25gmds039 10.3205/25gmds039 urn:nbn:de:0183-25gmds0398 Meeting Abstract Schwarzkopf Schwarzkopf Daniel D

Klinik für Anästhesiologie und Intensivmedizin, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany

author Agricola Agricola Mark M

Klinik für Anästhesiologie und Intensivmedizin, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany

author Fleischmann-Struzek Fleischmann-Struzek Carolin C

Institut für Infektionsmedizin und Krankenhaushygiene, Universitätsklinikum Jena, Jena, Germany

author Thomas-Rüddel Thomas-Rüddel Daniel D

Department of Anesthesiology, Montefiore Medical Center, New York, United States

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 Sepsis Qualitätsindikatoren Datenqualität Gesundheitsversorgung versorgungsnahe Daten 20251103 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0631 039 Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie 70. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS) V: Gesundheitsdatennutzung – data quality Jena 20250907 20250911 Abstr. 331 TextEinleitung: Obwohl Sepsis eine akute lebensgefährliche Organdysfunktion ist , wird sie häufig zu spät erkannt und nicht adäquat behandelt. Der G-BA führt darum ab 2026 ein Qualitätssicherungsverfahren (QSV) zur Sepsis ein . Entscheidend für die Validität dieses QSV ist die korrekte Identifikation von Sepsisfällen (sog. QS-Filter). Studien belegen jedoch, dass dies auf Basis der ICD-Kodierung, wie im QSV vorgesehen, nur mit geringer Präzision funktioniert .In den USA verwenden die Centers for Disease Control and Prevention einen Algorithmus zur indirekten Sepsisidentifikation mittels klinischer Daten („Adult Sepsis Event“ – ASE), der eine bessere Eignung zeigte als ICD-Codes . Bisher wurde die Validität und Umsetzbarkeit dieser Methodik für Deutschland noch nicht untersucht.Methodik: Es wurde eine monozentrische Pilotstudie zur Validierung des ASE am Universitätsklinikum Jena durchgeführt. Abrechnungsdaten wurden durch das Datenintegrationszentrum (DIZ) bereitgestellt. Hieraus wurden 240 Behandlungsfälle des Jahres 2023 in einem disproportional geschichteten Zufallssample ausgewählt (50% mit Sepsiscodes, 25% mit sonstigen Infektionscodes, 25% ohne Infektionscodes). Sepsisfälle wurden durch einen Intensivmediziner durch Sichtung der Fallakten identifiziert (Referenzstandard). Das Vorliegen des ASE wurde ebenfalls durch Aktensichtung ermittelt. ICD- und OPS-Codes wurden aus Krankenhausabrechnungsdaten exportiert.Vergleichend wurden für die Sepsisidentifikation untersucht: ASE (Blutkulturabnahme UND [Beginn Antibiotikatherapie UND ODF innerhalb ± 2 Tagen]), Sepsiscodes (ICD-Codes für Sepsis) und der QS-Filter (Sepsiscodes UND [ICD-Codes ODER OPS-Codes für Organdysfunktionen]).Sensitivität, Spezifität, PPV und NPV wurden mittels Survey-Methoden für komplexe Stichproben berechnet. Subgruppenanalysen erfolgten für Fälle mit vs. ohne Intensivbehandlung.Ergebnisse: Für 230 der 240 Fälle konnten alle relevanten Informationen in Fallakten identifiziert werden. Hochgerechnet auf alle Behandlungsfälle lag die Inzidenz der Sepsis bei 5,3% [95% CI 2,8%; 9,8%], die Krankenhaussterblichkeit mit Sepsis bei 21,8% [9,1%; 43,9%]. Im Vergleich zu Code-basierten Methoden zeigte der ASE höhere Sensitivität (ASE: 50,6% [95% CI: 23,8%; 77%], Sepsiscodes: 21,8% [11,2%; 38%], QS-Filter: 19,9% [10,2%; 35%]) aber niedrigeren PPV (79,8% [49,4%; 94,1%], 95,3% [91%; 97,6%], 96,5% [92,3%; 98,5%]). Alle Methoden unterschätzten die Inzidenz (ASE: 3,3% [1,7%; 6,3%], Sepsiscodes: 1,2% [0,8%; 1,8%], QS-Filter: 1,1% [ 0,7%; 1,6%]) und überschätzten die Sterblichkeit (33,8% [14,6%; 60,5%], 43,5% [32,4%; 55,2%], 46,1% [34,1%; 58,6%]). In der Subgruppe der intensivmedizinisch behandelten Fälle fiel die Sensitivität des ASE höher aus, der PPV jedoch geringer als bei Nicht-Intensiv-Fällen (Sensitivität: 74,9% [34,5%; 94,4%] vs. 41,4% [13,1%; 76,8%], PPV 63,4% [28,5%; 88,3%] vs. 96,9% [84,9%; 99,4%]).Diskussion: Für den QS-Filter bestätigte sich die unzureichende Sensitivität . Die Sensitivität des ASE fiel in dieser Pilotstudie geringer aus als in der amerikanischen Entwicklungsstudie (Sensitivität: 69,7% [52,9, 92,0%], PPV: 70,4% [64,0, 76,8%], ). Dies mag sich durch eine geringere Erhebungs- und Dokumentationsrate der Kriterien des ASE insbesondere im Normalstationsbereich erklären. Die Ergebnisse dieser Pilotstudie sind durch die aufgrund der Stichprobenmethodik und –größe breiten Konfidenzintervalle limitiert,Schlussfolgerung: Für den Erfolg des kommenden Sepsis-QSV sind Maßnahmen zur Verbesserung der Sepsiskodierung essentiell. Methoden im Stile des ASE sind vielversprechend, müssen jedoch in der geplanten multizentrischen Validierungsstudie noch weiter evaluiert werden. Die Pilotstudie bietet hierfür Informationen für die Planung eines effizienteren Stichprobendesigns. Die Umsetzbarkeit des ASE wird derzeit in einer multizentrischen Abfrage über das Forschungsdatenportal für Gesundheit erprobt .Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.Die Autoren geben an, dass ein positives Ethikvotum vorliegt. Singer M Deutschman CS Seymour CW Shankar-Hari M Annane D Bauer M The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3) 2016 JAMA - J Am Med Assoc 801-10 Singer M, Deutschman CS, Seymour CW, Shankar-Hari M, Annane D, Bauer M, et al. The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3). JAMA - J Am Med Assoc. 2016;315(8):801-10. DOI: 10.1001/jama.2016.0287 http://dx.doi.org/10.1001/jama.2016.0287 IQTIG – Institut für Qualitätssicherung und Transparenz im Gesundheitswesen 2024 Qualitätssicherungsverfahren „Diagnostik, Therapie und Nachsorge der Sepsis“ - Machbarkeitsprüfung - Indikatorenset V2.1 IQTIG – Institut für Qualitätssicherung und Transparenz im Gesundheitswesen. Qualitätssicherungsverfahren „Diagnostik, Therapie und Nachsorge der Sepsis“ - Machbarkeitsprüfung - Indikatorenset V2.1. 2024 [Accessed 25. April 2024]. Available from: https://iqtig.org/veroeffentlichungen/abschlussbericht-sepsis/ https://iqtig.org/veroeffentlichungen/abschlussbericht-sepsis/ Schwarzkopf D Rose N Fleischmann-Struzek C Boden B Dorow H Edel A Understanding the biases to sepsis surveillance and quality assurance caused by inaccurate coding in administrative health data 2024 Infection 413-27 Schwarzkopf D, Rose N, Fleischmann-Struzek C, Boden B, Dorow H, Edel A, et al. Understanding the biases to sepsis surveillance and quality assurance caused by inaccurate coding in administrative health data. Infection. 2024;52(2):413-27. DOI: 10.1007/s15010-023-02091-y http://dx.doi.org/10.1007/s15010-023-02091-y Rhee C Dantes R Epstein L Murphy DJ Seymour CW Iwashyna TJ Incidence and trends of sepsis in US hospitals using clinical vs claims data, 2009-2014 2017 JAMA - J Am Med Assoc 1241-9 Rhee C, Dantes R, Epstein L, Murphy DJ, Seymour CW, Iwashyna TJ, et al. Incidence and trends of sepsis in US hospitals using clinical vs claims data, 2009-2014. JAMA - J Am Med Assoc. 2017;318(13):1241-9. DOI: 10.1001/jama.2017.13836 https://doi.org/10.1001/jama.2017.13836 Schwarzkopf D Datennutzungsprojekt: Nutzbarkeit der Daten der Medizininformatik-Initiative für Epidemiologie und Qualitätssicherung der Sepsis Schwarzkopf D. Datennutzungsprojekt: Nutzbarkeit der Daten der Medizininformatik-Initiative für Epidemiologie und Qualitätssicherung der Sepsis. [Accessed 25. April 2024]. Available from: https://forschen-fuer-gesundheit.de/fdpgx-project/nutzbarkeit-der-daten-der-medizininformatik-initiative-fuer-epidemiologie-und-qualitaetssicherung-der-sepsis/ https://forschen-fuer-gesundheit.de/fdpgx-project/nutzbarkeit-der-daten-der-medizininformatik-initiative-fuer-epidemiologie-und-qualitaetssicherung-der-sepsis/ 0 0 0 0