 0,018) sowie jahreszeitlichen Vergleich (p = 0,006) mit einem Maximum im Winter gezeigt werden. Auch Radius- (p = 0,01) und Außenknöchelfrakturen (p ≤ 0,001) treten im Winter am häufigsten auf. Weichteilverletzungen der Schulter sind im Frühjahr am seltensten (p = 0,04). DRGs weisen keine saisonale Verteilungshäufung auf (p > 0,1).

Diskussion

Die signifikante Häufung von Verletzungen in bestimmten Monaten/Jahreszeiten sollte in Bezug auf logistische Konsequenzen in einer Klinik berücksichtigt werden (OP-Kapazität, Personalanforderung). Zur Erstellung einer Bedarfsanalyse ist die Betrachtung der Diagnosen besser geeignet als die von DRGs.

Abstract

Objectives

The German diagnosis-related groups remuneration system (G-DRG) was implemented in 2004 and patient-related diagnoses and procedures lead to allocation to specific DRGs. This system includes several codes, such as case mix (CM), case mix index (CMI) and number of cases. Seasonal distribution of these codes as well as distribution of diagnoses and DRGs may lead to logistical consequences for clinical management.

Methods

From 2004 to 2013 all the main diagnoses and DRGs for inpatients were recorded. Monthly and seasonal distributions were analyzed using ANOVA.

Results

The average monthly number of cases was 265 ± 25 cases, the average CM was 388.50 ± 51.75 and the average CMI was 1.46 ± 0.15 with no significant seasonal differences (p > 0.1). Concussion was the most frequently occurring main diagnosis (3739 cases) followed by fractures of the humeral head (699). Significant distribution differences could be shown for humeral head fractures in monthly (p = 0.018) and seasonal comparisons (p = 0.006) with a maximum in winter. Radius (p = 0.01) and ankle fractures (p ≤ 0.001) also occurred most frequently in winter. Non-bony lesions of the shoulder were significantly less in spring (p = 0.04). The DRGs showed no evidence of a monthly or seasonal clustering (p > 0.1).

Conclusion

The significant clustering of injuries in specific months and seasons should lead to logistic consequences (e.g. operating room slots, availability of nursing and anesthesia staff). For a needs assessment the analysis of main diagnoses is more appropriate than DRGs.