Benchmarking 2014
Petr Tůma Praha, 21.5.2014
Obsah sdělení 1. Představení produktu Advance Hospital Analytics • Koncept produktu • Globální analýza • Speciální analýzy
2. Typické analytické postupy 3. Adresáti zajímavých zjištění 4. Kam směřovat další rozvoj benchmarkingu? 2
1
Koncept produktu 1. Hospitalizační případy akutní péče 2. Spotřeba zdrojů • Výkony hospitalizačních případů • ZUM a ZULP hospitalizačních případů
3. Porovnání roční produkce 4. Univerzalita řešení 5. Možnost globálních „průřezových“ i výběrových podrobných pohledů („podrobnost pohledu není omezena“) 3
Principy zpracování a prezentace dat (1) •
•
•
Výkonnost a spotřeba zdrojů jsou ve výstupech analýz vyjádřeny v přirozených jednotkách (jako jsou např. počty ošetřovacích dnů, nebo počty výkonů, počty denních dávek léků). Pokud není zobrazení v přirozených jednotkách možné, nebo není vhodné, jsou použity proxy ukazatele (jako např. body, nebo ceny ZUM a ZULP). Reálné nákladové hodnoty nemocnic nejsou předmětem srovnávání. Ceny ZUM a ZULP jsou standardizovány.
4
2
Principy zpracování a prezentace dat (2) •
•
Srovnávání a vyhodnocování výkonnosti a spotřeby zdrojů je nezávislé na aktuálních úhradových mechanizmech (např. na tom, zda případ je hrazen v rámci DRG alfa, nebo na individuální základní sazbě). Hodnoty konkrétní nemocnice jsou srovnávány s referenčními údaji, vytvořenými z dat všech nemocnic souboru.
5
Principy zpracování a prezentace dat (3) Součástí interpretace výsledků výběrových analýz je strukturovaný pohovor se zástupcem nemocnice, optimálně s odpovědným zástupcem poskytovatele pro danou oblast péče. Před tímto pohovorem má nález vzešlý z benchmarkingu povahu indicie (v podstatě hypotézy).
6
3
1. etapa – globální analýza (GA) Globální analýza představuje screening, který • umožní podchytit (statisticky) neobvyklé hodnoty • umožní odhadnout, zda je skladba případů (popsaná demograficko klinickými charakteristikami) srovnatelná s referenčním souborem a zda je vhodné provádět výběrovou analýzu. Od globální analýzy se zejména očekává, že pomůže identifikovat „nestandardní“ oblasti, 7 které budou předmětem výběrové analýzy.
2. etapa – speciální analýza (SA) Druhá etapa navazuje na etapu prvou, využívá podobné přístupy a používá částečně stejné dimenze i ukazatele. Od první etapy se liší těmito znaky • výběrovost oblastí • individualizovaný přístup • více dimenzí, další ukazatele • užití kombinace dimenzí => podrobnější pohledy na data Oblasti si vybírá klient.
8
4
Rozdíl mezi globální a speciální analýzou Globální analýza
Sada ukazatelů Dimenze: Baze DRG
Speciální analýza
Rozšířená sada ukazatelů Dimenze: Baze DRG Hl. diagnóza Oper. výkon(y) Vedl. diagnózy Věkové škály a jiné ...
9
Prezentace dat v globální analýze - základní sada ukazatelů (baze DRG)
Náklady jsou „quasi náklady“ = cena ZUM + ZULP + body
10
5
Prezentace dat v globální analýze - listy Hodnoty souboru benchmark (B)
Statistické parametry
Rozdíly ukazatelů R=N-B
„Absolutní“ ukazatele A = R x počet
Hodnoty souboru nemocnice (N)
Podíly ukazatelů K=N/B
„Relativní“ ukazatele (R nebo K)
Kombinované listy, souhrny, grafická vyjádření
11
Prezentace dat v globální analýze - hodnoty bazí (B a N) Výchozí podklad pro GA
12
6
Prezentace dat v globální analýze - „statistika“
13
Prezentace dat v globální analýze - „relativní ukazatel“ Pro každý ukazatel je vybrán buď podíl nebo rozdíl, např.: • Prům. věk – rozdíl roků • Podíl případů do 18 r. – rozdíl % bodů • Prům. délka – rozdíl dnů • Body za dny IP – podíl (v %) • Cena ZULP - podíl (v %) • atd. 14
7
Prezentace dat v globální analýze - „relativní ukazatel“ Velké množství údajů umožňují lépe prohlédnout zapnuté filtry:
15
Prezentace dat v globální analýze - možnost „filtrovat“ ukazatele Podmínka počtu případů v bazi:
16
8
Prezentace dat v globální analýze - možnost „filtrovat“ ukazatele Podmínka rozmezí poměrového ukazatele
17
Prezentace dat v globální analýze - možnost „filtrovat“ ukazatele Podmínky jednotlivých hodnot nemocnice ( > )
18
9
Prezentace dat v globální analýze - možnost „filtrovat“ ukazatele Podmínky jednotlivých hodnot BENCH ( > )
19
Prezentace dat v globální analýze - kategorizace ukazatelů Jiný pohled na stejná data (filtry ponechány):
20
10
Prezentace dat v globální analýze - „absolutní“ diference ukazatele (1) Zohlednění počtu případů nemocnice = rozdíl x počet případů (body a ceny v tis.)
21
Prezentace dat v globální analýze - „absolutní“ diference ukazatele (2) Zohlednění počtu případů nemocnice (ukazatel =počet případů)
22
11
Prezentace dat v globální analýze - kombinované zobrazení Kombinované zobrazení „relativního“ a „absolutního“ zobrazení ukazatele (zde stand. cena ZUM a ZULP v tis. Kč):
23
Typické či zajímavé nálezy z globální analýzy (Globální analýza má nalézt problematická místa a napomoci formulovat otázky) 1. Vysoké body za OD int. péče 2. Vysoká cena za léky 3. Vysoké body za laboratoř 4. „Příměsi“ v bazích (náklady, které bychom v daných bazi nečekali; např za interv. kardiologii, nebo za cytostatika apod.) 5. Vysoký nebo nízký podíl CC nebo MCC 24
12
Doporučení, vzešlé z globální analýzy Zpracovatel navrhne baze ke speciální analýze:
„Doporučujeme analyzovat podrobně: 0102 - SPINÁLNÍ VÝKONY a 0106 - JINÉ VÝKONY PŘI ONEMOCNĚNÍCH A PORUCHÁCH NERVOVÉHO SYSTÉMU. Co tomu říkáte?“
Nemocnice buď akceptuje návrh, nebo vybere jiné baze pro speciální analýzu.
25
Speciální analýza – dvě linie postupu Speciální analýza
Ne
Globální analýza
Problém – Chceme ho řešit?
1
Lze benchmarkovat ?
Ano
2
Orientační benchmarking
2
Podrobný benchmarking
26
13
Typické analytické postupy
Kroky aplikované na DRG benchmarkingu: 1. benchmarking celé baze DRG; problém? 2. chceme problém řešit? 3. lze problém řešit podrobnějším benchmarkingem? 4. nalezení vhodnějších podmnožin baze DRG 5. benchmarking podmnožin baze DRG 27
Typické analytické postupy s příklady výstupů V 1. kroku zvažujeme, zda chceme problém řešit.
28
14
Typické analytické postupy s příklady výstupů Ve 2. kroku zjišťujeme, zda existují vhodné podmnožiny. Použití (různých) dimenzí je intuitivní a empirické.
29
Typické analytické postupy s příklady výstupů Ve 2. kroku zjišťujeme, zda jsou vhodné podmnožiny.
?
Je k benchmarkingu vhodná Je k benchmarkingu podmnožina K55-K63 - Jiné vhodná podmnožina K55-K63 - Jiné nemoci střev ? nemoci střev ?
30
15
Typické analytické postupy s příklady výstupů 3. krokem je podrobný benchmarking vybraných množin (zde C18 a C20)
31
Typické analytické postupy s příklady výstupů 3. krokem je podrobný benchmarking vybraných množin
Interní klinický audit a audit kódování
32
16
Typické analytické postupy s příklady výstupů Dilema podrobnosti benchmarkingu – volba mezi dvojím možným pokračování: 1
Např. : - vedlejší diagnózy - časový profil případu
2 - správnost kódování - nežádoucí příhody - suboptimální postupy
•
V určité fázi benchmarkingu je nejefektivnějším postupem klinický audit
33
Hledání vhodných podmnožin – základní dilema ccc Špatná porovnatelnost
Lepší porovnatelnost
Hodně případů zahrnutých
Hodně případů vyloučených
Významné počty případů
Nevýznamné počty případů ? Nastavení ? 34
17
Aktivity související s výkonnostním benchmarkingem • •
Benchmarking kvality (a „kvantity“) kódování (a/nebo) audit kvality kódování • správnost vedlejších diagnóz • správnost volby hlavní diagnózy
•
Audit klinických procesů • podrobnější popis benchmarkovaných podmnožin • identifikace „suboptimálních“ klinických procesů • identifikace náhodných jevů
Audit sleduje i ukazatele, které byly předmětem benchmarkingu, ale už jen na velmi úzce selektované skupině případů. 35
Benchmarking = týmová práce 1. Zpracování dat – vyhledání indicií problémů – výběr pro podrobnější analýzu – zpracování dat – vytvoření hypotéz – (klinický audit – komunikace s klinickými pracovníky – hledání správné interpretace nálezů ...) 2. Nutnost týmové práce – řešitelský tým tvoří (externí) dodavatel a klient; kontextové klinické informace jsou nezbytné a nikdy nejsou plně obsaženy v benchmarkovaných datech. 36
18
Klinický audit = validace hypotéz benchmarkingu Zdánlivě podobné, ale ve skutečnosti rozdílné výroky: Nemocnice v bazi 0601 ... 1. ...má více nákladů za laboratorní vyšetření (benchmarking – faktum) 2. ... má (možná) zbytečně více nákladů za laboratorní vyšetření (benchmarking – hypotéza) 3. ... má (prokazatelně) zbytečně více nákladů za laboratorní vyšetření (klinický audit – faktum) = validace hypotézy benchmarkingu 37
Příklad možného rozšíření ukazatelů a dimenzí ve speciální analýze – léky v bazi 0601 – ARC3
38
19
Příklad možného rozšíření ukazatelů a dimenzí ve speciální analýze – léky v bazi 0601 – ATC4
39
Příklad možného rozšíření ukazatelů a dimenzí ve speciální analýze – léky v bazi 0601 – ATC5
40
20
Příklad možného rozšíření ukazatelů a dimenzí ve speciální analýze – léky v bazi 0601 – ATC7
41
Zjištění pro nemocnice a zjištění pro DRG systém
Dvojí (doplňující se) pohled na jedny data = dvojí užitek Cílem je zjištění rozdílů v Cílem je zjištění nedokonalostí poskytování péče. DRG klasifikace. Nedokonalost DRG klasifikace je šum, který potřebujeme odstranit.
Rozdíly v poskytování péče představují šum, který potřebujeme odstranit. 42
21
Hodí se DRG pro benchmarking?
Benchmarkovatelná množina je často vzdálená definici baze Proč tedy používat DRG jako dimenzi při benchmarkingu? 1. DRG je úhradová jednotka. Nemocnici zajímá, jak efektivně produkuje tuto jednotku 2. Vedlejším produktem benchmarkingu mohou být poznatky o DRG klasifikaci (identifikace problematických oblastí; náměty na zlepšení) 43
Některá zjištění - pro vývoj DRG 1. Špatná kvalita bazí „na konci“ MDC („Jiná onemocnění ...“) 2. Špatná kvalita bazí „na začátku“ MDC (0101 – Kraniotomie; 0601 – Velké výkony na střevu) 3. Špatná kvalita celých MDC (Novorozenci) 4. Vedlejší diagnózy by asi měly mít přiřazený stupeň cc-severity (1; 2; 3) specificky podle baze 5. A jiné ... 44
22
Kam směřovat rozvoj benchmarkingu? • • • • • • • • •
Kategorizace ZUM (?) Standardizace cen ZUM a ZULP (?) Reálné náklady nemocnic versus standardizované náklady Definice a identifikace „složených“ případů Překlady a rehospitalizace „Řetězení“ případů Hospitalizační případy a ambulantní péče Definice klinických „událostí“ (reoperace) a další ... 45
Shrnutí principů 1. Možnost (stále) podrobnějšího pohledu při procesu benchmarkingu ! 2. Flexibilita zpracování dat 3. Paralelně: a) zkoumání, zda se hodí benchmarking; b) vlastní benchmarking 4. Nutnost kontextových informací 5. Teprve klinický audit plně validuje nálezy (hypotézy) vzešlé z benchmarkingu 6. Týmová práce – inspirativní prostředí 7. Použitá metoda nesmí ustrnout ! 46
23
Děkuji Vám za pozornost Petr Tůma
24
