TY - THES A1 - Bauer, Carsten T1 - Learning Curve Effects in Hospitals as Highly Specialized Expert Organizations T1 - Lernkurveneffekte in Krankenhäusern als hochspezialisierte Expertenorganisationen N2 - The collection at hand is concerned with learning curve effects in hospitals as highly specialized expert organizations and comprises four papers, each focusing on a different aspect of the topic. Three papers are concerned with surgeons, and one is concerned with the staff of the emergency room in a conservative treatment. The preface compactly addresses the steadily increasing health care costs and economic pressure, the hospital landscape in Germany as well as its development. Furthermore, the DRG lump-sum compensation and the characteristics of the health sector, which is strongly regulated by the state and in which ethical aspects must be omnipresent, are outlined. Besides, the benefit of knowing about learning curve effects in order to cut costs and to keep quality stable or even improve it, is addressed. The first paper of the collection investigates the learning effects in a hospital which has specialized on endoprosthetics (total hip and knee replacement). Doing so, the specialized as well as the non-specialized interventions are studied. Costs are not investigated directly, but cost indicators. The indicator of costs in the short term are operating room times. The one of medium- to long-term costs is quality. It is operationalized by complications in the post-anesthesia care unit. The study estimates regression models (OLS and logit). The results indicate that the specialization comes along with advantages due to learning effects in terms of shorter operating room times and lower complication rates in endoprosthetic interventions. For the non-specialized interventions, the results are the same. There are no possibly negative effects of specialization on non-specialized surgeries, but advantageous spillover effects. Altogether, the specialization can be regarded as reasonable, as it cuts costs of all surgeries in the short, medium, and long term. The authors are Carsten Bauer, Nele Möbs, Oliver Unger, Andrea Szczesny, and Christian Ernst. In the second paper surgeons’ learning curves effects in a teamwork vs. an individual work setting are in the focus of interest. Thus, the study combines learning curve effects with teamwork in health care, an issue increasingly discussed in recent literature. The investigated interventions are tonsillectomies (surgical excision of the palatine tonsils), a standard intervention. The indicator of costs in the short and medium to long term are again operating room times and complications as a proxy for quality respectively. Complications are secondary bleedings, which usually occur a few days after surgery. The study estimates regression models (OLS and logit). The results show that operating room times decrease with increasing surgeon’s experience. Surgeons who also operate in teams learn faster than the ones always operating on their own. Thus, operating room times are shorter for surgeons who also take part in team interventions. As a special feature, the data set contains the costs per case. This enables assuring that the assumed cost indicators are valid. The findings recommend team surgeries especially for resident physicians. The authors are Carsten Bauer, Oliver Unger, and Martin Holderried. The third paper is dedicated to stapes surgery, a therapy for conductive hearing loss caused by otosclerosis (overflow bone growth). It is conceptually simple, but technically difficult. Therefore, it is regarded as the optimum to study learning curve effects in surgery. The paper seeks a comprehensive investigation. Thus, operating room times are employed as short-term cost indicator and quality as the medium to long term one. To measure quality, the postoperative difference between air and bone conduction threshold as well as a combination of this difference and the absence of complications. This paper also estimates different regression models (OLS and logit). Besides investigating the effects on department level, the study also considers the individual level, this means operating room times and quality are investigated for individual surgeons. This improves the comparison of learning curves, as the surgeons worked under widely identical conditions. It becomes apparent that the operating room times initially decrease with increasing experience. The marginal effect of additional experience gets smaller until the direction of the effect changes and the operating room times increase with increasing experience, probably caused by the allocation of difficult cases to the most experienced surgeons. Regarding quality, no learning curve effects are observed. The authors are Carsten Bauer, Johannes Taeger, and Kristen Rak. The fourth paper is a systematic literature review on learning effects in the treatment of ischemic strokes. In case of stroke, every minute counts. Therefore, there is the inherent need to reduce the time from symptom onset to treatment. The article is concerned with the reduction of the time from arrival at the hospital to thrombolysis treatment, the so-called “door-to-needle time”. In the literature, there are studies on learning in a broader sense caused by a quality improvement program as well as learning in a narrower sense, in which learning curve effects are evaluated. Besides, studies on the time differences between low-volume and high-volume hospitals are considered, as the differences are probably the result of learning and economies of scale. Virtually all the 165 evaluated articles report improvements regarding the time to treatment. Furthermore, the clinical results substantiate the common association of shorter times from arrival to treatment with improved clinical outcomes. The review additionally discusses the economic implications of the results. The author is Carsten Bauer. The preface brings forward that after the measurement of learning curve effects, further efforts are necessary for using them in order to increase efficiency, as the issue does not admit of easy, standardized solutions. Furthermore, the postface emphasizes the importance of multiperspectivity in research for the patient outcome, the health care system, and society. N2 - Die vorliegende Arbeit befasst sich mit Lernkurveneffekten in Kliniken als hochspezialisierte Expertenorganisationen und umfasst vier Aufsätze, die sich jeweils mit einem anderen Aspekt des Themas beschäftigen. Der Fokus liegt dabei in den ersten drei Artikeln auf Lernkurveneffekten von Ärzten bei chirurgischen Eingriffen, im vierten Beitrag steht das Team der Notaufnahme als Ganzes im Fokus. Das Vorwort beleuchtet in kompakter Form die stetig steigenden Gesundheitsausgaben, den damit steigenden Kostendruck, die Krankenhauslandschaft in Deutschland sowie ihre Entwicklung. Ferner wird das Vergütungssystem mittels Fallpauschalen wie auch die Besonderheiten des Gesundheitssektors, der stark staatlich reguliert ist und in dem ethische Aspekte omnipräsent sein müssen, umrissen. Nicht zuletzt wird der Nutzen des Wissens um Lernkurveneffekte skizziert, um Kosten zu senken und zudem die Qualität konstant zu halten oder sogar zu verbessern. Der erste Aufsatz des Sammelbandes untersucht die Lerneffekte in einer Klinik, die sich auf endoprothetische Eingriffe (Hüft- und Kniegelenksersatz) spezialisiert hat. Es werden dabei zwei große Bereiche untersucht, der spezialisierte sowie der nicht-spezialisierte Bereich. Es werden keine Kosten direkt untersucht, sondern Kostenindikatoren verwendet. Der Indikator für die Kosten in der kurzen Frist sind die OP-Zeiten. Der Indikator für die mittlere bis lange Frist ist die Qualität. Sie wird über Komplikationen im Aufwachraum operationalisiert. Die Untersuchung selbst erfolgt mit Regressionsmodellen (KQ und Logit). Die Ergebnisse zeigen, dass die Spezialisierung Vorteile durch Lerneffekte in Form von kürzeren OP-Zeiten und geringeren Komplikationsraten bei den endoprothetischen Eingriffen mit sich bringt. Für die nicht-spezialisierten OPs ergeben sich dieselben Resultate. Auch hier sinken die OP-Zeiten sowie die Komplikationen. Es kommt demnach nicht zu möglicherweise negativen Auswirkungen der Spezialisierung auf den nicht-spezialisierten Bereich, sondern es liegen vorteilhafte Spillover-Effekte vor. Insgesamt ist die Spezialisierung damit als sinnvoll zu betrachten, da sie die kurz-, mittel- und langfristigen Kosten für alle Operationen senkt. Die Autoren sind Carsten Bauer, Nele Möbs, Oliver Unger, Andrea Szczesny und Christian Ernst. Im zweiten Artikel stehen die Unterschiede zwischen den Lernkurveneffekten von Ärzten, die teilweise im Team operieren und denen, die stets alleine operieren, im Vordergrund. Die Untersuchung verbindet somit Lernkurveneffekte mit Teamüberlegungen, welche in den letzten Jahren zunehmend diskutiert werden. Bei den betrachteten Eingriffen handelt es sich um Tonsillektomien (Entfernung der Gaumenmandeln), einen Standardeingriff. Die Indikatoren für die Kosten in der kurzen bzw. mittleren bis langen Frist sind auch hier die OP-Zeiten der Operationen bzw. Komplikationen als Maß für die Qualität. Die Komplikationen sind in diesem Fall Nachblutungen, die meist wenige Tage nach der Operation auftreten. Die Untersuchung selbst erfolgt mit Regressionsmodellen (KQ und Logit). Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass die OP-Zeiten mit zunehmender Erfahrung der Ärzte sinken. Ärzte, die auch im Team arbeiten, lernen dabei schneller als Ärzte, die stets alleine operieren. So sind die OP-Zeiten der Ärzte, die auch im Team arbeiten, geringer als die der anderen. Als Besonderheit stehen im verwendeten Datensatz die Fallkosten zur Verfügung, womit die Kostenindikatoren validiert werden können. Aus den Ergebnissen ergibt sich die Empfehlung, dass Assistenzärzte an Team-Operationen teilnehmen sollten. Die Autoren sind Carsten Bauer, Oliver Unger und Martin Holderried. Der dritte Aufsatz widmet sich der Stapesplastik, mithilfe derer Schallleitungsschwerhörigkeit auf-grund von Otosklerose (überschießende Knochenbildung) behandelt werden soll. Die Eingriffe werden als ideale Untersuchungsmöglichkeit von Lernkurveneffekten in der Chirurgie angesehen, da sie konzeptionell einfach, jedoch technisch schwierig sind. Es wird eine möglichst umfassende Betrachtung angestrebt, indem die OP-Zeiten als kurzfristiger und die Qualität als mittel- bis langfristiger Kostenindikator herangezogen werden. Um Qualität zu operationalisieren, wird die postoperative Differenz zwischen Luft- und Knochenleitungsschwelle sowie die Kombination aus dieser Differenz mit der Abwesenheit von Komplikationen verwendet. Auch hier werden verschiedene Regressionsmodelle (KQ und Logit) geschätzt. In diesem Artikel wird neben der Klinikebene auch die Individualebene betrachtet, d.h. OP-Zeiten und Qualität für einzelne Ärzte untersucht, was den Vergleich individueller Lernkurven verbessert, da die Ärzte alle unter weitgehend identischen Bedingungen gearbeitet haben. Es zeigt sich, dass die OP-Zeiten mit zunehmender Erfahrung zunächst sinken. Der marginale Effekt von weiterer Erfahrung wird dabei mit zunehmender Erfahrung geringer bis sich die Richtung des Effektes ändert und die OP-Zeiten mit weiter zunehmender Erfahrung – vermutlich aufgrund der Allokation der schwierigeren Fälle auf die erfahrensten Ärzte – wieder steigen. Bezüglich Qualität sind keine Lernkurveneffekte feststellbar. Die Autoren sind Carsten Bauer, Johannes Taeger und Kristen Rak. Der vierte Beitrag ist ein systematischer Literaturüberblick zu Lerneffekten bei der Behandlung von ischämischen Schlaganfällen. Bei einem Schlaganfall zählt jede Minute, weswegen die inhärente Notwendigkeit besteht, die Dauer vom Auftreten der Symptome bis zur Behandlung zu verkürzen. Der Artikel befasst sich mit der Verkürzung der Dauer vom Eintreffen der Patienten im Krankenhaus bis zur Behandlung mittels Thrombolyse, der sogenannten „Door-to-Needle Time“. In der Literatur gibt es hierzu Untersuchungen von Lernen im weiteren Sinne durch ein Qualitätsverbesserungsprogramm und Lernen im engeren Sinne, bei dem Lernkurveneffekte evaluiert werden. Daneben werden Studien ausgewertet, die sich mit den unterschiedlichen Zeiten zwischen Krankenhäusern mit niedrigen und hohen Fallzahlen befassen, da diese Unterschiede wahrscheinlich das Ergebnis von Lernen und Skaleneffekten sind. Nahezu alle der 165 ausgewerteten Artikel berichten von Verbesserungen bezüglich der Dauer bis zur Behandlung. Zudem unterstreichen die klinischen Ergebnisse die gängige Auffassung, dass eine kürzere Zeit vom Eintreffen im Krankenhaus bis zur Behandlung mit einem besseren Ergebnis einhergeht. Der Literaturüberblick diskutiert zudem die ökonomischen Implikationen der Ergebnisse. Der Autor ist Carsten Bauer. Im Nachwort kommt u.a. zur Sprache, dass für die Nutzung der Lernkurveneffekte zur Effizienzsteigerung nach der Messung der Lerneffekte weitere Anstrengungen unternommen werden müssen, da die Thematik keine einfachen, standardisierten Lösungen zulässt. Zudem wird die Bedeutung der Mehrperspektivität in der Forschung für das Behandlungsergebnis des Patienten, das Gesundheitssystem und die Gesellschaft hervorgehoben. KW - Lernkurve KW - Krankenhaus KW - learning curve KW - learning effect KW - experience KW - hospital KW - Lerneffekt KW - Erfahrung Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-328717 ER - TY - THES A1 - Lay, Alexander T1 - Auswertung der Notarzteinsätze in Bayern auf dem DIVI- Protokoll als Basis für ein präklinisches Qualitätsmanagement T1 - Evaluation of emergency cases in Bavaria following the DIVI- protocoll as basis for pre- hospital quality management N2 - Die Analyse, basierend auf 200221 Protokollen, zeigt große Dokumentationslücken. Der NAW wurde in 43,9 % und das NEF in 40 % der Notfalleinsätze eingesetzt. Es dauerte 9,3 Minuten um den Patienten zu erreichen, 21,5 Minuten um ihn zu stabilisieren und 14,3 Minuten um den Patienten ins Krankenhaus zu bringen. Die meisten Patienten (57,4 %) waren über 50 Jahre alt, davon bildeten die über 70 jährigen den Schwerpunkt. Jeder 2. Notarzteinsatz (55,6 %), basierend auf der Notarztindikation (> NACA III), hätte ohne einen Notarzt durchgeführt werden müssen. 8,3 % der Patienten konnten nach der Notarztbehandlung zu Hause gelassen werden. Den größten Anteil unter den Notarzteinsätzen machten Erkrankungen gegenüber den Verletzungen aus. Herz- Kreislauf- Erkrankungen stehen an erster Stelle, vor Erkrankungen des ZNS. Die am meisten durchgeführte Maßnahme war der intravenöse Zugang und die Sauerstoffapplikation. N2 - The analysis based on 200.221 data sets, showed many gaps in documentation. NAW was used in 43,9 % of the emergency cases and NEF in 40 %. It took on average 9,3 minutes to reach the patient, 21,5 minutes to treat and stabilize and 14,3 minutes to bring them to the hospital. Most patients (57,4 %)were over the age of 50, with the majority of that group over the age of 70. Every second emergency case (55,6 %)based on the emergency indication (> NACA III)had to be handled without an emergency doctor. 8,3 % of the patients were able to stay at home after treatment. The majority of emergency cases were related to illness as opposed to injuries. Cardiac illness held the top position, ahead of illness of the ZNS. An intravenous needle and oxygen- application was the emergency doctor's most frequently applied therapy. KW - Notfalleinsatz KW - Krankenhaus KW - NACA KW - Notarzt KW - Emergency case KW - hospital KW - NACA KW - emergency doctor Y1 - 2002 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-5690 ER - TY - THES A1 - Herrler, Rainer T1 - Agentenbasierte Simulation zur Ablaufoptimierung in Krankenhäusern und anderen verteilten, dynamischen Umgebungen T1 - Agent based simulation of processes in hospitals and other distributed, dynamic environments. N2 - Verteilte dynamische Systeme unter lokalen und globalen Gesichtspunkten zu optimieren ist eine schwierige Aufgabe. Zwar sind grundsätzliche Auswirkungen einzelner Maßnahmen häufig bekannt, durch widerstrebende Ziele, Wechselwirkungen zwischen Prozessen und Nebenwirkungen von Maßnahmen ist ein analytisches Vorgehen bei der Optimierung nicht möglich. Besonders schwierig wird es, wenn lokale Einheiten einerseits ihre Ziele und Autonomie behalten sollen, aber durch zentrale Vorgaben bzw. Anreize so gesteuert werden sollen, dass ein übergeordnetes Ziel erreicht wird. Ein praktisches Beispiel dieses allgemeinen Optimierungsproblems findet sich im Gesundheitswesen. Das Management von modernen Kliniken ist stets mit dem Problem konfrontiert, die Qualität der Pflege zu gewährleisten und gleichzeitig kosteneffizient zu arbeiten. Hier gilt es unter gegeben Rahmenbedingungen und bei Respektierung der Autonomie der Funktionseinheiten, Optimierungsmaßnahmen zu finden und durchzuführen. Vorhandene Werkzeuge zur Simulation und Modellierung bieten für diese Aufgabe keine ausreichend guten Vorgehensmodelle und Modellierungsmechanismen. Die agentenbasierte Simulation ermöglicht die Abbildung solcher Systeme und die Durchführung von Simulationsexperimenten zur Bewertung einzelner Maßnahmen. Es werden Lösungswege und Werkzeuge vorgestellt und evaluiert, die den Benutzer bei der Formalisierung des Wissens und der Modellierung solch komplexer Szenarien unterstützen und ein systematisches Vorgehen zur Optimierung ermöglichen. N2 - To optimize distributed dynamic systems or organizations under local and global constraints is a difficult task. Although basic effects of single improvement steps are often known, it is difficult to examine a complex system with conflicting goals, interdependent processes and sideeffects. A special situation occurs, when local entities are supposed to keep autonomy but should be directed by a central instance, to reach a global goal. A concrete example of this optimization problem can be found in health care. The management of modern hospitals has to ensure the quality of service and at the same time work cost efficient. They want to find improvement steps, which on the one hand respect the typical local autonomy of functional units and on the other hand reduce cost factors like the avarage stay duration of patients. Existing tools for modelling and simulation don't provide adequate methodologies and techniques for this problem. Agent based simulation allowes to realize suitable models and finding improvement steps in simulation studies. New approaches and tools are presented and evaluated, that support users in knowledge formalization and model building. KW - Simulation KW - Prozessoptimierung KW - Modellierung KW - Mehragentensystem KW - Krankenhaus KW - Simulation KW - Process Optimization KW - Agentbased System KW - Hospital Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-24483 ER -