Abstracts by keywords: likelihood of hospitalization
Das Gesundheitssystem steht angesichts der Herausforderungen des demografischen Wandels vor der Frage, wie die Ressourcenallokation effizient und gerecht gestaltet werden kann. Nur 20% der Versicherten sind für 81,2% der Krankenhaus-, Arzneimittel- und Arztausgaben der Gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) verantwortlich (1). Etwa 5% der Patienten verursachen 50% der Inanspruchnahme (Abb. 1). Fast die Hälfte dieser Ausgaben entfällt auf Krankenhausbehandlungen. Diese sind in vielen Fällen unvermeidbar und dienen der Sicherheit und guten Behandlungsqualität von Patienten. Ein häufiger Grund für Leistungsinanspruchnahme ist das Vorliegen einer chronischen Erkrankung. Zu den 10 häufigsten Gründen für eine Krankenhausaufnahme gehören Diagnosen wie Herzinsuffizienz, Angina pectoris, Hypertonie und Typ-2-Diabetes (1). Die akute Verschlechterung chronischer Erkrankungen wie Diabetes oder Herzinsuffizienz führt oft zur Einweisung in ein Krankenhaus. Das Risiko einer Krankenhausaufnahme steigt deutlich an, wenn mehrere chronische Erkrankungen bei einer Person zeitgleich vorliegen. Um das Risiko einer Person einschätzen zu können, werden Risikoprädiktionsmodelle entwickelt (predictive modelling). Die Zielsetzung von Risikomodellen ist, (Wieder-) Aufnahmen im Krankenhaus zu vermeiden, die Entstehung von Krankenhauskosten zu verhindern und mit einer intensiven, kostengünstigeren, medizinischen Intervention bessere Gesundheitsoutcomes für den Patienten zu erreichen (2). Risikomodelle können viele Informationen aus den Leistungssektoren und Stammdaten parallel berücksichtigen und können sowohl für die Vorhersage von Krankenhausaufenthalten aus beliebigem Anlass als auch wegen spezifischer Erkrankungen eingesetzt werden.