Disease Management in Deutschland

Disease Management in Deutschland - Datenmanagement Seite 161
Reakkreditierung bzw. das Benchmarking zuständigen Institution (z.B. das Bundesvesicherungsamt)
eingerichtet werden. Bestehende Strukturen und Techniken sollten
dabei verwendet werden, um schnell und ohne große zusätzliche Kosten die notwendige
technische Infrastruktur für den Datentransfer und die Datenarchivierung
bereitstellen zu können. Disease Management Datenbanken können dabei in drei
möglichen Qualitätsausprägungsstufen verwendet werden (Tabelle 5).
Tabelle 5: Mögliche Qualitätsausprägungsstufen für Datenbanken (I: niedrigstes Niveau,
III: höchstes Niveau)
Qualitätsniveau III Datenbanken, die zeitgrecht spezifische Daten zur Verfügung stellen
und einen Decision Support ermöglichen (Verknüpfung von
Routinedaten des Benchmarkingdatensatzes mit individuellen
Therapieempfehlungen)
Qualitätsniveau II Datenbanken, die zeitgerecht spezifische Daten zur Verfügung stellen;
Kompatibilität der Daten; Möglichkeit des Poolens von Daten für
Vergleiche; kein Decision Support möglich
Qualitätsniveau I Datenbanken, die unspezifische Dokumentationen ermöglichen
[Quelle: Eigene Darstellung]
Der Aufbau zentraler Disease Management Datenbanken bei den Krankenkassen
dient daher u.a.:
• der Steigerung der Effizienz in der Datenverwaltung durch eine Verbesserung und
Erleichterung der Dokumentation sowie einer Reduktion des Dokumentationsaufwandes
für den Leistungserbringer
• der Kostenreduktion in der Datenverwaltung
• dem Aufbau von effizienten Informationswegen
• der Verbesserung der Qualitätssicherung in der Datenverwaltung und -
dokumentation
• einer systematischen und zeitnahen, spezifischen Informationsbereitstellung relevanter
Daten für den Arzt mit der Möglichkeit der Entscheidungsunterstützung
über Decision Support - Systeme
• der systematisch Steuerung von Reminder
• der Möglichkeit einer kontinuierlichen Qualitätskontrolle und Qualitätsvergleiche in
Form des Benchmarkings
• der Sammlung bisher nicht vorhandener relevanter Daten zur Unterstützung der
Versorgungsforschung (z.B. Daten zu Krankheits - und Kostenstrukturen, zu sektorenübergreifende
Ressourcenverbrauch, etc.).