Funnel-Plots zum Vergleich von Dekubitus- und Sturzkennzahlen in 76 Pflegeheimen

 

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Zusammenfassung

Ziel der Studie: Die Kennzahlen der Qualitätsindikatoren „Einrichtungsinterne Stürze” und „Einrichtungsintern entstandene Dekubitus” von 76 deutschen Pflegeheimen sollen mithilfe von Benchmarkgrafiken und Funnel-Plots dargestellt, verglichen und Vor- und Nachteile beider Methoden diskutiert werden.

Methodik: Im Jahr 2009 erfolgte eine deutschlandweite Prävalenzerhebung pflegerelevanter Probleme in 76 Pflegeheimen (n=5 521). 2 geschulte Pflegekräfte beurteilten unter anderen das Dekubitus- und Sturzrisiko, das Vorhandensein von Dekubitus und ob Bewohner gestürzt waren. Pro Einrichtung wurden risikoadjustierte Dekubitus- und Sturzprävalenzen berechnet und in Form von Säulendiagrammen und Funnel-Plots dargestellt.

Ergebnisse: Die Anteile einrichtungsintern entstandener Dekubitus Grad 2, 3 oder 4 variierten zwischen 0% und 11%. Im Mittel betrug die Dekubitusprävalenz 2,5%. Durchschnittlich waren 6% aller sturzgefährdeten Bewohner mindestens einmal innerhalb der letzten 14 Tage gestürzt. Die Anteile der gestürzten Bewohner variierte zwischen 0% und 100%. Zwar kann man mithilfe von Säulendiagrammen die Unterschiede zwischen den Einrichtungen grafisch darstellen und Einrichtungen Rangplätze zuweisen, doch wird die Präzision der Werte vernachlässigt. Darüber hinaus sind Kriterien für „auffällige” Einrichtungen willkürlich. In Funnel-Plots werden Kennzahlen in Beziehung zu ihrer Präzision dargestellt. Obwohl Unterschiede zwischen den Pflegeheimen festgestellt wurden, konnten diese mehrheitlich auf zufällige Variabilität zurückgeführt werden.

Schlussfolgerung: Zum Vergleich medizinischer oder pflegerischer Versorgungsqualität zwischen Einrichtungen des Gesundheitswesens sollten Funnel-Plots Säulendiagrammen vorgezogen werden. Diese erlauben eine adäquate Berücksichtigung der Präzision welche im Wesentlichen durch die Einrichtungsgröße bestimmt wird. Trotz Unterschiede, war die Prävalenz einrichtungsintern entstandener Dekubitus in keinem der untersuchten Pflegeheime signifikant höher als im Vergleich zu allen anderen. In 2 von 75 untersuchten Einrichtungen waren die Sturzprävalenzen auffällig hoch. Trotz der Überlegenheit gegenüber Säulendiagrammen liefern Funnel-Plots keine Hinweise, ob gemessene Ergebnisse insgesamt als gut oder schlecht gewertet werden können.

Abstract

Aim of the Study: The aim of this study was to display the values of the quality indicators “falls in the institution” and “institutionally acquired pressure ulcers” of 76 German nursing homes in bar graphs and funnel plots and to discuss the advantages and disadvantages of both methods.

Methods: In 2009 a nationwide prevalence study has been conducted in 76 nursing homes (n=5 521). Among others two trained data collectors assessed the fall and pressure ulcer risks, the presence of pressure ulcers and whether nursing home residents fell. Risk adjusted fall and pressure ulcer prevalence rates were calculated per institution and displayed in bar graphs and funnel plots.

Results: The proportions of residents with pressure ulcers grade 2, 3 or 4 varied between 0 and 11%. The average pressure ulcer prevalence was 2.5%. On average, 6% of residents at risk for falling fell during the last 2 weeks. The proportions of fallen residents varied between 0% and 100%. In bar graphs differences between institutions and rankings can be displayed. However, the precision of the point estimates is not taken into account. Furthermore, criteria for determining conspicuous institutions are arbitrary. In funnel plots values are plotted against their precision. Although there were differences between the investigated nursing homes, most of them could be explained by chance.

Conclusion: Funnel plots should be used when comparing medical or nursing performance between health care institutions. They take the precision of estimates into account that is usually the size of the institution. Despite differences, there was no nursing home with a prevalence of institutionally acquired pressure ulcers that was significantly higher than those in all the other institutions. In 2 out of 75 nursing homes the proportions of fallers were higher than expected by chance. In terms of performance improvement the reasons for this should be further investigated. However, in spite of the advantages of funnel plots they do not provide guidance as to whether the measured results can be tolerated and are acceptable.

Literatur

• 1 Lloyd R. Quality Health Care: A Guide to Developing and Using Indicators. Sudburry, Massachusetts: Jones and Bartlett; 2004
  Google Scholar
• 2 BQS, .Hrsg Qualität sichtbar machen. BQS-Qualitätsreport; 2008
  Google Scholar
• 3 Aydin CE, Bolton LB, Donaldson N. et al . Creating and analyzing a statewide nursing quality measurement database.  J Nurs Scholarsh. 2004;  36 371-378
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 4 DNQP, .Hrsg Expertenstandard Dekubitusprophylaxe in der Pflege. 2. Auflage. Osnabrück; 2004
  Google Scholar
• 5 Comondore VR, Devereaux PJ, Zhou Q. et al . Quality of care in for-profit and not-for-profit nursing homes: systematic review and meta-analysis.  BMJ. 2009;  339 b2732
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 6 Kottner J, Lahmann N, Wilborn D. et al . Ein Vergleich der Dekubitushäufigkeiten zwischen 37 Pflegeheimen.  Pflege Z. 2009;  62 34-35
  PubMedGoogle Scholar
• 7 Healey F, Scobie S, Oliver D. et al . Falls in English and Welsh hospitals: a national observational study based on retrospective analysis of 12 months of patient safety incident reports.  Qual Saf Health Care. 2008;  17 424-430
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 8 Reiter A, Fischer B, Kötting J. et al . QUALIFY: Ein Instrument zur Bewertung von Qualitätsindikatoren.  Z Arztl Fortbild Qualitatssich. 2007;  101 683-688
  PubMedGoogle Scholar
• 9 Berlowitz D, Anderson J, Ash AS. et al . Reducing random variation in reported rates of pressure ulcer development.  Med Care. 1998;  36 818-825
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 10 Goldstein H, Spiegelhalter DJ. League tables and their limitations: statistical issues of institutional performance.  J Roy Statist Soc Ser A. 1996;  159 385-443
  PubMedGoogle Scholar
• 11 Spiegelhalter DJ. Funnel plots for comparing institutional performance.  Statist Med. 2005;  24 1185-1202
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 12 Lane S, Weeks A, Scholefield H. et al . Monitoring obstetricians' performance with statistical process control charts.  BJOG. 2007;  114 614-618
  PubMedGoogle Scholar
• 13 Kirkham JJ, Bouamra O. The use of statistical process control for monitoring institutional performance in trauma care.  J Trauma. 2008;  65 1494-1501
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 14 Gale CP, Roberts AP, Batin PD. et al . Funnel plots, performance variation and the Myocardial Infarction National Audit Project 2003–2004.  BMC Cardiovasc Disord. 2006;  6 34
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 15 Lahmann N, Halfens RJ, Dassen T. Prevalence of pressure ulcers in Germany.  J Clin Nurs. 2005;  14 165-172
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 16 Hoppe C, Pöhler A, Kottner J. et al . Dekubitus: Neue Daten zu Risiko, Prävalenz und Entstehungsorten.  Pflege Z. 2008;  61 90-93
  PubMedGoogle Scholar
• 17 Wilborn D, Halfens R, Dassen T. et al . Dekubitusprävalenzen in deutschen Pflegeheimen und Kliniken – Welche Rolle spielt der Nationale Expertenstandard Dekubitusprophylaxe in der Pflege?.  Gesundheitswesen. 2009;  Jun 23
  PubMedGoogle Scholar
• 18 Lahmann N, Kottner J, Heinze C. et al .Bundesweite Erhebung zu Pflegeproblemen 2009. Berlin: Charité-Universitätsmedizin Berlin; 2009
  Google Scholar
• 19 European Pressure Ulcer Advisory Panel (EPUAP) . http://www.epuap.org/gltreatment.html vom 19.11.2008
  PubMed
• 20 Kottner J, Dassen T, Lahmann N. Comparison of two skin examination methods for grade 1 pressure ulcers.  J Clin Nurs. 2009;  18 2464-2469
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 21 Kottner J, Halfens R, Dassen T. An interrater reliability study of the assessment of pressure ulcer risk using the Braden scale and the classification of pressure ulcers in a home care setting.  Int J Nurs Stud. 2009;  46 1307-1312
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 22 Kottner J, Dassen T. Dekubitusprävalenzmessungen und Interrater-Reliabilität.  Pflegewissenschaft. 2008;  499-503
  PubMedGoogle Scholar
• 23 Bergstrom N, Braden BJ, Laguzza A. et al . The Braden Scale for Predicting Pressure Sore Risk.  Nurs Res. 1987;  36 205-210
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 24 Kottner J, Dassen T. An interrater reliability study of the Braden scale in two nursing homes.  Int J Nurs Stud. 2008;  45 1501-1511
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 25 Myers H, Nikoletti S. Fall risk assessment: a prospective investigation of nurses’ clinical judgement and risk assessment tools in predicting patient falls.  Int J Nurs Pract. 2003;  9 158-165
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 26 Steingass S, Klein B, Hube G. et al . Neue Wege der Qualitätssicherung-Modellprojekt Dekubituserfassung im Ostalbkreis.  Gesundheitswesen. 2002;  64 585-591
  Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar

Korrespondenzadresse

Dr. J. Kottner

Charité-Universitätsmedizin

Berlin

Institut für Medizin-/

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Pflegewissenschaft

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13353 Berlin

Email: jan.kottner@charite.de