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Wie versorge ich meine Patienten mit ...?

DOI: 10.3238/zfa.2017.0396–0401

Selbstevaluation als eine Frage der Professionalität

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Martin Tauscher, Ana Carvalho, Catarina Viegas Dias, David Rodrigues, Daniel Pinto

Schlüsselwörter: Schlüsselwörter: klinische Qualitätssteuerung elektronische Patientenakte Osteoporose Allgemeinmedizin


Hintergrund: Ärzte sollten sich die Frage stellen, ob sie ihre Patienten gut versorgen. Die Qualität ärztlicher Arbeit statistisch zu beschreiben ist jedoch meist ungewohnt. Die grundlegende Frage dabei lautet: „Wie versorge ich meine Patienten mit …?“, in die ein bestimmtes Gesundheitsproblem einzusetzen wäre. Wir wollten beispielhaft wissen, ob sich diese Art Frage über unser Praxisverwaltungssystem (PVS) für unsere Patientinnen mit Osteoporose beantworten lässt und wie die Antwort auf eine solche Frage ausfällt. Das Beispiel Osteoporose ist dabei zufällig gewählt. Es geht uns nicht um eine wissenschaftliche Studie, sondern darum, mit dieser Arbeit zur Diskussion über eine eigenständige klinische Qualitätssteuerung in unseren Praxen aufzufordern, die wir für eine unterentwickelte professionelle Selbstverständlichkeit halten.

Methoden: Die Arbeit entspricht einem Audit im Rahmen einer klinischen Qualitätssteuerung. Über das PVS wurde eine Liste postmenopausaler Patientinnen generiert, die bereits eine Fraktur erlitten hatten. Anhand der entsprechenden Leitlinie wurden Kriterien zur Einschätzung der Versorgungsqualität bezüglich Osteoporose definiert. Nachdem sich das PVS schnell als wenig geeignet erwies unsere Frage zu beantworten, wurden die notwendigen Daten stattdessen mithilfe der Freeware „Epi Info 7” erfasst und ausgewertet.

Ergebnisse: Von 41 Patientinnen mit möglicherweise osteoporotischer Fraktur hatten 16 die Diagnose Osteoporose erhalten. Für 37 Patienteninnen (90 %) fand sich jedoch keine Angabe der Knochendichte im PVS. Von den 16 Patientinnen mit der Diagnose Osteoporose erhielten nur zwei eine antiosteoporotische Medikation. Das PVS war weitgehend ungeeignet unsere Frage zu beantworten.

Schlussfolgerungen: Unsere Frage “Wie versorge ich meine Patienten mit …?“ zu beantworten ist schwer. Die gefundene Antwort ist schmerzhaft und zeigt viel Raum für Verbesserungen aufseiten des PVS, wie auch aufseiten der Qualität der Versorgung unserer Patientinnen.

Hintergrund

Das Lebensgefühl von vielen von uns Hausärzten dürfte dem eines Tennisspielers am Netz entsprechen, der eine wildgewordene Ballmaschine vor sich sieht (Abb. 1).

Wenn wir nach einem langen Arbeitstag nach Hause kommen, können wir nicht mehr sagen, als dass wir viele verschiedene Patienten mit vielen verschiedenen Problemen gesehen haben, und dass wir jetzt müde sind. Mit Ausnahme einiger besonderer Fälle sind wir weder in der Lage darzustellen, was für Probleme wir behandelt haben, noch können wir Rechenschaft darüber ablegen, in welcher Qualität dies geschah. Die traditionelle Art mithilfe derer Hausärzte selbst die Qualität ihrer Arbeit einschätzen, scheint in einem subjektiven Gefühl für die Stärke der Beziehung zu ihren Patienten zu bestehen. Dieses Gefühl basiert überwiegend auf der Erfahrung, dass ihre Patienten wiederkommen, weil sie vermutlich zufrieden waren. Wir wollen hier ohne Einschränkung die Stärke der persönlichen Beziehung zwischen Ärztin und Patient als ein wichtiges Kennzeichen für eine qualitativ gute Versorgung anerkennen. Allerdings glauben wir, dass dieses Kennzeichen alleine nicht ausreichen dürfte und dass wir versuchen sollten, die Daten, die in unseren elektronischen Praxisverwaltungssystemen (PVS) angehäuft sind, zu nutzen, um Untersuchungen darüber anzustellen, was wir eigentlich wirklich den ganzen Tag tun und ob wir dabei unsere eigenen Ansprüche erfüllen. Darüber hinaus glauben wir, dass wir als Ärzte die in einem solidarisch finanzierten Gesundheitswesen arbeiten und Geld ausgeben, nicht nur gegenüber unseren Patienten, sondern auch der Gesellschaft gegenüber rechenschaftspflichtig dafür sind, was wir tun, beziehungsweise wofür wir dieses Geld verwenden.

Seit Hippokrates‘ Zeiten dokumentieren Ärzte ihre Arbeit. Heute erfolgt diese Dokumentation überwiegend elektronisch. Wir schöpfen jedoch die Möglichkeiten dieser elektronischen Dokumentation wahrscheinlich längst nicht voll aus. In Deutschland wurden elektronische Praxisverwaltungssystem (PVS) zunächst für Abrechnungszwecke konzipiert. Darüber hinaus ermöglichen sie eine narrative Dokumentation der Versorgungsinhalte ähnlich wie in den früheren Papierkarteikarten. Dies mag – wenn auch nicht in idealer Weise – für die Informationsverwaltung bei der Versorgung einzelner Patienten ausreichen.

Will man etwas über die Versorgungsqualität bezüglich einer bestimmten Patientengruppe in seiner Praxis herausfinden, lautet die dafür grundlegende Frage: “Wie versorge ich meine Patienten mit ...?“, in die dann ein bestimmtes Gesundheitsproblem eingesetzt werden kann. Um die Versorgungsqualität statistisch beschreiben zu können, muss die Dokumentation jedoch nicht narrativ, sondern in strukturierter und klassierter Form erfolgen. Der Prozess der Klassierung führt dabei unvermeidlich zu einem Verlust an Detailgenauigkeit der Information. Auf der anderen Seite lässt sich nur dadurch erreichen, dass Äpfel nicht mit Birnen verrechnet werden und dass so die Information quantifizierbar wird. Und auch wenn Gott nicht alle Äpfel oder Birnen untereinander gleich erschaffen hat, so sind sie doch zumindest bezüglich bestimmter Kriterien ähnlich und lassen sich jeweils zusammenfassen. Wir behaupten, dass in Deutschland kaum ein PVS in der Lage ist, Information in ausreichend strukturierter und klassierter Weise abzulegen. Auch zweifelten wir daran, dass unsere eigenen PVS in der Lage sein würden, unsere Frage in zufriedenstellender Weise zu beantworten.

Beispielhaft wollten wir herausfinden, wie weit wir mithilfe unseres PVS die Frage beantworten können, wie wir unsere Patientinnen mit Osteoporose versorgen. Unser Interesse galt dabei nicht der Frage nach der Versorgungsqualität alleine, sondern auch den technischen Möglichkeiten unseres PVS. Das Beispiel der Osteoporose ist dabei zufällig gewählt und könnte beliebig durch jedes andere Beispiel ersetzt werden. Mit der Darstellung unserer Erfahrungen wollen wir zur Diskussion über eine klinische Qualitätssteuerung in Eigenregie in unseren Praxen auffordern, die wir für eine unterentwickelte professionelle Selbstverständlichkeit halten.

Methoden

Bei der hier vorgestellten Arbeit handelt es sich nicht um eine Studie im wissenschaftlichen Sinne, sondern um das, was man im Qualitätsmanagement ein Audit nennt.

Eine Patientenliste erstellen

Die erste Aufgabe war, eine Patientenliste zu erstellen. Osteoporose wird zunächst als ein Messwert der Knochendichte von unter –2,5 Standardabweichungen vom Mittelwert der Knochendichte von Frauen zwischen 20 und 29 Jahren definiert [1]. Der positive prädiktive Wert dieses willkürlich gewählten Grenzwertes für Frakturen (also die Antwort auf die Frage mit welcher Wahrscheinlichkeit sich Frauen mit einer Knochendichte unterhalb dieses Wertes tatsächlich einen Knochen brechen werden) ist niedrig. Sobald Frauen mit niedriger Knochendichte einen Knochenbruch ohne ein adäquates Trauma erlitten haben, ändert sich die Diagnose von „Osteoporose“ zu „schwere“ oder „manifeste Osteoporose“.

Es gibt Evidenz, dass antiosteoporotische Medikamente osteoporosebedingte Frakturen verhindern können. Die Leitlinien raten, dass sie für manche Patientinnen in Erwägung gezogen werden sollten [2]. Wenn man Patientinnen behandelt, die nur eine erniedrigte Knochendichte und sonst keine Risikofaktoren haben, ist die Zahl der Patientinnen die behandelt werden müssen, um eine Fraktur zu verhindern hoch (number needed to treat – NNT – etwa 100/Jahr [3]). Sie fällt jedoch deutlich mit der Anzahl weiterer unabhängiger Risikofaktoren, insbesondere nach der ersten osteoporosebedingten Fraktur. Dies legt nahe, dass ein Prozess der Qualitätsverbesserung sich zunächst auf die Patientinnen mit dem höchsten zu erwartenden Nutzen konzentrieren sollte: Patientinnen mit manifester Osteoporose. Wir konzentrierten uns für den Anfang auf Frauen, weil bei ihnen Osteoporose weit häufiger vorkommt als bei Männern. In unserem PVS ausschließlich nach Frauen mit der Diagnose „manifeste Osteoporose“ zu suchen, hätte vermutlich viele Fälle übersehen. Wir nahmen an, dass bei vielen Frauen mit einer solchen Fraktur nie die Knochendichte gemessen wurde. Deshalb folgte die Methodik eine Patientenliste zu erstellen einem pragmatischen Ansatz. Wir suchten in unserem PVS nach allen Frauen, die älter als 50 Jahre alt waren, und die Buchstabenkette (string) „... fraktur ...“ in den Diagnosetexten aufwiesen. In einer ländlichen Gemeinschaftspraxis die etwa 3.000 Patienten im Quartal versorgt, führte diese Strategie zu einer Liste mit zunächst 70 Patientinnen. Die elektronischen Karteikarten dieser 70 Patientinnen wurden händisch durchsucht. Fälle, die über die ICD-10 als „Verdacht auf ...” oder „Ausschluss von ...” kodiert worden waren, wurden entfernt. Auch konnten 29 Patientinnen ausgeschlossen werden, deren Frakturen vermutlich nicht osteoporosebedingt waren (z.B. Fingerfrakturen). Die endgültige Patientenliste bestand also aus 41 wahrscheinlich postmenopausalen Patientinnen, die möglicherweise osteoporosebedingte Frakturen erlitten hatten.

Kriterien zur Einschätzung der Versorgungsqualität

Nachdem sich das PVS für die weitere Datenerfassung nicht eignete, nutzten wir das Softwareprogramm „Epi Info 7”, das von den US-amerikanischen „Centers for Disease Control and Prevention” kostenlos zur Verfügung gestellt wird [4]. Mit diesem Programm lassen sich Eingabeformulare erstellen, über die sich Information in eine Datenbank überführen lässt (Abb. 2). Darüber hinaus lassen sich mit „Epi Info 7” die Daten auch auswerten. Der obere Teil des damit erstellten Formulars erfasst pseudonymisierte Informationen über die jeweilige Patientin wie Alter, Body-Mass-Index (BMI), die Anzahl der eingenommenen Medikamente als Annäherung an den Grad der Multimorbidität und den Zeitpunkt der Datenerfassung. Weiterhin wollten wir wissen, ob die Diagnose „Osteoporose“ oder „manifeste Osteoporose“ in der Karteikarte dokumentiert war. Auch nach den Diagnoseeinträgen „Verdacht auf Osteoporose“ und „Ausschluss Osteoporose“ wurde gesucht. Der nächste Schritt war es, herauszufinden, ob irgendeine Art von Knochendichtemessung durchgeführt worden war und wenn ja, was die resultierenden T- und Z-Werte waren. Schließlich wurde erfasst, ob und wenn ja, welche Art von antiosteoporotischer Medikation die Patientinnen erhielten.

Das Formular musste händisch ausgefüllt werden, da weder im PVS der Praxis, noch vermutlich in allen anderen auf dem deutschen Markt befindlichen PVS, die Dokumentation in ausreichend standardisierter, kodierter und somit elektronisch abfragbarer Form erfolgt. Unser PVS selbst war jedenfalls nicht in der Lage, unsere Frage zu beantworten.

Nachdem diagnostische Prozesse wie Knochendichtemessungen außerhalb der eigenen Praxis erfolgen, waren die Ergebnisse allenfalls in eingescannten Fremdbefunden zu finden. Die verschriebenen Medikamente waren zwar im PVS erfasst, ließen sich jedoch nicht auf einer höheren Ebene der Anatomisch-Chemisch-Therapeutischen (ATC-) Klassifikation der WHO aggregiert abfragen (z.B. „Bisphosphonate“). Was standardisiert vorlag, waren das Alter, das über die Versichertenkarte eingelesen wird und die mit der ICD-10-GM kodierten Diagnosen, letztere jedoch meist in ungenügender Kodierqualität. Der BMI, wenn er überhaupt dokumentiert war, konnte über bestimmte Karteizeilenkennungen aufgefunden werden. Größe und Gewicht lagen dort aber meist nur als narrativer Eintrag vor, sodass der BMI damit nicht automatisiert errechnet werden konnte.

Ergebnisse

Charakteristika der Patientinnen

Es fanden sich 41 Patientinnen mit möglicherweise osteoporosebedingten Frakturen. Diese Patientinnen hatten ein Durchschnittsalter von 77,8 Jahren (SD 10,5). Die durchschnittliche Anzahl eingenommener Medikamente lag bei 7,3 (min. 0; max. 18). Ein BMI war nur für 14 Patientinnen erfasst. Deren durchschnittlicher BMI lag bei 28,4 (SD 5,6).

Frakturen

Insgesamt lagen 49 Frakturen bei den 41 Patientinnen vor. Die Lokalisation der Frakturen verteilte sich wie folgt: 13 Oberschenkel, 13 Arm, 11 Wirbelkörper und 12 an anderer Lokalisation.

Diagnosen

Bei 16 (39 %) der 41 Patientinnen war die Diagnose „gesicherte Osteoporose“ in der Karteikarte erfasst. Außerdem fand sich einmal ein „Verdacht auf Osteoporose“ und einmal ein „Ausschluss von Osteoporose“. Bei nur elf der 16 Patientinnen mit der Diagnose Osteoporose fand sich ein entsprechender Eintrag in der Liste der Dauerdiagnosen. Nachdem alle diese Patientinnen Frakturen erlitten hatten, die zumindest potenziell osteoporosebedingt waren, hätte der Eintrag bei einigen nicht „Osteoporose”, sondern „schwere“ oder „manifeste Osteoporose“ lauten müssen. Dieser Eintrag fand sich nur bei einer einzigen Patientin. Die Diagnose „sekundäre Osteoporose“ fand sich ebenfalls bei einer Patientin.

Diagnostische Prozesse

Bei 39 (95 %) von 41 Patientinnen ließ sich keine osteoporosespezifische Diagnostik in der elektronischen Karteikarte finden. Das bedeutet auch, dass bei 14 der 16 Patientinnen, welche die Diagnose Osteoporose erhalten hatten, keine entsprechende Diagnostik zu finden war. Es blieb also unklar, woher die Diagnose überhaupt stammte. Bei einer einzigen der 41 Patientinnen war eine DXA-Messung dokumentiert, bei einer Patientin war über eine CT-Messung der Knochendichte die Osteoporose diagnostiziert worden. Eine Ultraschallmessung kam nicht vor. Bei zwei Patientinnen fanden sich T- und Z-Werte in Arztbriefen von Orthopäden, in denen aber weder Messtechnik noch Messort angegeben waren. Bei zwei Patientinnen hatten anscheinend Radiologen aufgrund von Röntgenbildern eine Osteoporose diagnostiziert, was kein angemessenes Verfahren darstellt.

Therapie

Bei sieben der 41 Patientinnen lagen Verschreibungen von Calcium und Vitamin D vor. Bei Patientinnen mit manifester Osteoporose sind Calcium und Vitamin D verschreibungsfähig. Nachdem diese Tabletten jedoch relativ billig sind, ist nicht auszuschließen, dass manche Patientinnen sich diese ohne Verschreibung selbst kauften. Unter der Annahme, dass die Diagnosen einer Osteoporose korrekt waren, erhielten nur zwei der 16 Patientinnen mit Osteoporose eine spezifische Therapie mit einem Bisphosphonat, eine erhielt Strontiumranelat. Hormonersatz-Therapie und Calcitonin fanden sich nicht unter den Verordnungen.

Zusammenfassung der Ergebnisse: Bei nur einer von 41 Patientinnen mit möglicherweise osteoporosebedingter Fraktur fand sich die indizierte Knochendichtemessung mit der DXA-Methode. Auch wenn man die Knochendichtemessung mit CT und die beiden Fälle mit angegebenen T- und Z-Scores ohne Angabe der Messtechnik als adäquate Diagnostik miteinschließt, blieben 37 (90 %) von 41 Patientinnen ohne adäquate Diagnostik. Von den 16 Patientinnen mit wahrscheinlich manifester Osteoporose erhielten nur zwei Bisphosphonate und eine Strontiumranelat.

Die Versuche unsere Frage mithilfe der beiden portugiesischen PVS zu beantworten, führten zu ähnlichen Schwierigkeiten. Auch die Ergebnisse waren nicht wesentlich verschieden.

Diskussion

Die Ergebnisse unserer kleinen Untersuchung muss man wohl als eine veritable Katastrophe bezeichnen. Diese Katastrophe hat zwei Seiten:

  • 1. Unsere PVS sind kaum geeignet die so einfache wie wichtige Frage „Wie versorge ich meine Patienten mit ...?” zu beantworten.
  • 2. Nach aufwendiger Datensammlung auf anderem Wege erhält man die reichlich desillusionierende Antwort: Die Versorgung in unserer Praxis ist schlecht.

Allerdings ist auch die Frage „Wie sollte ich meine Patientinnen mit manifester Osteoporose behandeln?“ auch nicht ganz einfach zu beantworten

Bezüglich des ersten Problems: Der Grund, warum unsere PVS nicht in der Lage sind, unsere Art von Frage zu beantworten, ist wahrscheinlich der, dass Hausärzte diese Frage nicht stellen. Ärzte werden dafür ausgebildet, individuelle Patientinnen zu behandeln und zwar eine nach der anderen. In der dadurch entstehenden „messiness of general practice” [5] scheinen einige relevante Aspekte einer qualitativ guten Versorgung verloren zu gehen. In wohl den meisten Gesundheitssystemen gab es bereits Versuche, die Qualität der Versorgung bezüglich bestimmter häufiger Gesundheitsprobleme zu erfassen und eine Verbesserung der Versorgungsqualität zu erreichen. Die meisten dieser Versuche wurden „top-down“ eingeführt und hatten allenfalls geringe Effekte. In Deutschland waren das die sogenannten Disease-Management-Programme (DMPs) für Koronare Herzkrankheit, Diabetes, Asthma und COPD. Da die dafür erforderlichen Dokumentationsprozesse vor allem anfänglich mühsam waren, wurden sie häufig an medizinische Fachangestellte (MFA) delegiert. Die Daten werden an externe Rechenzentren versendet, die anscheinend als übergeordnete bürokratische Überwachungsbehörden gesehen werden. Leider finden die Ergebnisse wohl nur selten den Weg zurück in den Workflow der Patientenversorgung, sodass im Ergebnis allenfalls geringe Verbesserungen der Versorgung sichtbar werden [6, 7]. Vermutlich ist das zentrale Problem dieser Programme, dass sie sich nicht auf Eigeninteresse und Eigenregie der Praxen stützen können. Professionalität gründet sich auf Selbstreflexion und Selbstkontrolle auf der einen Seite und Rechenschaftspflicht auf der anderen [8]. Solange wir als praktisch tätige Ärzte nicht in der Lage sind, die Qualität der Versorgung unserer Patienten uns selbst gegenüber sichtbar zu machen, solange kann es für die Gesellschaft keinen Grund geben, darauf zu vertrauen, dass die Versorgungsqualität gut ist. Das Ergebnis unserer kleinen Untersuchung lässt vermuten, dass bezüglich der Versorgungsqualität tatsächlich einiges im Argen liegt. Dabei könnte ein gutes PVS nicht nur statistische Bilder der Versorgungsqualität unserer Patienten liefern, sondern uns auch noch dabei unterstützen, besser zu werden. Zum Beispiel könnte das PVS daran erinnern, eine Knochendichtemessung durchzuführen, wenn wir die Diagnose einer Fraktur bei über 50-jährigen Frauen oder älteren Männern eingeben. Nachdem das PVS das zentrale Werkzeug sein könnte, unsere Frage zu beantworten, sollten wir von den PVS-Herstellern fordern, uns diese Funktionen zu liefern und auch bereit sein, sie dafür zu bezahlen.

Bezüglich des zweiten Problems: Es war, wenn auch mühsam, möglich, eine Antwort auf unsere Frage zu erhalten. Das Ergebnis erscheint auf den ersten Blick eine schwere Niederlage zu sein. Fehler erfordern eine korrigierende Reaktion. Schließt man die korrigierende Reaktion auf diese Niederlage mit ein, könnte man den oben beschriebenen Prozess als „praxisinterne klinische Qualitätssteuerung“ bezeichnen. Alles was eine solche Steuerung erreichen kann und erreichen sollte, ist die Häufigkeit zu reduzieren, mit der Entscheidungen einfach vergessen werden. Die Entscheidungen selbst können nur individuell getroffen werden, am besten in Form gemeinsamer Entscheidungsfindung mit der Patientin. Die Benchmarks (unter Realbedingungen erreichbare Bestwerte) liegen dabei sicher nicht bei 100 %. Es scheint uns jedoch offensichtlich, dass das Ergebnis unseres Audits weit unterhalb jedes akzeptablen Qualitätsniveaus liegt. Wenn bei beinahe 90 % der Frauen mit möglicherweise osteoporosebedingter Fraktur keine Knochendichtemessung dokumentiert ist, ist das – unabhängig von den Ergebnissen dieser Messungen und unabhängig davon ob die Ergebnisse zu therapeutischen Konsequenzen geführt hätten – ein klares Zeichen für eine ungenügende Versorgungsqualität. Der einzige verbleibende kleine Trost könnte sein, dass dieses Versagen vermutlich stärker im System, als im Verhalten des einzelnen Arztes begründet ist. Die Patientinnen waren zum Zeitpunkt der Fraktur vom Krankenhausarzt und anschließend in vielen Fällen in einer Rehabilitationseinrichtung gesehen worden. Nachdem in Deutschland Primär- und Sekundärmedizin nicht getrennt sind, wurden sie vermutlich parallel zum Hausarzt auch noch von ambulant tätigen Orthopäden und Gynäkologen mitbetreut. Keinem von ihnen fiel ein, die Frage nach einer zugrundeliegenden Osteoporose zu stellen. Warum ist das so? Warum denkt niemand an den Versorgungsstandard für Patientinnen mit möglicherweise osteoporosebedingter Fraktur? Noch einmal: Unsere Frage bezieht sich auf eine Gruppe von Patientinnen. Traditionell gilt das Augenmerk der Ärzte dem einzelnen Patienten, wenn nicht sogar dem einzelnen Organ des einzelnen Patienten. Wir wollen hier keineswegs fordern, dass die Versorgung in Zukunft nur noch auf Patientengruppen statt auf Individuen fokussieren sollte. Allerdings möchten wir die Hypothese vertreten, dass die beschämende Antwort auf unsere Frage nach der Versorgungsqualität für eine bestimmte Patientengruppe, eine Verbesserung der Versorgungsqualität jeder einzelnen der Patientinnen zur Folge haben könnte.

Bezüglich des dritten Problems: Die Antwort auf die Frage “Wie sollte ich meine Patientinnen mit manifester Osteoporose behandeln?“ ist weder leicht zu finden, noch eindeutig. Was für die eine Patientin eindeutig indiziert sein könnte, könnte für eine andere überflüssig sein. In einem Cochrane-Review von Wells at al. zeigte sich in den Ergebnissen randomisiert kontrollierter Studien, dass der präventive Effekt des Bisphosphonats Alendronat bei Patientinnen mit niedriger Knochendichte, die noch keine Frakturen erlitten hatten, zu vernachlässigen war [9]. Für Frauen mit niedriger Knochendichte, die bereits eine Fraktur erlitten hatten, geben Wells et al. folgende Effektstärken an:

“Wirbelkörperfrakturen

12 von 100 Frauen erlitten eine Fraktur unter Placebo

6 von 100 Frauen erlitten eine Fraktur unter Alendronat

Hüft- oder Handgelenksfrakturen

2 von 100 Frauen erlitten eine Fraktur unter Placebo

1 von 100 Frauen erlitt eine Fraktur unter Alendronat

Alle anderen Frakturen außer Wirbelkörperfrakturen

9 von100 Frauen erlitten eine Fraktur unter Placebo

7 von 100 Frauen erlitten eine Fraktur unter Alendronat”

Diesen geringen Therapieeffekten müssen die möglichen Nebenwirkungen gegenübergestellt werden. Die Studienergebnisse scheinen aufgrund des Einflusses der Industrie deutlich zugunsten eines Nutzens verzerrt zu sein [10]. Der relativ größte Nutzen scheint für Frauen vorzuliegen, die bereits osteoporosebedingte Wirbelkörperfrakturen erlitten haben. Während jedoch dieser Nutzen für ältere Patientinnen mit höherer Komorbidität eher unbedeutend erscheint, könnte er für relativ junge Frauen mit geringer Komorbidität durchaus bedeutsam sein. Viele Faktoren – wie zum Beispiel Multimorbidität oder sozio-ökonomischer Status – können die Entscheidung für oder gegen ein Medikament beeinflussen.

Manche der infolge unseres Audits durchzuführenden Knochendichtemessungen werden Normalbefunde ergeben. Mit manchen der Patientinnen bei denen man eine erniedrigte Knochendichte finden wird, wird man sich aufgrund der geringen Effektstärken entscheiden, dennoch kein Bisphosphonat zu verschreiben. Zusammengenommen könnte dies zu einer sehr kleinen Zahl von Patientinnen führen, bei denen sich durch das Audit tatsächlich die Therapie ändert. Aber selbst wenn sich gar nichts ändern würde, sehen wir einen entscheidenden Unterschied zwischen einer gemeinsam getroffenen Entscheidung, etwas nicht zu tun, und einer Situation, in der ganz einfach vergessen wurde zu entscheiden.

Das Thema „klinische Qualitätssteuerung in Eigenregie“ ist nach unserem Kenntnisstand in Deutschland nahezu nicht-existent. Zwar gibt es Ansätze über Qualitätsindikatorsysteme Praxisqualität zu beschreiben, diese Versuche stehen jedoch vor erheblichen Schwierigkeiten. Bei einem eigentlichen Indikator steht ein einzelner Messpunkt für einen ganzen Bereich. Das klassische Beispiel ist die postoperative Infektionsrate als Indikator für den gesamten Bereich der Hygiene im OP. Solche Indikatoren gibt es im hausärztlichen Bereich nur sehr wenige. Stattdessen enthalten die Indikatorensets Bündel von mit Zähler und Nenner definierten Werten zu bestimmten Themen. Die hierfür nötigen Daten lassen sich nur zum Teil über sogenannte Routinedaten erfassen und auslesen. Das Grundproblem ist, dass solange die Datenablage nicht in ausreichender Qualität erfolgt, auch die Datenauswertung keine Aussagen in ausreichend hoher Qualität zulässt. Die Versuche Praxisqualität über Indikatoren zu beschreiben, lief bislang meist über Sekundärdatenanalysen einzelner Praxisnetze. Wir glauben kaum, dass diese grundsätzlich guten und richtigen Versuche sich dem Thema zu nähern, den unterentwickelten professionellen Reflex ersetzen können, wissen zu wollen, wie gut die Versorgungsqualität der eigenen Praxis ist.

Schlussfolgerungen

Wie möchten dazu auffordern, die Frage „Wie versorge ich meine Patienten mit ...?” zu stellen und zu versuchen, sie aus dem PVS heraus zu beantworten. Wir sollten uns den Abbildern unserer Arbeit stellen, auch dann, wenn sie schmerzhaft sein könnten. Die Folge wäre hoffentlich weniger Schmerzen für unsere Patienten. Eben weil wir diese Frage bislang nicht gestellt haben, sind unsere PVS nicht in der Lage, sie zu beantworten. Wir vertreten die These, dass die Ergebnisse einer klinischen Qualitätssteuerung vor allem dann zu besseren Ergebnissen führen werden, wenn wir sie in Eigenregie als „selbstreflexiv Handelnde“ durchführen [11]. Ob diese These ein utopischer Traum bleibt, hängt allein von uns selbst ab.

Interessenkonflikte: keine angegeben.

Korrespondenzadresse

Prof. Dr. med. Thomas Kuehlein

Allgemeinmedizinisches Institut

Universitätsklinikum Erlangen

Universitätsstraße 29

91054 Erlangen

Deutschland

Tel: 09131 85–31140

thomas.kuehlein@uk-erlangen.de

Literatur

1. Kanis JA on behalf of the World Health Organization Scientific Group. Assessment of osteoporosis at the primary health-care level. Technical Report. World Health Organization Collaborating Centre for Metabolic Bone Diseases, University of Sheffield 2007

2. NICE technology appraisal guidance 160. Alendronate, etidronate, risedronate, raloxifene and strontium ranelate for the primary prevention of osteoporotic fragility fractures in postmenopausal women (amended). Last modified August 2017. www.nice.org.uk/guidance/ta160/ (letzter Zugriff am 21.09.2017)

3. Liberman UA, Weiss SR, Bröll J, et al. for the Alendronate Phase III Osteoporosis Treatment Study Group. Effect of oral alendronate on bone mineral density and the incidence of fractures in postmenopausal osteoporosis. N Engl J Med 1995; 333: 1437–43

4. Center of Disease Control. Epi Info 7. Freier Download unter www.cdc.gov/epiinfo/7/ (letzter Zugriff am 17.02.2017)

5. Berg M, Mol A. Differences in medicine: an introduction. In: Berg M, Mol A (Hrsg.). Differences in medicine – unraveling practices, techniques and bodies. Durham: Duke University Press, 1998

6. Miksch A, Laux G, Ose D, et al. Is there a survival benefit within a German primary care-based disease management program? Am J Manag Care 2010; 16: 49–54

7. Linder R, Ahrens S, Köppel D, Heilmann T, Verheyen F. The benefit and efficiency of the disease management program for type 2 diabetes. Dtsch Arztebl Int 2011; 108: 155–162

8. Abbott A. The system of professions: an essay on the division of expert labor. Chicago: University of Chicago Press, 1988

9. Wells GA, Cranney A, Peterson J, et al. Alendronate for the primary and secondary prevention of osteoporotic fractures in postmenopausal women. Cochrane Database Syst Rev 2008, Issue 1. Art. No.: CD001155

10. Therapeutics initiative. A systematic review of the efficacy of bisphosphonates. Therap Letter 2011; 83: 1–2

11. Schön DA. The reflective practitioner – how professionals think in action. New York: Basic Books, 1983

Abbildungen:

Abbildung 1 Lebensgefühl des deutschen Hausarztes

Abbildung 2 Epi-Info-Formular zur Datenerfassung bezüglich der Versorgungsqualität von Patientinnen mit möglicherweise osteoporosebedingten Frakturen

Die Arbeit wurde initial publiziert als: Kuehlein T, Carvalho A, Viegas Dias C, Rodrigues D, Pinto D. How Do I Care for My Patients with…? Journal of Health Science 2015; 3: 141–7. In Folge eines erneuten Peer-Review-Verfahrens im Rahmen der Publikation in der ZFA wurden geringfügige Ergänzungen zum Original hinzugefügt. Institut für Allgemeinmedizin, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Peer reviewed article eingereicht: 21.02.2017, akzeptiert: 20.03.2017 DOI 10.3238/zfa.2017.0396–0401


(Stand: 16.10.2017)

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