Welchen Einfluss haben qualitative und quantitative Parameter der Pflege in
Akutkrankenhäusern auf Personal- und Patienten-Outcomes?
Reinhard Busse, Prof. Dr. med. MPH FFPHFG Management im Gesundheitswesen, Technische Universität Berlin
(WHO Collaborating Centre for Health Systems Research and Management)
&European Observatory on Health Systems and Policies
Patienten-Outcomes?Ergebnisse der RN4Cast-Studie
Pflegepersonal:Arbeitsumgebung (PES),
Arbeitsbelastung, Qualität & Patientensicherheit,
Burn-Out, Zufriedenheit
2 3
Hintergrund
Endogenitätsproblem!
Patienten-Outcomes:Zufriedenheit,
Aufenthaltsdauer,Komplikationen,
Risikoadjustierte Mortalität, Failure to Rescue (Tod/Komplikation)
Krankenhaus-Charakteristika:Größe (Betten, Personal), Personal pro Patient/ Bett,
Umstrukturierungen, Trägerschaft, Lehrstatus,
technologische Ausstattung …
2 3
1
Endogenitätsproblem!
US-Daten zeigen, dass % gut ausgebildetes (und z.T. mehr) Pflegepersonal bestimmte schlechte Outcomes (Komplikationen, FTR) verringert
www.RN4CAST.eu 3
US-Daten zeigen, dass weniger Pflegepersonal (höhere Patient-Nurse-Ratio) für Pflegepersonal und Patienten schlecht ist
Needleman et al., New England Journal of Medicine (2002)
• Zusammenhang zwischen besserer Personalbesetzung und niedrigeren Komplikationsraten(z.B. Harnwegsinfektionen und Pneumonie) bzw. kürzerer Verweildauer
Aiken et al., JAMA (2002)
• Zusammenhang zwischen Personalbesetzung einerseits und Mortalität und FTR andererseits
• Je zusätzlicher Patient: 7% höhere Wahrscheinlichkeit zu versterben (OR 1,07; 95% CI: 1.03-1.12) und 7% höhere Wahrscheinlichkeit bei FTR (OR 1,07; 95% CI: 1.07-1.25)
Friese et al., Health Services Research (2008)
• Zusammenhang zwischen schlechterer Arbeitsumgebung und Mortalität (OR 1,37; 95% CI: 1.07-1.76) und FTR (OR 1,48; 95% CI: 1.07-2.03) auf chirurgischen Stationen der Onkologie
Literatur (nordamerikanisch)
1.07-1.76) und FTR (OR 1,48; 95% CI: 1.07-2.03) auf chirurgischen Stationen der Onkologie
Tschannen and Kalisch, Western Journal of Nursing Research (2009)
• Bessere Personalausstattung führte zu kürzeren LOS (als erwartet laut DRG Codierung)
Needleman et al., New England Journal of Medicine (2011)
• Unterbesetzung für >8h/d erhöht Mortalität um 2% (95% CI: 1,01-1,03), hoher patient turn-over um 4% (95% CI: 1,02-1,06)
Aiken et al., Medical Care (2011)
• Senkung der Arbeitsbelastung um einen Patient je Pflegekraft senkt Mortalität um:
– 9% in Krankenhäusern mit sehr guter Arbeitsumgebung
– 4% bei mittlerer Arbeitsumgebung
– nicht bei schlecht bewerteter Arbeitsumgebung
Rafferty et al. (2006): England
• Patienten aus Krankenhäusern mit der besten Personalbesetzung (niedrigste Pat.-Nurse-Ratios) hatten signifikant bessere Ergebnisse als in KH mit schlechterer Besetzung.
• Mortalität in KH mit höchsten P-N-Ratios (12,4 bis 14,3): 26% höhere Mortalität (95% CI: 12-49%) als in KH mit 6,9 bis 8,3 Patienten)
Van den Heede et al. (2008): Belgien
• No association between hospital-level nurse staffing measures and patient outcomes (usingGEE; repeated using Mehrebenenmodell)
– Deren Erklärung: Varianz in Pflegebesetzung zwischen KH kleiner als in anderen Ländern
Literatur & Ergebnisse (europäisch)
Van den Heede (2009): Belgien
• Mortalität nach elektiver Herz-OP signifikant niedriger bei besserer Personalbesetzung
� RN4Cast-Studie 2009-2011• 12 Europäische Länder• 34000 „registered“ Pflegefachkräfte aus 500
Krankenhäusern (D: 1511 / 51) • je nach Krankenhausgröße 2-6 chirurgischen,
internistischen oder gemischten Stationen
Nurses per hospital
Hospitals NursesMean (standard
deviation) RangeBelgium 67 3186 48 (21) 8-101England 46 2918 63 (26) 6-126
Finland 32 1131 35 (15) 7-64Germany 49 1508 31 (17) 6-67
Greece 24 367 15 (7) 5-32
Krankenhäuser und Pflegekräfte in allen teilgenommenen Krankenhäusern und Ländern
Ireland 30 1406 47 (14) 19-82Netherlands 28 2217 79 (41) 15-161Norway 35 3752 107 (65) 25-245Poland 30 2605 87 (15) 55-117Spain 33 2804 85 (37) 45-167Sweden 79 10133 128 (108) 11-467
Switzerland 35 1632 47 (17) 17-95All European 488 33659 65 5-467US 617 27509 45 (38) 10-282Total 1105 61168 63 5-467
Größe der Krankenhäuser nach Bettenzahl(im Durchschnitt: 599 Betten pro Krankenhaus)Universitätskrankenhäuser in dunkelgrün
2200240026002800300032003400
0200400600800
1000120014001600180020002200
Fragebogen Pflegekräfte:
Arbeitsumgebung, Burnout, Qualität ...
Fragebogen Patienten:
Zufriedenheit
RN4Cast-Instrumente
Fragebogen Krankenhaus
Krankenhaus-Entlassungsdaten:
Mortalität, Komplikationen, FTR
Fragebogen Pflegekräfte 1999: Arbeitsumgebung,
Burnout, Qualität ...Fragebogen Pflegekräfte:
Arbeitsumgebung, Burnout, Qualität ...
Fragebogen Patienten:
Zufriedenheit
RN4Cast-Instrumente
FragebogenKrankenhaus
Krankenhaus-Entlassungsdaten:
Mortalität, Komplikationen, FTR
�4 Bereiche• Arbeitsplatz (einschl. Practice Environment
Scale PES & Maslach-Burnout-Index MBI)• Qualität und Sicherheit• Fragen zur letzten Arbeitsschicht• Angaben zur Person
Practice Environment Scale (PES)
11
Rund die Hälfte aller Pflegekräfte bewerten ihreArbeitsumgebung nur als schlecht/ mäßig (poor/ fair) ...
www.RN4CAST.eu
... womit nur wenige Krankenhäuser“Magnet hospital”-Level erreichen
www.RN4CAST.eu
In den RN4Cast-Ländern sind >25% der Pflegekräfte mit ihrer Arbeitssituation unzufrieden ...
37,3 37,8
26,9
55,6
4239,1
26,4
www.RN4CAST.eu
21,5 21
26,9
11,2
20,7
25,722,4
26,4
BE CH DE ES FI GR IE NL NO PL SE UK Total
55,0%
41,4%
36,8%
48,1%48,3%
50,0%52,9%
42,9%41,7%
56,5%
62,1%
56,3%53,8%
50,0%
41,2%
52,9%
80,0%
42,9%
47,4%
38,5%
60,0%
44,9%
63,0%61,9%
39,4%
50,0%
36,6%
43,1%
37,3%40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
90,0%
… in Deutschland zwischen 0% und 80% …
16,7%
33,3%36,8%
30,6%
35,6%
26,7%
31,3% 30,0%
23,7%21,4%
20,7%
0,0%
30,6%29,0%
33,3% 33,3%
27,8%28,6%
13,4%
38,5%
29,3% 30,0%28,1%
16,1%
36,6%37,3%
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51G
esam
t
www.RN4CAST.eu
... bei sehr starker Zunahme gegenüber 1999
37,3 37,8
26,9
55,6
4239,1
26,4
1999: 37%
www.RN4CAST.eu
21,5 21
26,9
11,2
20,7
25,722,4
26,4
BE CH DE ES FI GR IE NL NO PL SE UK Total
1999: 17%
Sogar knapp 30% leiden unter emotionaler Erschöpfung ...
www.RN4CAST.eu
42,5
36,8
44,8
40,0
46,4
37,5
56,5
51,7
43,841,2
66,7
40,0
44,0
37,940,0
50,0
60,0
70,0
Krankenhausebene in Deutschland:Emotionale Erschöpfung hoch in %
Unikliniken:26,3%
25,9
33,3
27,8
36,8
33,333,3
22,223,7
11,8
28,1
37,5
26,0
18,4
26,724,1
9,1
34,7
23,1
0,0
17,6
22,6
28,626,3
19,0
27,8
32,1
22,425,0
26,5
20,7
25,9
33,3
30,0
18,2
29,7
20,0
12,5
34,1
37,9
29,6
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51G
ES
AM
T
www.RN4CAST.eu
... eine Verdoppelung gegenüber 1999
www.RN4CAST.eu
1999: 15%
1999: 33%
Gefährdung für Burnout (absolute Zahlen; N=1512)
336
503 472
120
446 435
50%
60%
70%
80%
90%
100%
hoch
1056
563 605
0%
10%
20%
30%
40%
50%
Depersonalisation Emotionale Erschöpfung reduzierte persönliche Leistungsfähigkeit
mittel
niedrig
www.RN4CAST.eu
Gefährdung für Burnout (prozentual; N=1512)
Für 14,5% der befragten Pfegekräfte wurde ein bereits bestehendes Burnout mit dem MBI festgestellt
(hohe Werte für emotionale Erschöpfung plus hohe Werte fürDepersonalitsationund/oder reduzierte persönliche Leistungsfähigkeit)
22%
8%
29% 29%
60%
70%
80%
90%
100%
70%
37% 40%
33% 31%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Depersonalisation Emotionale Erschöpfung
reduzierte persönliche Leistungsfähigkeit
niedrig mittel hoch
www.RN4CAST.eu
Gute Arbeitsumgebung korreliertmit niedrigerer Burnout-Rate in allen Ländern
www.RN4CAST.eu 22
Dagegen fällt die Bewertung der Versorgungsqualität besser (aber nicht unbedingt gut) aus ...
www.RN4CAST.eu
1999: 20%
1999: 14%
... und korreliert gut mit der Patienten-einschätzung
1718
1112
14
16
18
20
Bei der beurteilten Patientensicherheit sieht es deutlich besser aus…
% Pflegepersonen, die die Patientensicherheit als schlecht einschätzten
67 7
6
8
65
6
4
6
0
2
4
6
8
10
... aber – je nach Land – großen Zweifeln, dassPatienten sich nach Entlassung selbst versorgen können
1999:
www.RN4CAST.eu
1999: 19%
1999: 42%
Gute Arbeitsumgebung korreliert mit höherer (eingeschätzter) Patientensicherheit in allen Ländern
www.RN4CAST.eu
Patienten-Pflegekraft-Verhältnis
www.RN4CAST.eu
“Intent to leave” innerhalb des nächsten Jahres
30
4449
36
4944
25
44
27
34
2830
40
50
60
19
25 27
14
0
10
20
30
www.RN4CAST.eu
Thema 1: Migration in der Pflege
Fragestellung
� Können wir Push-Faktoren identifizieren, die für eine Abwanderung von Krankenhauspflegepersonal verantwortlich sind?
� Finden deutsche Pflegekräfte wirklich bessere Arbeitsbedingungen in beliebten Zielländern vor?
� Welche Implikationen können daraus für Deutschland gezogen werden?
SE
NO
UK
IR
FI
EE
LT
LV
• Hohe Arbeitsbelastung• Begrenzte Entscheidungs-
befugnisse• Niedriges Gehalt• Fehlende Anerkennung• Schlechte Zusammen-
arbeit und Arbeitsklimazwischen Ärzten und
Push-Faktoren(verantwortlich für Absichtzum Auswandern)
D
E
NL
CH
SP
UK PO
AT
GR
BE
FR
IT
SK
CZ
HU
SI
ZA
zwischen Ärzten und Pflegepersonal,
• Schlechte Weiter-bildungsmöglichkeiten
���� Aus der Literatur bekannte Push-Faktoren bestätigen sich im PES!
Nächster Schritt:
Vergleich der Push-Faktoren mit den Vergleich der Push-Faktoren mit den Ziel- und Herkunftsländern (Schweiz, Norwegen, Niederlande, Schweden, England, England, Griechenland,Polen und Südafrika
NO
NO
NONO
NO
NOUK
UK
UK
UK
UK
CH
CH
CH
CH
CH CH CH
CH
SE
SESE
SE SE
NL NL
NL
NL
NL
NL
NL
PL
GR
GRZA
ZA
ZA
ZA
ZA
0
10
20
30
40
sufficient nursing staff
decision-making power
satisfaction with remuneration recognition
good working environment
collaboration between nurses and physicians
not emotionally exhausted
advanced training prospects
*
Personalbesetzung Entscheidungs- Zufriedenheit Anerkennung Gute Arbeits- Zusammenarbeit emotional Weiterbildungsausreichend befugnisse mit Gehalt umgebung Pflege / Ärzte erschöpft möglichkeiten
NO
NO
UK
UK
UK
SE
SE
SE
NLPL
PL
PL
PL PL
PL
PL
GR
GR GRGR
GRGR
ZA
ZA
ZA
-50
-40
-30
-20
-10
0
(76%) (66%) (35%)
(48%) (42%)(30%)
(30%)
(17%)
Bzgl. wie vieler Faktoren verbessert sich eine Pflegekraft, die aus Deutschland auswandert?
2
4
6
88
7
6
5
4
0
2
CH NL NO UK SE
0
5
10
ZA GR PO
3 6 7
www.pflege-wandert-aus.de
Thema 1 Webseite (deutsch/engl.)
Thema 1 Publikation
Sind durch die Veränderungen der letzten Jahre – Stellenabbau, DRG-Einführung etc. –Auswirkungen in der Pflege spürbar und
messbar?
Thema 2
Studienlage in Deutschland
• Pflegethermometer: wahrgenommene Kürzung des Personals� Steigende Arbeitsbelastung, Überstunden und Defizite in der Patientenversorgung� Unzufriedenheit und Überlegungen auszuwandern bzw. die Pflege zu verlassen
(Isfort et al. 2010)
• ArbiK-study: Schlechtere Zusammenarbeit zwischen Pflegekräften und Ärzten(Schmidt et al. 2008)
• NEXT-study: ein hoher Anteil an Pflegekräften in deutschen Krankenhäusern ist emotional erschöpft und trägt ein Risiko an Burnout zu erkranken.
� dies mag zur Verringerung der Qualität in der Patientenversorgung führen, was wiederrum(als Konsequenz aus der verringerten Leistungsfähigkeit) zu verringerter Zufriedenheit und (als Konsequenz aus der verringerten Leistungsfähigkeit) zu verringerter Zufriedenheit und Burnout führen kann (Simon et al. 2005; Li et al. 2010).
• WAMP: DRGs verursachen eine Verschlechterung der generellen Arbeitsbedingungen, Zufriedenheit und Motivation (Braun et al. 2011)
• REDIA: stärke Veränderung in Bezug auf Aufenthaltsdauer des Patienten in Akutkrankenhäusern, verschlechterte Bedingungen bei der Entlassung nach Rehabilitation (Eiff et al. 2011)
Keine Längsschnittstudien! Studien sind begrenzt auf bestimmteKrankenhaustypen, stellen kaum Zusammenhang her zwischenArbeitsbedingungen und der Qualität der Versorgung.
Quantitative Veränderungen in DeutschlandsKrankenhäusern, 1999-2009
1999 2009 Veränderung
Krankenhausbetten (x 1000) 565,3 503,3 -11%
Patientenaufnahmen (x 1.000.000) 17,1 17,8 +4%
Patientenaufnahmen pro Bett 30,2 35,4 +17%
Durchschnittliche Aufenthaltsdauer (Tage) 9,9 8,0 -19%Durchschnittliche Aufenthaltsdauer (Tage) 9,9 8,0 -19%
Patiententage (x 1.000.000) 169,7 142,4 -16%
Ärzte (x 1000) 120,6 144,0 +19%
Patientenaufnahmen pro Arzt 141,7 123,8 -13%
Patiententage pro Arzt 1407 989 -30%
Pflegepersonen (x 1000) 415,9 401,6 -3%
Patientenaufnahmen pro Pflegeperson 41,1 44,4 +8%
Patiententage pro Pflegeperson 408 355 -13%
Ratio Pflege: Ärzte 3,4 : 1 2,8 : 1 -19%
Veränderungen in Deutschland
Schritt 1: Hatten diese Veränderungen in Deutschland einen Einfluss auf die Pflege-Arbeitsumgebung?
Schritt 2: Welchen Einfluss hatten dieseVeränderungen auf Qualität und Sicherheit der Patientenversorgung (aus Sicht der Pflege)?Patientenversorgung (aus Sicht der Pflege)?
Schritt 3: Inwieweit wirkten sich negative Veränderungen auf das Wohlbefinden der Pflegefachkräfte aus im Sinne von Unzufriedenheitund Burnout?
1. Schritt: Hat sich die Arbeitsumgebung verändert?
�Arbeitsumgebung:Genügend PersonalZusammenarbeit zwischen Ärzten und Pflegeund PflegeArbeitsklimaMitsprache bei KrankenhausangelegenheitenUnterstützung durch ManagementKontinuierliche Patientendokumentation
Arbeitsumgebung
√ deteriorated significantly
�Qualität und SicherheitQualität der PatientenversorgungQualitätsverbesserung innerhalb des letzten Jahres
Quality of care and patient safety
2. Schritt: Auswirkungen auf Qualität und Patientensicherheit?
des letzten JahresPatientensicherheit auf der StationPsychosoziale VersorgungEntlassungsmanagement
√ deteriorated significantly (except patient safety, which increased)
Qualität und Patientensicherheit
3. Schritt: Einfluss auf Job-Zufriedenheit und Burnout
Job-Zufriedenheit und emotionale Erschöpfung
• Lob und Anerkennung wirken protektiv auf Motivation und Burnout• Zufriedenheit: alle Faktoren protektiv (v.a. Personalausstattung,
Arbeitsklima)• Burnout: Qualitätsaspekte protektiv (Halbzeitmodelle risikoärmer)
Thema 2 Publikation
Thema 3:Wird implizit rationiert? Wenn ja, wo?
Fragestellungen
• Gibt es in Krankenhäusern Pflegetätigkeiten, die zwar notwendigsind, aber aus Zeitmangel von den Pflegefachkräften vernachlässigt werden?
• Wenn ja, lässt sich eine • Wenn ja, lässt sich eine Hierarchisierung/Priorisierungbezüglich der Art der Tätigkeit aufstellen?
• Welchen Einfluss hat dabei das Arbeitsumfeld?
Qualität : ausreichend Personal, Dokumentation/Pflegepläne,gute Zusammenarbeit und ein unterstützende Vorgesetzte
Qualitätsverbesserung im letzten Jahr: ausreichend Personal, unterstützende Vorgesetzte und Dokumentation/Pflegepläne
Patientensicherheit auf der Station: ausreichend Personal, unterstützende
Protektive Faktoren
Vorgesetzte, Dokumentation/Pflegepläne und gute Zusammenarbeit
psychosoziale Versorgung: ausreichend Personal und unterstützende Vorgesetzte
Entlassungsmanagement: Alle Faktoren waren signifikant (außerMitspracherecht in Krankenhausangelegenheiten).
Schlussfolgerung Implizite Rationierung
• Pflegekräfte priorisieren Tätigkeiten nach Dringlichkeit mit Hinblick auf Patientensicherheit.
• Gute Führungsqualitäten sowie Organisation und Einteilung der Pflegearbeit wirken protektiv (� besser integrieren)
• Dokumentationsaufwand nicht nur negativ – da positiver Effekt auf Versorgungsqualität messbarEffekt auf Versorgungsqualität messbar
�Durch fehlende Zeit am Patienten besteht Gefahr, auffällige Symptome nicht rechtzeitig zu bemerken� Komplikationen werden übersehen � Failure-to-rescue
� Implizite Rationierung offen ansprechen � nur dann besteht die Chance dem entgegenzuwirken!
Pflegepersonal:Arbeitsumgebung (PES),
Arbeitsbelastung, Qualität & Patientensicherheit,
Burn-Out, Zufriedenheit
3
Thema 4:Beeinflusst das Pflegepersonal Outcomes?
Endogenitätsproblem!
Patienten-Outcomes:
Aufenthaltsdauer,Komplikationen,
Risikoadjustierte Mortalität, Failure to Rescue (Tod/Komplikation)
Krankenhaus-Charakteristika:Größe (Betten, Personal), Personal pro Patient/ Bett,
Trägerschaft, Lehrstatus,technologische Ausstattung …
3
1
Endogenitätsproblem!
RN4Cast-Auswertung (noch unpubliziert, beruht auf Daten von 300 Krankenhäusern in 9 Ländern: Belgien, England, Finnland, Irland, Niederlande, Norwegen, Schweden, Schweiz und Spanien (Wir habennicht mitgemacht, weil wir nicht auf APR-DRGs kodieren konnten.))
• Personalverhältnis, die Arbeitsumgebung und Anteil an Hochschulabschlüssen sind signifikant mit Patientenmortalitätverbunden; d.h. im Einzelnen:
• Jeder zusätzliche Patient pro Pflegefachkraft erhöht die • Jeder zusätzliche Patient pro Pflegefachkraft erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Patienten sterben, um 7%
• Ein Anstieg der Hochschulabschlüsse um 10% verringert das Mortalitätsrisiko um 7%
• Dieser Effekt ist noch deutlicher, wenn in den Krankenhäusern die Arbeitsumgebung auch schlecht bewertet wurde.
ABER: Ist hierbei für Patientencharakteristika hinreichend adjustiert?
• Schätzung der Einflüsse auf vier Patientenoutcomes– 1) Mortalität
– 2) Verweildauer
– 3) Auftreten von Komplikationen: Harnwegsinfektionen, Pneumonie, Infektion mit Clostridium difficile, Schock, Herzstillstand, Wundinfektion, Sepsis (PSI-OECD), Lungenembolie oder Tiefe Venenthrombose (PSI-OECD), Infektionen nach med. Versorgung (PSI-OECD), Fremdkörper nach OP vergessen (PSI-OECD), Nadelstichverletzungen (PSI-OECD)
– 4) Failure to Rescue (Tod bei aufgetretener Komplikation)
Methodik in Deutschland
• Klassifizierung der Patienten nach Krankheitsbildern (wie in EuroDRG) � Ziel: homogene Patientengruppen
• Bei binärem Outcome: Nutzung von logistischen Regressionen mit Generalized Estimating Equations (GEE), um auf die Datenstruktur (Patienten in Krankenhäusern) zu kontrollieren
• Bei Verweildauer als Outcome: Nutzung von Regressionen (Poisson) mit Generalized Estimating Equations (GEE), um auf die Datenstruktur (Patienten in Krankenhäusern) zu kontrollieren
Übersicht Variablen (Pflegepersonal & Krankenhäuser)
AMI Schlaganfall Hüft-Endoprothese
Knie-Endoprothese
Anzahl Krankenhäuser 30 30 20 17
Betten 539 539 491 492
Unikrankenhaus (=Technologiestatus hoch)
16,7% 16,7% 15,0% 11,8%
Pflegekräfte/ Betten Ratio 1,0 1,0 1,0 1,1Pflegekräfte/ Betten Ratio 1,0 1,0 1,0 1,1
Patienten/ Pflegefachkraft Ratio 9,4 9,4 9,8 9,7
Patienten/ Pflegehelfer Ratio 32,5 32,5 36,2 37,2
PES-NWI (1=schlecht, 4=sehr gut) 2,5 2,5 2,5 2,6
Emotionale Erschöpfung (AnteilPflegekräfte mit hohem Risiko)
30% 30% 28,6% 28,5%
AMI Schlaganfall Hüft-Endoprothese
Knie-Endoprothese
Alter (MW) 69 71,8 66,3 69,3
Verweildauer (MW) 8,1 11,0 14,3 14,8
Anzahl Diagnosen (MW) 8,7 10,5 8,3 6,7
Anzahl Prozeduren (MW) 5,8 6,0 5,3 5,2
Männlich (%) 66% 51,2% 45% 36%
Charlson 0/1/2 (%) 38/ 26/ 36 % 46/ 29/ 25 % 59/ 20/ 21 % 61/ 25/ 14 %
Übersicht Patientencharakteristika
Geringe Unterschiede in Häufigkeiten zwischen deskriptiven Angaben und den Outcomes in den Modellen (z.B. Anzahl Komplikationen) sind möglich, da Fälle mit fehlenden Werten aus den Modellen ausgeschlossen werden mussten
Charlson 0/1/2 (%) 38/ 26/ 36 % 46/ 29/ 25 % 59/ 20/ 21 % 61/ 25/ 14 %
Komplikation (%) 21,8% 22,5% 12,3% 6,5%
FTR (%) 7,0% 3,6% 1,3% 0,1%
Mortalität (%) 11,1% 9,7% 2,3% 0,1%
AMI Schlaganfall Hüfte KnieN / gestorben 5.468/ 627 8.474/ 815 2.699/ 68 2.209/ 3
PES-NWI (1=schlecht, 4=sehr gut)
0,441 n.s. 4,096 *** 0,158 n.s. -
Emotionale Erschöpfung (AnteilPflegekräfte mit hohem Risiko)
1,037 *** 1,008 n.s. 0,976 n.s. -
Betten 1,000 n.s. 0,999 n.s. 1,000 n.s. -
Outcome Mortalität – Odds Ratios
Work in progress – (noch) nicht zitierfähig!
Kontrolliert für Alter, Geschlecht, Charlson Index, Anzahl Diagnosen, Anzahl Prozeduren, Krankheitsspezifischen Diagnosen/Prozeduren:AMI: Stemi, AMI_unspec, AMI_stent, AMI_ptcaStroke: Intrazerebrale Blutung, Schlaganfall, nicht als Blutung oder Infarkt bezeichnet, LähmungenHüfte: Fraktur, Partielle Implantation, Revision Knie: Revision, Bluttransfusion
1,000 n.s. 0,999 n.s. 1,000 n.s. -Unikrankenhaus (=Technologiestatus hoch)
1,326 n.s. 1,069 n.s. 0,868 n.s. -
Pflegekräfte/Betten Ratio 1,016 n.s. 1,004 n.s. 1,912 n.s. -Patienten/Pflegefachkraft Ratio 1,076 n.s. 1,009 n.s. 0,947 n.s. -Patienten/Pflegehelfer Ratio 0,997 n.s. 1,002 n.s. 1,013 n.s. -*p<0,10, **p<0,05, ***p<0,01
AMI Schlaganfall Hüfte KnieN 4594 7659 2344 1776
PES-NWI (1=schlecht, 4=sehr gut)
1,141 n.s. 4,088 *** 0,592 ** 1,86 *
Emotionale Erschöpfung (AnteilPflegekräfte mit hohem Risiko)
0,997 n.s. 1,016 n.s. 0,988 * 1,009 n.s.
Betten 1,000 n.s. 1,0002 ** 0,999 n.s. 0,999 n.s.
Outcome Verweildauer – Schätzwerte exponiert
Work in progress – (noch) nicht zitierfähig!
Kontrolliert für Alter, Geschlecht, Charlson Index, Anzahl Diagnosen, Anzahl Prozeduren, Krankheitsspezifischen Diagnosen/Prozeduren:AMI: Stemi, AMI_unspec, AMI_stent, AMI_ptcaStroke: Intrazerebrale Blutung, Schlaganfall, nicht als Blutung oder Infarkt bezeichnet, LähmungenHüfte: Fraktur, Partielle Implantation, Revision Knie: Revision, Bluttransfusion
1,000 n.s. 1,0002 ** 0,999 n.s. 0,999 n.s.Unikrankenhaus (=Technologiestatus hoch)
1,218 ** 0,863 * 0,429 ** 0,894 ***
Pflegekräfte/Betten Ratio 1,529 n.s. 0,776 n.s. 0,739 n.s. 1,452 n.s.Patienten/Pflegefachkraft Ratio 1,089 *** 1,095 ** 1,039 n.s. 1,040 n.s.Patienten/Pflegehelfer Ratio 1,004 ** 1,006 * 1,004 n.s. 0,998 n.s.*p<0,10, **p<0,05, ***p<0,01
Outcome Komplikationen – Odds Ratio
AMI Schlaganfall Hüfte KnieN / Kompl. 5.652/ 1.248 8.776/ 1.937 2.762/ 372 1.942/ 375
PES-NWI (1=schlecht, 4=sehr gut) 0,586 n.s. 3,070 * 1,440 n.s. 1,006 n.s.Emotionale Erschöpfung (AnteilPflegekräfte mit hohem Risiko)
1,031 ** 1,022 n.s. 1,051 *** 0,952 n.s.
Betten 0,999 n.s. 1,000 n.s. 0,997 *** 0,999 n.s.
Work in progress – (noch) nicht zitierfähig!
Unikrankenhaus (=Technologiestatus hoch)
1,475 n.s. 1,359 n.s. 5,427 *** 0,565 *
Pflegekräfte/Betten Ratio 1,227 n.s. 1,102 n.s. 3,345 n.s. 0,095 n.s.Patienten/Pflegefachkraft Ratio 1,269 *** 1,018 n.s. 1,032 n.s. 0,941 n.s.Patienten/Pflegehelfer Ratio 0,996 n.s. 1,006 n.s. 0,990 n.s. 1,034 n.s.*p<0,10, **p<0,05, ***p<0,01
KONTROLLIERT FÜR ALTER, GESCHLECHT, CHARLSON INDEX, ANZAHL DIAGNOSEN, ANZAHL PROZEDUREN, KRANKHEITSSPEZIFISCHEN DIAGNOSEN/PROZEDUREN:AMI: STEMI, AMI_UNSPEC, AMI_STENT, AMI_PTCASTROKE: INTRAZEREBRALE BLUTUNG, SCHLAGANFALL, NICHT ALS BLUTUNG ODER INFARKT BEZEICHNET, LÄHMUNGENHÜFTE: FRAKTUR, PARTIELLE IMPLANTATION, REVISION KNIE: REVISION, BLUTTRANSFUSION
Outcome Failure-to-Rescue – Odds Ratio
AMI Schlaganfall Hüfte KnieN / FTR 5.652 / 406 8.776 / 303 2.762 / 37 1942/2
PES-NWI (1=schlecht, 4=sehr gut) 0,471 n.s. 3,310 ** 1,265 n.s. -Emotionale Erschöpfung (AnteilPflegekräfte mit hohem Risiko)
1,039 ** 1,015 n.s. 1,037 n.s. -
Betten 0,990 n.s. 1,000 n.s. 1,000 n.s. -
Work in progress – (noch) nicht zitierfähig!
Unikrankenhaus (=Technologiestatus hoch)
1,612 * 0,842 n.s. 1,321 n.s. -
Pflegekräfte/Betten Ratio 1,370 n.s. 0,752 n.s. 2,569 n.s. -Patienten/Pflegefachkraft Ratio 1,128 n.s. 0,994 n.s. 1,068 n.s. -Patienten/Pflegehelfer Ratio 0,996 n.s. 1,000 n.s. 0,989 n.s. -*p<0,10, **p<0,05, ***p<0,01
KONTROLLIERT FÜR ALTER, GESCHLECHT, CHARLSON INDEX, ANZAHL DIAGNOSEN, ANZAHL PROZEDUREN, KRANKHEITSSPEZIFISCHEN DIAGNOSEN/PROZEDUREN:AMI: STEMI, AMI_UNSPEC, AMI_STENT, AMI_PTCASTROKE: INTRAZEREBRALE BLUTUNG, SCHLAGANFALL, NICHT ALS BLUTUNG ODER INFARKT BEZEICHNET, LÄHMUNGENHÜFTE: FRAKTUR, PARTIELLE IMPLANTATION, REVISION KNIE: REVISION, BLUTTRANSFUSION
• Es konnten z.T. Zusammenhänge zwischen Pflege- und Patientenoutcomes gemessen werden, v. a. bei emotionaler Erschöpfung – ein Indikator für hohe Arbeitsbelastung
• Auch konnte ein Zusammenhang mit schlechterer Personalbesetzung hergestellt werden, allerdings nur z.T. signifikant
Vorläufiges Fazit
�Die deutschen Ergebnisse können – wie die belgischen –die nordamerikanischen Ergebnisse bisher nicht bestätigen, dass Akutkrankenhäuser mit besserer Personalausstattung bessere Patientenoutcomes (Mortalität, LOS, FTR) aufweisen als solche mit schlechterer Personalausstattung
�weitere Auswertungen sind wichtig, um diese Ergebnisse zu stützen oder detaillieren
– Mehrebenenmodell
– Instrumentalvariablen
– Interaktionseffekte zwischen Personalbesetzung und Arbeitsumgebung
– Da es in Deutschland Krankenhäuser gibt, die trotz knapperer Personalressourcen hinsichtlich Zufriedenheit
Nächste Schritte:
knapperer Personalressourcen hinsichtlich Zufriedenheit und Qualität hervorstechen � qualitative Interviews
