Schnittbilddiagnostik im InEK‑Benchmark

Die duale Krankenhausfinanzierung in Deutschland steht seit Jahren in der Kritik. Sowohl die Pauschalierung der Betriebskosten in Form der Fallpauschalen als auch die unzureichende Investitionsfinanzierung der Länder lassen den ökonomischen Druck auf Leistungserbringer wachsen, weswegen das Controlling auch im Hinblick auf kostenintensive Elemente der Krankenversorgung, wie z. B. der Radiologie, von großer Bedeutung ist. Als Grundlage vieler Therapieentscheidungen sind radiologische Leistungen ein essenzieller Bestandteil in der klinischen Diagnostik und regelhaft als standardisierte Behandlungspfade in Leitlinien für viele Diagnosen vorgeschrieben. Die stetige Individualisierung und Modernisierung von Therapien und Möglichkeiten der diagnostischen Bildgebung sowie der hohe Qualitäts- und Sicherheitsanspruch von Arzt und Patient führen dazu, dass radiologische Leistungen häufiger und multimodal in Anspruch genommen werden. Ein überhöhtes Anforderungsverhalten in der Computertomographie (CT) und Magnetresonanztomographie (MRT) in der Klinik kann durch Knappheit der Kapazitäten (Geräte bzw. Zeit und Personal der Radiologie sowie Infrastruktur) zu wachsenden Wartezeiten und steigenden Verweildauern (VWD) der behandelnden Fachabteilungen führen. Probleme mit Abrechnungsprüfungen durch den Medizinischen Dienst sowie sinkende Fallzahlen wegen mangelnder Bettenkapazität sind die Folge. In dem auf kurze Verweildauern und einen steigenden Wettbewerb ausgerichteten Vergütungssystem der „diagnosis-related groups“ (diagnosebezogene Gruppen, DRG) wird eine überproportionale Diagnostik nicht ausreichend refinanziert [1]. Eine Steuerung der kostenintensiven CT- und MRT-Untersuchungen ist für einzelne Fachbereiche über die standardisierten Klinikberichte mit Kennziffern wie der VWD oder dem Case-Mix-Index jedoch nicht möglich.

Ein fachübergreifendes Monitoring-Instrument des Controllings ist der Benchmark. Anhand ausgewählter Kennzahlen wird dabei im kontinuierlichen Vergleich der „Best-Practice-Ansatz“ identifiziert. Der Vergleich mit Wettbewerbern auf dem klinischen Gebiet kann somit Ansatzpunkte zur besseren Versorgung liefern [2]. Neben dem Erkenntnisgewinn bieten Benchmark-Ergebnisse eine objektive Datengrundlage, welche den sachlichen Diskurs über die Ursachen des Anforderungsverhaltens zwischen dem Bereich des Controllings und der klinischen Leistungserbringer fördern kann [8].

Die DRG-Kalkulationsdaten des Instituts für das Entgeltsystem im Krankenhaus (InEK) bieten eine hohe Transparenz in der stationären Gesundheitsversorgung. Sie basieren für das Jahr 2021 auf den Leistungsdaten (§ 21-Datensatz) aller nach DRG abrechnenden Kliniken sowie den Kostendaten der Kalkulationskrankenhäuser aus dem Jahr 2019. Zahlreiche Publikationen stellen bereits den Mehrwert des InEK-Benchmarks auf Basis der Kostendaten vor [3, 7, 8]. Dabei werden jedoch auch Limitationen in der Aussagekraft benannt. Unterschiede in der Kosten- und Erlösverteilung, der hohe Aggregationsgrad der Fallpauschalen [8] sowie die Abhängigkeit der nach InEK-Kalkulation getrennten Kostenstellen [3] führen innerhalb des Kosten-Benchmarks zu Verwerfungen. Trotz der genannten Einschränkungen stellt der InEK-Benchmark eine äußerst potente Datenbasis dar, die in Verbindung mit weiterführenden Analysen Zusammenhänge der Kosten- und Leistungsstruktur offenlegen können [3, 8].

Die folgende Untersuchung vergleicht auf Ebene einzelner Fallpauschalen die Inanspruchnahme der Schnittbilddiagnostik an einem universitären Maximalversorger mit den DRG-Kalkulationsdaten des InEK.

Die Grundlage des Vergleichs bilden die Fallpauschalen mit den quantifizierten CT- und MRT-Prozeduren. Hierzu betrachteten wir alle stationären Behandlungsfälle des Universitätsklinikums Leipzig (UKL) 2019. Als Vergleichsgruppe für den Benchmark wurden die jährlich veröffentlichten Kalkulationsdaten des InEK in Form des aG-DRG-Report-Browsers herangezogen (Abb. 1). Die Aufbereitung und Auswertung der Daten erfolgte mittels Microsoft Excel in der Version 2016 (Microsoft Corporation, Redmond, WA, USA).

Datengrundlage des Report-Browsers sind die Abrechnungsdaten aller deutschen Krankenhäuser von 2019. Die Dateien „Kopfdaten“ und „Prozeduren“ sind die Grundlage des aG-DRG-Report-Browser und bieten die Basis bei der Bildung der Vergleichskennzahlen. Diese enthalten die DRGs mit der dazugehörigen Anzahl an Fällen sowie die Prozedurenkodes mit der Anzahl der Nennung je DRG. Wir kumulierten die CT- und MRT-Kodes (3–2* und 3–8*) nach Fallpauschalen, um die Summe der kalkulierten CT und MRT je DRG zu ermitteln. Die Division der Anzahl der Nennung durch die Fallanzahl ergab anschließend die durchschnittlichen Quoten der CT und MRT je DRG.

Im Jahr 2019 wurden im UKL 56.917 Patienten stationär behandelt. Die Kodierung dieser Fälle bildet die mit dem InEK-Benchmark zu vergleichende Gruppe. Die analog der InEK-Kalkulationsdaten erfassten Fälle aus dem Jahr 2019 gruppierten wir in einer Simulation (Übergangsgrouping) mit dem Programm ID EFIX (ID Berlin GmbH & Co. KGaA) nach den Kodierregelungen für 2021. Die Fallübersicht des UKL enthielt daraufhin die simulierten DRGs, Fallnummern, Hauptdiagnosen (HD) in Form des 4‑ bzw. 3‑Stellers, entlassene Fachabteilung sowie die Anzahl der erbrachten CT und MRT. Anhand der simulierten DRGs ordneten wir die \({CT-\text{Quote}}_{\mathrm{Fall}}^{\mathrm{InEK}}\) sowie die \({\mathrm{MRT}-\text{Quote}}_{\mathrm{Fall}}^{\mathrm{InEK}}\)den Behandlungsfällen zu und bildeten das Delta (∆) aus den UKL- und InEK-Werten je Fall (\({\Delta CT-\text{Quote}}_{\mathrm{UKL}}^{\mathrm{InEK}}\) bzw. \({\sum \Delta \mathrm{MRT}-\text{Quote}}_{\mathrm{UKL}}^{\mathrm{InEK}}\)). Die Summierung des ∆ beider Untersuchungsmodalitäten ergab das \({\Updelta \text{Schnittbild}}_{\mathrm{Fall}}^{\mathrm{UKL}}\). Die erschlossene Über- oder Unterschreitung auf Fallebene bildet die Basis der Betrachtungen auf Klinik- (\({\Delta CT}_{\mathrm{entl}.\text{Klinik}}^{\mathrm{UKL}}\) bzw. \({\Delta \mathrm{MRT}}_{\mathrm{entl}.\text{Klinik}}^{\mathrm{UKL}}\)) und UKL-Ebene (\(\Updelta CT_{\mathrm{UKL}}\) bzw. \(\Updelta \mathrm{MRT}_{\mathrm{UKL}}\)). Nachfolgend ist die Berechnung auf Ebene des Gesamthauses (UKL) aufgeführt:

Wir ermittelten zunächst das \(\Updelta\) auf UKL-Ebene für alle Fälle, um anschließend auffällige Fachbereiche nach DRGs und Hauptdiagnosen weiterführend zu analysieren. Die Betrachtung anhand von absoluten Werten identifizierte Kliniken und Leistungen mit hoher Abweichung und hoher Fallzahl. Die Analyse anhand von relativen Werten (Quoten) ermöglichte indes die Bestimmung von Abteilungen, DRG und Hauptdiagnose (HD) mit geringer Fallzahl bei hoher Überschreitung. Im Sinne des Benchmarks berechneten wir die CT- und MRT-Quoten gleichsam für das InEK. Nachfolgend ist die Formel beispielhaft für die Fachabteilungsebene der UKL-Leistungsdaten aufgeführt.

Zur Verdeutlichung der Methodik des InEK-Benchmarks mit Leistungsdaten sollen im Folgenden ausgewählte Ergebnisse vorgestellt werden. Diese enthalten die Ebene des Universitätsklinikums Leipzig (UKL) sowie exemplarisch die Kennzahlen der Klinik für Neurologie (\({CT-\text{Quote}}_{\text{Neuro}}^{\mathrm{UKL}}\)und \({\mathrm{MRT}-\text{Quote}}_{\text{Neuro}}^{\mathrm{UKL}}\)) mit jeweils einer für diesen Fachbereich ausschlaggebenden DRG und Hauptdiagnose.

Das Fallpauschalensystem stellt Krankenhäuser vor große Herausforderungen. Die aufwandsgerechte Finanzierung der Betriebskosten durch die Krankenkassen stellt ein vielseitig reglementiertes und seit Ausgliederung der Pflegekosten in der Komplexität weiter gewachsenes System dar [1]. Der anhaltende Investitionsstau erhöht den wirtschaftlichen Druck. Die chronische Unterfinanzierung der Krankenhäuser durch die Länder zwingt die Einrichtungen zur kontinuierlichen Effizienzsteigerung und Erlössicherung, um mit Investitionen aus Eigenmitteln ihren Bestand sichern zu können [12]. Die zunehmenden Qualitäts- und Strukturvorgaben wie Mindestmengen oder Pflegepersonaluntergrenzen tun ihr Übriges. So beschrieben 45 % der im Krankenhaus-Barometer gefragten Kliniken im Jahr 2020 ihre derzeitige wirtschaftliche Situation als „eher unbefriedigend“ [11]. Abgegeben wurde diese negative Einschätzung von Häusern jeder Bettengrößenklasse. Besonders negativ sehen der Befragung nach jedoch die großen Kliniken mit mehr als 600 Betten in die Zukunft [11]. Um der geringen Steigerung des Basisfallwertes, der Pflegeausgliederung, den gedeckelten Budgets und den stockenden Investitionen seitens der Länder zu begegnen, ist es notwendig, Einsparpotenziale aufzudecken. Vor diesem Hintergrund sind vergleichende Untersuchungen mit anderen Leistungserbringern notwendig, um die eigene Situation bewerten zu können und mögliche Einsparpotenziale aufzudecken.

Radiologische Leistungen gehören neben der Nuklearmedizin zu den kostenintensivsten diagnostischen Auftragsleistungen für stationäre Fälle. Die Großgerätediagnostik ist personalintensiv und geht mit erheblichen Investitionen und Unterhaltskosten einher. Ob radiologische Diagnostik überproportional häufig angefordert wird, ist innerhalb eines Krankenhauses schwer zu bestimmen, da sie vom (internen) Zuweiser als notwendig erachtet wird, die rechtfertigende Indikation aber von der Radiologie bestätigt wird. Um festzustellen, ob hier dennoch Einsparpotenzial besteht, ist der interinstitutionelle Vergleich im Rahmen eines Benchmarks ein möglicher Weg. Der Vergleich eröffnet unter Wahrung der geltenden Finanzierungsregelungen die Identifikation von Handlungsoptionen, wie z. B. durch Verlagerung in den ambulanten Sektor. Die breiteste Datengrundlage bieten hier die Leistungsdaten des InEK. Diese Kalkulationsdaten werden regelmäßig für Benchmarks herangezogen [3, 7, 8]. Wir entschieden uns zur Limitation des Benchmarks auf die CT- und MRT-Diagnostik. Diese sind gegenüber anderen radiologischen Leistungen wie der Sonographie und der konventionellen Röntgenuntersuchung als OPS-Kode erfassbar und vom InEK für jede Fallpauschale in ihrer Anzahl benannt. Die Schnittbilddiagnostik hat eine indirekte Wirkung auf die Wirtschaftlichkeit eines Krankenhauses, ohne standardmäßig durch bestehende Kennzahlen des Berichtswesens erfasst zu werden. Während eine höhere Zahl an Untersuchungen Wartelisten, Betriebskosten und Verweildauern steigen lassen können, bleibt deren Refinanzierung über die Fallpauschalen unverändert. Ob ein Patient im Durchschnitt 1,08 MRT erhält, wie es das InEK beispielsweise in der DRG B70B für 2021 kalkuliert, oder die Untersuchung 4‑mal innerhalb des Aufenthalts durchläuft, ändert nichts an der gruppierten DRG und dem daraus resultierenden Erlös. Somit steigen die Kosten einer Behandlung, während der Erlösteil fix bleibt. Die Identifikation von hausindividuellen Behandlungspfaden, welche sich mit den Durchschnittswerten aus der InEK-Kalkulation nicht decken, kann wertvolle Anstöße zur Verbesserung der Wirtschaftlichkeit innerhalb des limitierten Vergütungssystems bieten. Nichtsdestotrotz ist jede medizinische Indikationsstellung primär im Sinne der Patientenversorgung zu prüfen.

Eine mögliche Erklärung für den erhöhten Einsatz der MRT kann u. a. der eingangs genannte erhöhte Qualitätsanspruch sowie die allzeitliche Verfügbarkeit sein. Im Beispiel des akuten ischämischen Schlaganfalls sind zudem die Indikationen für eine CT- oder MRT-Diagnostik oft in der Einzelfallentscheidung komplexer zu betrachten. So gehen die Anforderungen an die initiale Bildgebung für einen frühestmöglichen Therapiebeginn heutzutage über den reinen Blutungsausschluss mittels CT hinaus. Der Leitlinie [6] nach ist bei einer eindeutigen Symptomatik nach erfolgtem Blutungsausschluss mittels CT die Indikation einer endovaskulären Therapie mittels CT-Angiographie zu prüfen. Bei einem Symptombeginn über 4,5 h, einem unklaren Zeitpunkt des Symptombeginns oder dem Vorliegen differenzialdiagnostisch anderer Ursachen sollte eine erweitere Bilddiagnostik herangezogen werden. Hier ist die MRT gegenüber der CT besser geeignet, kleinere ischämische Hirnläsionen sehr früh zu erkennen. Darüber hinaus zeigt sie Hirnstamm-Ischämien oder mikroangiopathische subkortikale Infarkte mit größerer Sicherheit als die CT [10]. Auch können akademische Aspekte und Forschungsinteressen universitärer Einrichtungen eine weitere Erklärung für die Überschreitung der vom InEK berechneten Durchschnittswert sein.

Die vorgestellte Methodik sowie die ausgewiesenen Ergebnisse des Benchmarks zeigen, dass ein Vergleich der klinikeigenen Leistungsdaten auf Basis der Leistungszahlen der InEK-Kalkulation möglich ist. Der Benchmark weist durch den hohen Erhebungsstandard des InEK [5] sowie reliabel gebildete Vergleichskennzahlen eine hohe Datenqualität auf. Er stellt eine im Gesundheitssystem einmalige Datenbasis dar, weitgehend frei von Risiken der Datenmanipulation des Benchmark-Partners oder finanziellen Aufwendungen in der Datenerhebung [4]. Dabei ist die Validität des InEK-Benchmarks prinzipiell auch für Universitätskliniken mit besonders aufwändigen Leistungen gegeben. Aufgrund der Berücksichtigung der Leistungsdaten aller Versorgungsstufen ist die vorgestellte Methodik vom Grund- bis hin zum Maximalversorger anwendbar.

Gegenüber den Kostendaten des InEK ermöglichen die Leistungsdaten eine einheitliche Vergleichsbasis ohne einen Einfluss von klinikindividuellen Verteilungsschlüsseln. Mittels der einheitlichen Termini der DRG-Fallpauschalen, ICD-Ziffern sowie OPS-Schlüssel können valide Vergleichskennzahlen gebildet werden, welche einen Benchmark bis auf die Ebene der Fachabteilung und Hauptdiagnosen zulassen. In Zusammenhang mit dem vorgestellten Benchmark auf Basis der jährlichen Kalkulationsdaten kann die Schnittbilddiagnostik auch im Zeitverlauf betrachtet und anhand der vorgestellten Kennzahlen überwacht werden. Die Zuordnung der Leistungen und somit der Abweichungen nach entlassender Fachabteilung ist dabei durchaus zulässig, da 89,7 % der Patienten innerhalb eines Krankenhausaufenthalts einzig in der entlassenden Fachabteilung versorgt werden [13]. Außerdem ist durch diese Herangehensweise nebensächlich, ob beispielsweise eine Schädel-CT noch in der Notaufnahme, oder anschließend in der Neurologie erfolgt, sofern der Patient dort entlassen wird.

Hinsichtlich der Ergebnisbewertung ist die Kooperation von Betriebswirten und Medizinern wichtig, um möglichst alle auf den Fachbereich wirkenden Faktoren berücksichtigen zu können und die Erfolgsaussichten der zu definierenden Maßnahmen zu erhöhen. Ein funktionierendes Netzwerk, Kooperationen und ein sicher geplantes Management sind uneingeschränkte Voraussetzungen für einen effizienten Einsatz der mitunter begrenzten radiologischen Ressourcen. Die Frage nach der Notwendigkeit einer – insbesondere stationär durchgeführten – diagnostischen Prozedur führt immer wieder zu Diskussionen zwischen Leistungserbringern und Kostenträgern. Analog zum InEK-Benchmark auf Kostendatenbasis [3, 8] dienen die Kennzahlen des Leistungsbenchmarks nicht zur Aufnahme in einem automatisierten Berichtswesen und stellen keine pauschalen Sollwerte für die Leistungserbringung dar. Die Überschreitung der InEK-Kalkulationsdaten können beispielsweise sowohl auf eine überdurchschnittlich hohe Qualität der Patientenversorgung, auf ineffiziente Prozesse oder eine Unterversorgung der Radiologie im ambulanten Sektor zurückzuführen sein. Um die Einflussfaktoren der Überschreitungen auszumachen, können die Kennzahlen durch weitere externe Benchmark‑, Prozess- oder auch Einweiseranalysen erweitert werden. Die Analysen können die Ergebnisse des InEK-Benchmarks validieren und dabei helfen, konkrete Ansatzpunkte für geeignete Maßnahmen zu definieren. Sie stellen eine Orientierungshilfe und keinesfalls eine verpflichtende Grundlage für die Anforderung einer bildgebenden Diagnostik dar. Letztendlich bleibt jede Indikationsprüfung eine individuelle Entscheidung in der Patientenversorgung.

Methodenkritisch ist die Aktualität der Datenbasis zu nennen. Die Diskussion und Erarbeitung von Verbesserungsmaßnahmen erfordert stets eine Prüfung hinsichtlich der zwischenzeitlichen Veränderungen. Innerhalb der 2 Jahre der sog. Kalkulationslücke können Fachbereiche umstrukturiert, geschlossen oder neu eröffnet werden. Diese Lücke entsteht durch Heranziehen der Kosten- und Leistungsdaten von 2019 für das DRG-System 2021. Zudem wird das Ziel des Benchmarkings, vom Besten zu lernen, durch das InEK-Benchmarking nur bedingt erfüllt, da die Kalkulationsdaten ausschließlich das Lernen vom Durchschnitt ermöglicht. Limitationen bestehen auch in den interinstitutionellen Unterschieden der Kostenstellenzuordnung, der Schwerpunktgebiete einzelner Fachabteilungen und der Leistungserfassung in der Radiologie. Schlussfolgerungen bezüglich einer Regulation des Anforderungsverhaltens muss also immer eine Detailprüfung vorangestellt werden, um eine Fehlregulation zu vermeiden. Zur Lösung des Problems sind letztlich Strukturoptimierungen wie die Möglichkeit zur Ambulantisierung und reibungslose Versorgungsstrukturen für die Radiologie (z. B. verlässliche Terminierung und Patiententransport) wirkungsvolle Maßnahmen, um Kapazitäten im Bestand freizusetzen und darüber hinaus auch stationäre Verweildauern zu adressieren. Weiterführend ist unserer Meinung nach die Verknappung der radiologischen Ressourcen der falsche Weg zur Regulierung des Anforderungsverhaltens. Vielmehr muss auf Einweiserseite ein Anreiz zum sparsamen Einsatz der Diagnostik geschaffen werden, z. B. einer leistungsgerechten internen Leistungsverrechnung, wobei aber immer der Qualitäts- und Sicherheitsstandard für die Patienten im Blick gehalten werden muss.

Wenngleich die vorgestellte Methodik mit weiteren Analysen vergesellschaftet sein sollte, bildet sie innerhalb der viel diskutierten dualen Krankenhausfinanzierung eine objektive Grundlage zum Diskurs. Der Benchmark kann für jedes Krankenhaus erstellt werden und bildet mit den innerhalb eines Jahres erbrachten und an das InEK gemeldeten Leistungen ein realistisches Bild der Behandlungspfade einer DRG ab. Die Möglichkeit der Konstatierung des \(\Updelta\) bis auf die Ebene der Hauptdiagnosen ermöglicht zudem einen Perspektivwechsel: weg vom problemorientierten Denken der hohen Auslastung innerhalb der Schnittbilddiagnostik, hin zu einem lösungsorientierten Ansatz mit dem Ziel der bestmöglichen Kapazitätsnutzung und Weiterentwicklung.