Referenzbereiche und Auffälligkeitsbereiche für Datenvalidität

Teil der Entwicklung der Auswertungskonzepte ist die Definition von Auffälligkeits- und Referenzbereichen. Die Grenzen der Referenzbereiche legen fest, dass außerhalb dieses Bereichs liegende Ergebnisse auffällig sind und Hinweise auf verbesserungswürdige Qualität geben. Sie dienen als Auslöser für den Strukturierten Dialog.
Die Definition von Referenzbereichen orientiert sich dabei an den Ergebnissen, die sich aus der wissenschaftlichen Literatur, der Analyse eigener Erhebungen oder aus den Erkenntnissen der klinischen Praxis ableiten lassen. Die Festlegung der Auffälligkeits- und Referenzbereiche sollte einerseits möglichst frühzeitig erfolgen, erfordert aber andererseits oft erste Auswertungsergebnisse, wenn die wissenschaftliche Literatur hierzu keine ausreichenden oder sich stark unterscheidende Ergebnisse enthält.

Für die BQS-Bundesauswertung 2004 sind – bis auf wenige begründete Ausnahmen – für alle BQS-Qualitätsindikatoren Referenzbereiche festgelegt worden. Die Begründung für die Festlegung des Referenzwertes wird jeweils in der Erläuterung zum Referenzbereich dargelegt. Kriterien für die Entscheidung über Referenzwerte waren insbesondere

• die Evidenz aus der wissenschaftlichen Literatur,
• die beobachtete Spannweite der Krankenhausergebnisse in den BQS-Bundesauswertungen 2001 bis 2004 und
• die Anzahl der Krankenhäuser, für die ein Strukturierter Dialog mit den verfügbaren Ressourcen auf der Landesebene durchführbar erscheint.

Eine umfassende Darstellung über die Festlegung von Referenzbereichen und ihre Anwendung bei der Bewertung der Ergebnisse der BQS-Bundesauswertung 2004 ist im Kapitel „Bewertung der Auswertungsergebnisse“ zu finden.

Neben Referenzbereichen, die jene Ausprägungen eines Qualitätsindikators umfassen, die Ausdruck guter Indikations-, Prozess- oder Ergebnisqualität sind, werden auch Auffälligkeitsbereiche für Datenvalidität bestimmt. Hierbei geht es darum, auffällig niedrige Raten unerwünschter Ereignisse in der Ergebnisqualitätsmessung oder unplausibel hohe Raten bei Messung von Indikations- oder Prozessqualität systematisch und nachvollziehbar zu identifizieren, um im Rahmen des Strukturierten Dialogs die Validität der hierzu gelieferten Daten zu überprüfen.