Entwicklung eines routinedatengestützten Prognosemodells zur Identifikation von Patienten mit einem erhöhten Bedarf für ein Entlassmanagement

Deutsche gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

Hintergrund: Das vom innovationsfonds des G-BA geförderte Projekt zur „Entwicklung von Methoden zur Nutzung von Routinedaten für ein sektorenübergreifendes Entlassmanagement (EMSE)“ sieht vor, Routinedaten der krankenkassen auszuwerten, um bereits zu Beginn eines stationären Krankenhausaufenthaltes patienten mit einem erhöhten Bedarf für ein Entlassmanagement zu identifizieren und bedarfsgerecht versorgen zu können. Neben der hierfür erforderlichen Methodenentwicklung werden im Rahmen des Projektes auch die gesetzlichen Grundlagen sowie die technische Umsetzbarkeit geprüft, um Lösungen regelhaft in die Routinen von Krankenhäusern und Krankenkassen implementieren zu können.

Ziel der Studie: Das Vorhaben zielt auf eine Verbesserung der Versorgungsqualität durch die Vermeidung von Wiederaufnahmen, Morbidität und Mortalität infolge ungenügend geplanter Überleitungen ab. Dazu soll ein Prognosemodell entwickelt werden, mit dem statistische Wahrscheinlichkeiten für spezifische poststationäre Versorgungsbedarfe auf der Grundlage von routinemäßig verfügbaren Daten geschätzt werden. Hierzu müssen in den Daten geeignete Risikofaktoren für die jeweils definierten Bedarfe identifiziert werden. Die Prognoseergebnisse sollen künftig im Rahmen des Entlassmanagements als zusätzliche Entscheidungshilfe fungieren, so dass notwendige Nachsorgemaßnahmen rechtzeitig eingeleitet werden können.

Quelle: EGMS