Fragmentierung der Gesundheitsversorgung, Multimorbidität, potenziell unangemessene Medikamente und Mortalität: eine landesweite dänische Kohortenstudie

BMC Medicine Band 21, Artikelnummer: 305 (2023) Diesen Artikel zitieren

431 Zugriffe

12 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Patienten mit Multimorbidität nehmen häufig medizinische Versorgung in Anspruch, eine fragmentierte Versorgung kann jedoch zu einer suboptimalen Behandlung führen. Dies wurde jedoch noch nie sektorübergreifend auf nationaler Ebene untersucht. Unser Ziel war es, die Fragmentierung der Versorgung mithilfe verschiedener Maßnahmen zu quantifizieren und die Zusammenhänge mit den Patientenergebnissen zu analysieren.

Wir haben eine registerbasierte landesweite Kohortenstudie mit 4,7 Millionen erwachsenen dänischen Bürgern durchgeführt. Alle Gesundheitskontakte zur Primärversorgung und zu Krankenhäusern im Jahr 2018 wurden erfasst. Zu den klinischen Fragmentierungsindikatoren gehörten die Anzahl der Gesundheitskontakte, beteiligte Anbieter, Anbieterwechsel und Krankenhausverläufe. Formale Fragmentierungsindizes bewerteten die Konzentration, Streuung und Kontaktsequenz der Pflege. Die Patientenergebnisse waren potenziell unangemessene Medikamente und Gesamtmortalität, angepasst an Demografie, sozioökonomische Faktoren und Morbiditätsniveau.

Die Zahl der beteiligten Gesundheitsdienstleister, Anbieterwechsel und Krankenhausverläufe stiegen mit zunehmender Morbidität. Bei Patienten mit 3 versus 6 Erkrankungen kam es im Mittel zu 4,0 versus 6,9 beteiligten Anbietern und 6,6 versus 13,7 Anbieterwechseln. Der Anteil der Kontakte zur eigenen Hausarztpraxis blieb über die Morbiditätsstufen hinweg stabil. Ein hohes Maß an Versorgungsfragmentierung war bei allen Fragmentierungsmessungen nach Anpassung an demografische Merkmale, sozioökonomische Faktoren und Morbidität mit höheren Raten potenziell unangemessener Medikamente und einer erhöhten Mortalität verbunden. Die stärksten Assoziationen mit potenziell unangemessener Medikation und Mortalität wurden bei ≥ 20 Kontakten im Vergleich zu keinem (Inzidenzratenverhältnis 2,83, 95 %-KI 2,77–2,90) und ≥ 20 Krankenhausverläufen im Vergleich zu keinem (Gefahrenverhältnis 10,8, 95 %-KI 9,48–12,4) gefunden. jeweils. Weniger als 25 % der Kontakte mit Ihrem üblichen Anbieter waren mit einer Inzidenzrate potenziell unangemessener Medikamente von 1,49 (95 %-KI 1,40–1,58) und einer Sterblichkeitsrisikoquote von 2,59 (95 %-KI 2,36–2,84) im Vergleich zur Vollversorgung verbunden Kontinuität. Für die Zusammenhänge zwischen Fragmentierungsmaßen und Patientenergebnissen gab es keine eindeutigen Wechselwirkungen mit der Anzahl der Erkrankungen.

Mehrere klinische Indikatoren für eine Fragmentierung der Versorgung waren mit dem Morbiditätsniveau verbunden. Die Fragmentierung der Versorgung war mit einer höheren Rate potenziell unangemessener Medikamente und einer erhöhten Mortalität verbunden, selbst wenn die wichtigsten Störfaktoren berücksichtigt wurden. Häufiger Kontakt zum üblichen Anbieter, weniger Übergänge und eine bessere Koordination waren unabhängig vom Morbiditätsgrad mit besseren Patientenergebnissen verbunden.

Peer-Review-Berichte

Patienten mit mehreren Langzeiterkrankungen, also Multimorbidität, sind häufige Nutzer von Dienstleistungen in allen Gesundheitssektoren [1,2,3]. Trotz einer verbesserten Gesundheitsversorgung berichten sie von eingeschränkter Alltagsfunktion, schlechter Lebensqualität und negativen gesundheitlichen Folgen [4,5,6,7]. Für diese Patienten wird die Koordination der Versorgung häufig durch die hohe Anzahl an an ihrer Behandlung beteiligten Ärzten erschwert, einschließlich mehrerer Termine, der Einbeziehung sowohl der Primärversorgung als auch von Spezialisten in der Sekundärversorgung, wiederholter Überweisungen und paralleler ambulanter Verläufe mit häufig doppelten Leistungen spezialisiertes Gesundheitssystem [1, 8]. Dies kann zu einer unzureichenden Informationsvermittlung, unklaren Behandlungszuständigkeiten und letztendlich zu einer fragmentierten Gesundheitsversorgung führen. Die Fragmentierung der Versorgung hat nachteilige Folgen, darunter wirtschaftliche Ineffizienz, gesundheitliche Ungleichheit und Depersonalisierung des Patienten [9]. Darüber hinaus wurde eine schlechte Kontinuität der Versorgung auch mit mehr Krankenhauseinweisungen, unangemessenem Medikamentengebrauch und erhöhter Sterblichkeit in Verbindung gebracht [10,11,12,13,14,15,16,17].

Die koordinierende Rolle des Allgemeinarztes (GP) ist ein Eckpfeiler des allgemeinen Gesundheitssystems in Dänemark. Allerdings wird die umfassende Pflege, die für die Behandlung von Patienten mit mehreren Langzeiterkrankungen erforderlich ist, als herausfordernd, fragmentiert und unkoordiniert angesehen, und die Hausärzte berichten, dass ihnen wenig Zeit und begrenzte Kapazitäten zur Verfügung stehen [18,19,20,21,22]. Die Patienten mit Multimorbidität berichten von einem Mangel an ganzheitlicher, patientenzentrierter Versorgung und einer hohen Behandlungsbelastung, d. h. der Arbeit, die die Patienten zur Bewältigung ihrer Erkrankungen benötigen [23,24,25]. Per Definition zielt die integrierte Versorgung darauf ab, die Leistungserbringung zu integrieren, die darauf abzielt, Konnektivität, Ausrichtung und Zusammenarbeit innerhalb der Pflegesektoren zu schaffen [26], sie wurde jedoch durch Veränderungen in der Gesundheitsversorgung, z. B. eine starke Spezialisierung (sogenannte Silostrukturen), in Frage gestellt Krankenhausversorgung, neue Anforderungen aus Leitlinien und eine alternde Bevölkerung mit komplexen Bedürfnissen in einem Gesundheitssystem mit begrenzten Ressourcen [2, 8, 27,28,29].

Es wurden verschiedene Messgrößen für das Spektrum zwischen Versorgungskontinuität und Versorgungsfragmentierung entwickelt, um die Verteilung der Versorgung zwischen Anbietern, die Konzentration auf einen einzigen Gesundheitsdienstleister oder Übergänge zwischen Anbietern zu beschreiben [30]. Bisherige Studien zur Fragmentierung der Versorgung und ihren Folgen haben das Gesundheitssystem jedoch nicht auf nationaler Ebene berücksichtigt. Die umfassenden dänischen Gesundheitsregister bieten eine einzigartige Gelegenheit, die Fragmentierung der Versorgung in allen Gesundheitssektoren auf Bevölkerungsebene zu untersuchen.

Unser Ziel war es, die Fragmentierung der Versorgung mithilfe verschiedener klinischer Indikatoren und formaler Indizes zu quantifizieren und die Zusammenhänge mit potenziell unangemessener Medikation und Gesamtmortalität unter Berücksichtigung des Ausmaßes der Patientenmorbidität zu analysieren.

Wir haben eine bundesweite, registerbasierte Kohortenstudie durchgeführt. Die Studienpopulation umfasste alle dänischen Staatsbürger, die am 1. Januar 2018 ≥ 18 Jahre alt waren. Daten zu Gesundheitskontakten wurden vom 1. Januar 2017 bis zum 31. Dezember 2017 erhoben, und die Kohorte wurde dann vom 1. Januar 2018 bis zum Tod, zur Auswanderung oder zum Ende des Studiums verfolgt (31. Dezember 2018), je nachdem, was zuerst eintrat.

Das dänische allgemeine Gesundheitssystem wird hauptsächlich aus öffentlichen Mitteln finanziert und die Bewohner haben freien Zugang zu medizinischen Leistungen von Allgemeinärzten, niedergelassenen Fachärzten und dem Krankenhaussystem. Insgesamt sind 99 % der dänischen Bürger bei einer Allgemeinarztpraxis gelistet, die die erste Anlaufstelle für medizinische Beratung darstellt [31]. Jede Praxis umfasst etwa 1600 gelistete Patienten pro Vollzeit-Hausarzt. Etwa die Hälfte aller Kliniken sind Einhandkliniken. Der Hausarzt fungiert als Pförtner, und Überweisungen an das Krankenhaus und die meisten Fachärzte, mit Ausnahme von HNO-Ärzten und Augenärzten, sind erforderlich [32].

Allgemeinmediziner arbeiten als unabhängige Auftragnehmer der Grundversorgung für die Gesundheitsbehörden und werden durch eine Mischung aus Pro-Kopf- und Honorarzahlungen vergütet [33]. Zu den vergüteten Diensten gehören Beratungen tagsüber und außerhalb der Geschäftszeiten sowie spezifische Dienste zur Pflege chronischer Erkrankungen [3]. Öffentliche Krankenhäuser bieten Notfalldienste, ambulante Dienste und stationäre Dienste an. Einige Dienstleistungen werden mit privaten Krankenhäusern vertraglich vereinbart.

Diese Studie basierte auf Daten der dänischen nationalen Gesundheitsregister. Die Daten wurden auf individueller Ebene durch den eindeutigen 10-stelligen persönlichen Identifikationscode verknüpft, der allen dänischen Staatsbürgern bei der Geburt oder Einwanderung zugewiesen wurde (31, 34). Die dänischen nationalen Register enthalten vollständige, qualitativ hochwertige und validierte Daten auf individueller Ebene zu Alter, Geschlecht, Zivil- und Vitalstatus [34], Bevölkerungsdichte, Haushaltseinkommen, Bildungsniveau [31], eingelösten Arzneimittelverordnungen [35], Datum und Datum Art der Grundversorgung und Kontakte außerhalb der Geschäftszeiten [36], Datum der ambulanten Kontakte und Krankenhauseinweisungen, Entlassungs-ICD-10-Diagnosen und Verfahren in öffentlichen und privaten Krankenhäusern [37]. Um den Krankheits- und Multimorbiditätsstatus von Patienten zu beurteilen, verwendeten wir den Danish Multimorbidity Index-Algorithmus, der Informationen zu 39 langfristigen körperlichen und geistigen Zuständen liefert (Definitionen finden Sie in der Zusatzdatei 1: Methoden S1) [4].

Um die Inanspruchnahme der Gesundheitsversorgung und die Versorgungsverläufe zu bewerten, haben wir einen Datensatz erstellt, der alle Kontakte zu Gesundheitsdienstleistern im primären Gesundheitssektor und im Krankenhaussektor auf Anbieterebene, d. h. Primärkliniken oder Krankenhausabteilungen, enthält. Zu den Grundversorgungsanbietern gehörten Hausarztpraxen (tagsüber und außerhalb der Geschäftszeiten) und öffentlich finanzierte Facharztpraxen. Ansprechpartner in der Primärversorgung wurden anhand der eindeutigen Kliniknummer identifiziert. Wir hatten keine Daten darüber, welchen Arzt der Patient in der Klinik aufsuchte [36]. Mithilfe des Patientenlistenregisters haben wir die Anzahl der Kontakte zur eigenen Hausarztpraxis im Vergleich zu anderen Anbietern ermittelt. Zu den Krankenhauskontakten zählten alle Kontakte zu stationären Kliniken (Krankenhausaufnahmen), Ambulanzen und Notaufnahmen. Zu den Krankenhausanbietern gehörten öffentliche und private Krankenhausabteilungen, in denen der Kontaktort durch die Kombination von Krankenhausidentifikationsnummer, Abteilungscodes und Fachgebietscodes identifiziert wurde [37]. Ein Krankenhausverlauf wurde als der Zeitraum zwischen dem ersten und dem letzten Besuch in einer Krankenhausambulanz oder von der Krankenhauseinweisung bis zur Entlassung definiert (siehe Zusatzdatei 1: Methoden S2 für ein visualisiertes Beispiel eines Patientenverlaufs).

Es wurden mehrere klinische Indikatoren für die Fragmentierung der Versorgung berücksichtigt: Gesamtzahl der Kontakte zu Gesundheitsdienstleistern, Anzahl der verschiedenen beteiligten Anbieter (Kliniken und Abteilungen), Anzahl der verschiedenen beteiligten Hausarztpraxen (tagsüber und außerhalb der Geschäftszeiten), Anzahl der Übergänge zwischen verschiedenen Anbieter und Anzahl der Krankenhausverläufe für jeden Patienten im Studienzeitraum (Tabelle 1). Darüber hinaus haben wir die Anzahl der Übergänge zwischen Krankenhausverläufen und die Anzahl der Überschneidungen zwischen parallelen Krankenhausverläufen bewertet, d. h. Zeiträume, in denen der Patient mehrere Ambulanzen aufsuchte oder überlappende Krankenhauseinweisungen hatte.

Darüber hinaus haben wir formale Fragmentierungsindizes einbezogen, die eine mathematische Quantifizierung verschiedener Aspekte der Fragmentierung ermöglichen [30, 38,39,40,41]: (1) den Usual Provider of Care Index (UPC), der die Konzentration von Kontakten mit a beschreibt (2) der Bice-Boxerman Continuity of Care Index (COCI), der die Verteilung der Pflege unter den Anbietern beschreibt, und (3) der Sequential Continuity Index (SECON), der die Anzahl der Kontakte mit dem Anbieter beschreibt, den der Patient aufgesucht hat zuletzt (Einzelheiten siehe Tabelle 1) [30, 42]. Darüber hinaus haben wir den Known GP Index erstellt, indem wir den Anteil der Kontakte zur eigenen Hausarztpraxis des Patienten an allen Gesundheitskontakten berechnet haben. Alle diese Indizes lagen im Bereich von 0 bis 1, wobei niedrigere Werte auf einen höheren Grad der Fragmentierung der Versorgung hinweisen. Um die Robustheit der Indizes sicherzustellen, waren mindestens vier Gesundheitskontakte erforderlich, um die Indizes zu berechnen, wie von Rosenberg et al. empfohlen. [43].

Wir hatten zwei Hauptergebnisse. Die erste, potenziell unangemessene Medikation (PIM) wurde als klinischer Indikator für die Qualität der Versorgung ausgewählt, da sie Tage mit potenziell suboptimalen Medikationsregimen bewertet und mit negativen gesundheitlichen Folgen wie einer Notaufnahme ins Krankenhaus verbunden ist [44]. Es basierte auf einer modifizierten Version der STOPP/START-Kriterien [45], die klinisch und in der pharmakoepidemiologischen Forschung verwendet werden, um potenziell unangemessene Arzneimittel-Arzneimittel- und Arzneimittel-Krankheits-Kombinationen zu identifizieren, z. B. das Stoppen der gleichzeitigen Einnahme von Arzneimitteln mit anticholinergen Eigenschaften oder über einen längeren Zeitraum Verwendung von Benzodiazepinen (STOPP-Kriterien) oder Kombinationen, die den Beginn einer medikamentösen Behandlung nahelegen würden, z. B. Beginn einer Thrombozytenaggregationshemmung bei Patienten mit einer Koronarerkrankung in der Vorgeschichte (START-Kriterien). Diese Kriterien wurden für eine erwachsene Bevölkerung in einem dänischen Register-basierten Umfeld durch einen iterativen Konsensgruppenprozess angepasst, der zur Auswahl von 29 STOPP-Kriterien führte. Der Prozess wird an anderer Stelle ausführlich beschrieben [46]. Im gleichen Prozess wurden auch 10 START-Kriterien ausgewählt (Zusatzdatei 1: Methoden S3). Das Ergebnis des Prozesses war ein Algorithmus zur Ermittlung der Zeiträume, in denen eine Person PIM unterliegt, indem Daten über eingelöste Arzneimittelrezepte und Diagnosen aus den dänischen Registern kombiniert werden. Patienten haben möglicherweise mehr als einmal zur PIM-Zeit beigetragen, wenn sie bis zu maximal einem Studienzeitraum von einem Jahr mehreren gleichzeitigen PIMs unterzogen wurden. Die Zeit bei PIM wurde zwischen dem 1. Januar 2018 und dem 31. Dezember 2018 bewertet.

Der zweite Endpunkt, die Gesamtmortalität, wurde als Gesamtindikator für die Patientenprognose ausgewählt. Der Tod wurde während der Nachuntersuchung beurteilt, wie er im dänischen Zivilregistrierungssystem zwischen dem 1. Januar 2018 und dem 31. Dezember 2018 erfasst wurde [34].

Klinische Indikatoren der Versorgungsfragmentierung wurden nach Anzahl in Gruppen eingeteilt. Formale Fragmentierungsindizes wurden in Gruppen mit 0,25-Schritten von 0 bis 1 eingeteilt. Die Pflegefragmentierungsmaße wurden als Mittelwert und Gruppenverteilung nach Anzahl der komorbiden Erkrankungen dargestellt.

Negative binomiale Regressionsmodelle wurden verwendet, um Inzidenzratenverhältnisse (IRR) mit 95 %-Konfidenzintervallen (CIs) der gesamten PIM-Zeit (Summe der Tage für jedes PIM-Kriterium) zu schätzen, wobei die Risikozeit berücksichtigt wurde. Ein erstes Modell wurde an Altersgruppe und Geschlecht angepasst. Ein zweites Modell wurde weiter hinsichtlich des Zusammenlebensstatus, des Herkunftslandes, des Bildungsniveaus gemäß dem UNESCO-Bildungsniveau, des OECD-bereinigten Haushaltseinkommens, der Bevölkerungsdichte (städtische vs. ländliche Gebiete) und des Vorhandenseins jeder der 39 Erkrankungen in der dänischen Multimorbidität angepasst Index.

Cox-Regressionsmodelle wurden verwendet, um die Gesamtmortalitäts-Gefährdungsquote (HR) mit 95 %-KIs zu schätzen, wobei das Alter die zugrunde liegende Zeitachse war. Es wurden zwei Modelle konstruiert, mit ähnlichen Anpassungen wie bei den Modellen für PIM. Absolute Werte wurden als kumulative Inzidenzanteile (CIP) ermittelt.

Um die funktionale Form der formalen Fragmentierungsindizes zu visualisieren, wurde ein eingeschränktes kubisches Spline-Modell, das den gesamten Wertebereich abdeckt, mit fünf Knoten unter Verwendung von Harrells Standardperzentilen hinzugefügt.

Die Analysen wurden nach der Krankheitszahl zu Studienbeginn stratifiziert, um die Wechselwirkungen zwischen Krankheitslast und Versorgungsfragmentierung zu beurteilen. Zur Untersuchung einzelner STOPP/START-Kriterienpunkte wurde eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt.

Alle Analysen wurden mit Stata 17 durchgeführt. Die Berichterstattung dieser Studie folgte den STROBE-Richtlinien.

Tabelle 2 zeigt die Ausgangsmerkmale aller eingeschlossenen Patienten (N = 4.651.842) und der Unterkohorte von Patienten mit mindestens vier Kontakten während des Studienjahres (N = 3.160.195, 68 % der Gesamtzahl), für die UPC, COCI, SECON, und der bekannte GP-Index waren verfügbar.

Abbildung 1 zeigt die Maße der Pflegefragmentierung nach Morbiditätsgrad. Die durchschnittliche Anzahl der Kontakte stieg von 5,8 bei Personen ohne Langzeiterkrankungen auf 34,1 bei Personen mit sechs oder mehr Langzeiterkrankungen, von denen die Mehrheit 20 oder mehr Kontakte hatte (Zusatzdatei 1: Abbildung S1). Diejenigen mit drei Erkrankungen hatten im Mittel 4,0 beteiligte Anbieter (1,7 beteiligte Hausarztkliniken) und 6,6 Anbieterwechsel, während es bei denjenigen mit sechs oder mehr Erkrankungen 6,9 Anbieter (2,7 betroffene Hausarztkliniken) und 13,7 Anbieterwechsel gab. Das Ausmaß der Morbidität war positiv mit der Anzahl der Krankenhausverläufe, Verlaufsübergänge und Überlappungen verbunden. Der Anteil der Krankenhauskontakte lag zwischen 13 % (keine Langzeiterkrankungen) und 17 % (sechs oder mehr Erkrankungen).

Mittelwert der Pflegefragmentierung nach Anzahl der Erkrankungen. UPC, Index der üblichen Pflegedienstleister; SECON, Sequential Continuity Index; COCI, Continuity of Care Index; Hausarzt, Allgemeinmediziner

Die Mittelwerte der formalen Pflegefragmentierungsindizes waren weitgehend unabhängig von der Anzahl der Erkrankungen; Der Anteil der Kontakte mit der Hausarztpraxis des Patienten lag zwischen 69 % (0 Erkrankungen) und 72 % (4–5 Erkrankungen) (Abb. 1). Mit zunehmender Zahl der Erkrankungen kam es bei weniger Patienten zu einer extrem hohen oder extrem geringen Fragmentierung der Versorgung (Zusatzdatei 1: Abbildung S1).

Hohe Werte aller klinischen Indikatoren für eine Fragmentierung der Versorgung waren mit höheren PIM-Raten (Abb. 2, Tafel A) und einer höheren Gesamtmortalität (Abb. 2, Tafel B) verbunden, selbst nach vollständiger Anpassung an demografische Merkmale und sozioökonomische Faktoren und die zugrunde liegende Krankheitskombination. Die stärksten Assoziationen mit PIM wurden für mehr als 20 Kontakte (IRR 2,83, 95 %-KI 2,77–2,90), mehr als 5 involvierte Anbieter (IRR 2,55, 95 %-KI 2,50–2,60) und mehr als 5 involvierte Hausarztkliniken (IRR 2,28, 95) gefunden % CI 2,21–2,35) im Vergleich zu 0. Die stärksten Assoziationen mit der Mortalität wurden für mehr als 20 Krankenhausverläufe (HR 10,8, 95 %-KI 9,48–12,4), mehr als 5 Überlappungen von Krankenhausverläufen (HR 4,07, 95 %-KI 3,76–4,42) und mehr als 20 Anbieterwechsel (HR 2,80, 95 % CI 2,71–2,90) im Vergleich zu 0 (Zusatzdatei 1: Tabellen S1 und S2). Die meisten Indikatoren zeigten eine Dosis-Wirkungs-Beziehung mit beiden Endpunkten, aber diejenigen mit moderaten Kontaktniveaus (bis zu vier Kontakten pro Jahr) und einem einzigen Anbieterwechsel hatten eine etwas niedrigere Sterblichkeit.

Potenziell unangemessene Medikation und Gesamtmortalität aufgrund klinischer Fragmentierungsindikatoren. Bereinigt um Alter, Geschlecht, Zivilstand, Herkunft, Bildungsstand, Einkommensniveau, Bevölkerungsdichte und die 39 individuellen körperlichen und geistigen Erkrankungen im dänischen Multimorbiditätsindex. Referenz für klinische Indikatoren = 0. IRR, Inzidenzratenverhältnis; HR, Hazard Ratio

Ein hohes Maß an formaler Fragmentierung (wie durch niedrige Werte von UPC, COCI, SECON und dem Known GP Index angezeigt) war sowohl mit potenziell unangemessener Medikation (Abb. 3, Tafel A) als auch mit Gesamtmortalität (Abb. 3) verbunden , Tafel B) nach Anpassungen (Zusatzdatei 1: Tabellen S1 und S2). Weniger als 25 % der Kontakte mit Ihrem üblichen Anbieter waren im Vergleich zu vollständiger Kontinuität mit mehr PIM und höherer Mortalität verbunden (PIM IRR 1,49, 95 %-KI 1,40–1,58; Mortalität HR 2,59, 95 %-KI 2,36–2,84). Ähnliche Ergebnisse wurden bei weniger als 25 % der Kontakte zu Ihrer eigenen Hausarztpraxis (PIM IRR 1,24, 95 %-KI 1,21–1,28; Mortalität HR 2,48, 95 %-KI 2,36–2,60) für Patienten mit der höchsten Kontaktstreuung gefunden (COCI) (PIM IRR 1,34, 95 %-KI 1,31–1,37; Mortalität HR 1,70, 95 % 1,63–1,76) und für Patienten mit dem niedrigsten Kontakt in Folge (SECON) (PIM IRR 1,30, 95 %-KI 1,27–1,34; Mortalität). HR 1,39, 95 %-KI 1,33–1,46). Für die meisten Assoziationen bestand eine Dosis-Wirkungs-Beziehung.

Potenziell unangemessene Medikation und Gesamtmortalität anhand der Indizes der formalen Fragmentierung der Pflege. Eingeschränkte kubische Splines, angepasst an Alter, Geschlecht, Zivilstand, Herkunft, Bildungsstand, Einkommensniveau, Bevölkerungsdichte und die 39 individuellen körperlichen und geistigen Zustände im dänischen Multimorbiditätsindex. Referenz für formale Fragmentierungsindizes = 1. UPC, Usual Provider of Care Index; COCI, Continuity of Care Index; SECON, Sequential Continuity Index; Hausarzt, Allgemeinmediziner; IRR, Inzidenzratenverhältnis; HR, Hazard Ratio

Die geschichteten Analysen zu Fragmentierungsmaßen zeigten das gleiche Gesamtmuster wie die Hauptanalysen über verschiedene Morbiditätsstufen hinweg (Zusatzdatei 1: Abbildungen S2 und S3). Einige Messungen zeigten einen negativen Interaktionsterm mit zunehmender Morbidität für PIM, aber einen positiven für die Mortalität (beteiligte GP-Kliniken p für Interaktion alle < 0,05; COCI p für Interaktion 0,800 bis < 0,05). Es wurde kein konsistentes Interaktionsmuster zwischen Fragmentierung und der Anzahl der Bedingungen gefunden.

Die Sensitivitätsanalyse zu den separaten STOPP/START-Kriterien für PIM zeigte, dass die Fragmentierung der Versorgung mit der mangelnden Abschreibung unangemessener Medikamente und in geringerem Maße mit der Nichteinleitung geeigneter Medikamente verbunden war (Zusatzdatei 1: Tabelle S3).

Diese Studie zeigte, dass klinische Indikatoren für die Fragmentierung der Versorgung, d. h. die Anzahl der Kontakte, beteiligten Anbieter, Übergänge und Krankenhausverläufe, mit der Anzahl chronischer Erkrankungen zunahmen. Der Grad der formalen Fragmentierungsindizes, einschließlich des Anteils der eigenen Hausarztkontakte, blieb jedoch über die Morbiditätsebene hinweg stabil. Ein hohes Maß an Fragmentierung bei allen klinischen Indikatoren und formalen Fragmentierungsindizes war mit höheren PIM-Raten und einer erhöhten Mortalität verbunden, selbst nach Anpassung an Grunderkrankungen, Demografie und sozioökonomische Faktoren. Eine große Anzahl von Kontakten und Anbietern, einschließlich Hausarztpraxen, zeigte den stärksten Zusammenhang mit PIM, wohingegen eine große Anzahl von Krankenhausverläufen, Verlaufsüberschneidungen und Anbieterwechseln den stärksten Zusammenhang mit der Mortalität aufwiesen. Unter den formalen Fragmentierungsindizes hatten niedrige UPC-Werte, d. h. wenige Besuche aller beim üblichen Anbieter, den stärksten Zusammenhang mit PIM und Mortalität. Für die Zusammenhänge zwischen Fragmentierungsmaßen und Patientenergebnissen gab es keine konsistenten Wechselwirkungen mit der Anzahl der Erkrankungen.

Diese Studie legt nahe, dass die Fragmentierung der Gesundheitsversorgung ein unabhängiger Risikofaktor für negative Patientenergebnisse sein könnte. Neben der Anzahl der Kontakte und Anbieter spielten auch die Konzentration der Pflege auf bestimmte Anbieter, die Streuung der Pflege zwischen den Anbietern und die Reihenfolge der Übergänge zwischen den Anbietern eine Rolle in Bezug auf die Patientenergebnisse. Dies weist darauf hin, dass viele Aspekte der Versorgungsfragmentierung zu einer schlechteren Prognose beitragen.

Für die meisten Patienten spielte der Hausarzt eine zentrale Rolle; 70 % aller Kontakte erfolgten mit dem eigenen Hausarzt des Patienten und nur 13–17 % aller Kontakte mit dem Krankenhaus. Bei komplexen oder fortschreitenden Erkrankungen kann es klinisch sinnvoll sein, Spezialisten und Krankenhäuser einzubeziehen; Die Kontaktraten könnten erhöht werden und es könnten mehr Anbieter im Diagnoseprozess, in der Behandlung und in der Nachsorge erwartet werden. Um jedoch eine kohärente Versorgung zu gewährleisten und das Pflegeerlebnis der Patienten zu verbessern, ist es wichtig, dass Besuche koordiniert werden und Informationen zeitnah zwischen den Angehörigen der Gesundheitsberufe ausgetauscht werden. Die Dosis-Wirkungs-Beziehung zwischen der Fragmentierung der Versorgung und nachteiligen Behandlungsergebnissen deutete auf einen systemischen Effekt hin, der darauf hindeuten könnte, dass in der Praxis keine optimale Koordination und Kohärenz in der Versorgung erreicht wird. Bemerkenswerterweise war die Fragmentierung der Primärversorgung, gemessen an der Anzahl der beteiligten Hausarztpraxen, auch mit PIM und Mortalität verbunden.

Es wurde festgestellt, dass die Fragmentierungsindizes der formalen Pflege in nicht angepassten Modellen ziemlich gleichmäßig über die Morbiditätsstufen verteilt waren. Bei Patienten mit Multimorbidität könnte dies durch die proportional höhere Anzahl von Kontakten zum Hausarzt des Patienten trotz hoher Kontaktzahlen und involvierter Anbieter erklärt werden. Die Zusammenhänge zwischen Fragmentierungsmaßen und Patientenergebnissen waren über alle Morbiditätsstufen hinweg konsistent; Dies mag angesichts des bekannten Zusammenhangs zwischen PIM, Multimorbidität und Polypharmazie unerwartet erscheinen. Dies kann jedoch durch eine höhere Anzahl von Kontakten mit Hausärzten bei Patienten mit Multimorbidität erklärt werden; Sie können die Kontinuität der Versorgung durch regelmäßigen Hausarztkontakt aufrechterhalten, wodurch ihre Fragmentierungsindizes niedrig bleiben und potenzielle nachteilige Folgen einer Fragmentierung der Versorgung abgemildert werden.

Unseres Wissens ist dies die erste Studie, die landesweite sektorübergreifende Daten zur Fragmentierung der Versorgung und zu Patientenergebnissen verknüpft. In früheren Studien schwankte das mittlere Niveau der Versorgungsfragmentierungsindizes je nach untersuchter Bevölkerung und verwendeten Methoden, unsere Schätzungen zeigten jedoch im Allgemeinen eine höhere Kontinuität des Versorgungsniveaus als in Studien an Grundversorgungspopulationen [41, 47]. Es besteht ein Zusammenhang zwischen unterschiedlicher Kontinuität von Pflegemaßnahmen, was auch in unserer Studie der Fall war [30]. Unsere Ergebnisse stimmen mit aktuellen Studien überein, die darauf hindeuten, dass eine Fragmentierung der Versorgung mit ungeeigneterer Medikation [17] und einer erhöhten Mortalität [10, 11] einhergeht. Diese Studie untersuchte die Kontinuität der Versorgung in Längsrichtung auf der Grundlage administrativer Daten. Die informationelle und relationale Kontinuität der Pflege beschreibt andere Aspekte der Kontinuität der Pflege, und das Patientenerlebnis der Kontinuität ist häufig mit der Beziehung zwischen Patient und Arzt verbunden, d. Wiederholte koordinierte Kontakte zum gleichen Anbieter sind nicht unbedingt gleichbedeutend mit dem Erleben von Beziehungskontinuität, aber eine Voraussetzung [49]. Unsere Analysen auf Anbieterebene unterschätzen wahrscheinlich den Zusammenhang zwischen Beziehungskontinuität und Patientenergebnissen.

Das landesweite Kohortendesign und die prospektiv gesammelten Daten aus validierten Datenbanken in allen Pflegebereichen waren die Hauptstärken dieser Studie, die die Selektionsverzerrung und den Verlust der Nachbeobachtung reduzierten [31]. Dank der dänischen Register standen Daten auf individueller Ebene für demografische, sozioökonomische und gesundheitliche Variablen zur Verfügung. Das PIM-Konzept spiegelte die Qualität der Versorgung auf der Grundlage klinischer Praxisrichtlinien wider und wurde international umfassend validiert. Die registerangepasste Definition von PIM bot die Möglichkeit, einen Qualitätsindikator auf nationaler Ebene zu bewerten.

Die Studie hatte auch gewisse Einschränkungen. Verwaltungsdaten wurden verwendet, um Kontakte in Kliniken und Abteilungen zu verfolgen, wir konnten jedoch nicht nachvollziehen, welchen Arzt der Patient aufgesucht hatte und aus welchem Grund der Kontakt stattfand. Einige Variablen (z. B. Multimorbiditätszustände und PIM-Kategorien) wurden aus verschiedenen Datenquellen durch Algorithmen aggregiert, die möglicherweise über- oder unterschätzte Zustände haben.

Der Zusammenhang zwischen Anbieterkontakten und Gesundheitsergebnissen kann durch die Schwere der Erkrankung und Veränderungen in den Pflegeverläufen in der Zeit vor der Sterblichkeit verfälscht werden. Um dem entgegenzuwirken, wurden umfassende Analyseanpassungen durchgeführt. Darüber hinaus ist die Anzahl der beteiligten Hausarztkliniken bei der Beurteilung der Fragmentierung der Primärversorgung möglicherweise weniger anfällig für Verwechslungen nach Schweregrad; Da es sich bei Hausärzten um Generalisten handelt, gibt es selten eine klinische Indikation, mehrere Hausärzte aufzusuchen, selbst wenn eine komplizierte Erkrankung eine angemessene spezialisierte Versorgung in allen Sektoren erforderlich machen könnte. Die Schwere und Komplexität der individuellen Erkrankung kann jedoch möglicherweise nicht vollständig durch Verwaltungsdaten beschrieben werden, so dass Restverwechslungen bestehen bleiben können. Die PIM-Kategorien stellten klar definierte ungeeignete Medikamentenkombinationen dar, deckten jedoch nicht alle suboptimalen medizinischen Behandlungen ab. Eine mögliche Einschränkung bestand darin, dass PIMs mit Multimorbidität korrelieren, was sich auf die Schätzungen ausgewirkt haben könnte. PIM-Indikatoren können eine suboptimale klinische Praxis in einer großen Kohorte mit Durchschnittswerten zwischen Anbietern identifizieren, aber die auf Patientenebene angewendete Behandlung erfordert eine individuelle klinische Interpretation.

Die Fragmentierung der Versorgung bleibt eine Herausforderung bei der Bereitstellung einer integrierten Versorgung für Patienten mit komplexen oder umfassenden Pflegebedürfnissen. Das Bedürfnis des Patienten nach einer engen Arzt-Patient-Beziehung und das Bedürfnis nach einer hochspezialisierten Behandlung an mehreren Standorten können widersprüchlich sein. Dies kann zu einer hohen Behandlungsbelastung, einer geringen Patientenzufriedenheit und negativen gesundheitlichen Folgen führen. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Verringerung der Fragmentierung der Versorgung durch die Konzentration der Versorgung auf weniger Anbieter, einschließlich häufiger Kontakte zum Hausarzt des Patienten und Gewährleistung einer guten Koordination mit weniger Übergängen, unabhängig vom Morbiditätsgrad mit besseren Ergebnissen verbunden sein kann. Nur jeder sechste Kontakt betraf ein Krankenhaus. Daher wird eine große Gruppe von Patienten nicht von Krankenhauseingriffen allein profitieren. Vielmehr kann die Primärversorgung die Kontinuität der Versorgung gewährleisten, die erforderlich ist, um einen kohärenten Überblick über die Behandlung und den Verlauf des einzelnen Patienten zu erhalten.

Interventionen zur Verbesserung der Koordination der Versorgung von Patienten mit Multimorbidität haben bescheidene Ergebnisse und gemischte Auswirkungen auf die Patientenergebnisse gezeigt [50, 51]. Dennoch hat eine große Cluster-randomisierte Studie im Vereinigten Königreich gezeigt, dass eine bessere Koordination der Pflege das Pflegeerlebnis des Patienten verbessert [52]. Eine Integration der Krankenhausversorgung zur Verbesserung der Versorgung von Patienten mit Multimorbidität könnte ebenfalls machbar sein [53]. Ausreichende Ressourcen, ein starker Fokus auf die Beziehung zwischen Patient und Arzt sowie technische Lösungen zur Unterstützung des Informationsflusses können die Kontinuität der Versorgung verbessern. Unsere Ergebnisse sind möglicherweise in erster Linie auf Gesundheitssysteme mit Gate-Keeper-Funktion übertragbar. Es kann jedoch davon ausgegangen werden, dass die grundlegenden Elemente eines Patientenpfads wie unterschiedliche Kontakte, Übergänge und Behandlungsverantwortung in den meisten Systemen von grundlegender Bedeutung sind, und unsere Ergebnisse können breiter interpretiert werden. Dennoch bedarf es weiterer Forschung zu individuellen und strukturellen Risikofaktoren für die Fragmentierung der Versorgung und zu wirksamen Interventionen, die auf die Koordination des Patientenpfads, den Informationsfluss und die Beziehungskontinuität abzielen.

Mehrere klinische Indikatoren für eine Fragmentierung der Versorgung, darunter die Anzahl der Kontakte, Gesundheitsdienstleister, Anbieterwechsel und Krankenhausverläufe, waren mit einer höheren Morbidität verbunden. Ein hohes Maß an Fragmentierung aller Aspekte der Versorgung war mit höheren PIM-Raten und einer höheren Mortalität verbunden, selbst nach Berücksichtigung von Morbidität, Demografie und sozioökonomischen Faktoren. Häufiger Kontakt zum üblichen Anbieter, weniger Übergänge und eine bessere Koordination waren unabhängig vom Morbiditätsgrad mit besseren Patientenergebnissen verbunden.

Dr. Anders Prior hatte vollen Zugriff auf alle Daten der Studie und übernimmt die Verantwortung für die Integrität der Daten und die Genauigkeit der Datenanalyse. Der Datensatz, der die Schlussfolgerungen dieses Artikels stützt, ist bei Statistics Denmark (https://www.dst.dk/en) und der dänischen Gesundheitsdatenbehörde (https://sundhedsdatastyrelsen.dk/da/english/) verfügbar. Der Datenzugriff ist nach dänischem Recht auf autorisierte Forschungseinrichtungen beschränkt.

Konfidenzintervall

Kumulative Inzidenzanteile

Kontinuität der Pflegeindex

Allgemeinmediziner

Gefahrenverhältnis

Inzidenzratenverhältnis

Möglicherweise ungeeignete Medikamente

Sequentielle Kontinuitätsindex

Index für übliche Pflegedienstleister

Bell C, Prior A, Frølich A, Appel CW, Vedsted P. Verläufe in der ambulanten Versorgung von Menschen mit Multimorbidität: eine bevölkerungsbasierte Registerstudie in Dänemark. Clin Epidemiol. 2022;14:749–62.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Frølich A, Ghith N, Schiøtz M, Jacobsen R, Stockmarr A. Multimorbidität, Gesundheitsinanspruchnahme und sozioökonomischer Status: eine registerbasierte Studie in Dänemark. Plus eins. 2019;14(8):e0214183–e0214183.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Prior A, Vestergaard CH, Ribe AR, Sandbæk A, Bro F, Vedsted P, Smith S, Vestergaard M, Fenger-Grøn M. Chronische Pflegedienste und Unterschiede zwischen dänischen Allgemeinpraxen: eine landesweite Kohortenstudie. Br J Gen Pract. 2021;72(717):e285–92.

Artikel Google Scholar

Prior A, Fenger-Grøn M, Larsen KK, Larsen FB, Robinson KM, Nielsen MG, Christensen KS, Mercer SW, Vestergaard M. Der Zusammenhang zwischen wahrgenommenem Stress und Mortalität bei Menschen mit Multimorbidität: eine prospektive bevölkerungsbasierte Kohortenstudie. Bin J Epidemiol. 2016;184(3):199–210.

Artikel PubMed Google Scholar

Larsen FB, Pedersen MH, Friis K, Glümer C, Lasgaard M. Eine latente Klassenanalyse der Multimorbidität und der Beziehung zu soziodemografischen Faktoren und gesundheitsbezogener Lebensqualität. eine nationale bevölkerungsbasierte Studie mit 162.283 dänischen Erwachsenen. Plus eins. 2017;12(1):e0169426–e0169426.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Prior A, Vestergaard M, Davydow DS, Larsen KK, Ribe AR, Fenger-Grøn M. Wahrgenommener Stress, Multimorbidität und Risiko für Krankenhausaufenthalte wegen ambulanter Pflege-sensitiver Erkrankungen: eine bevölkerungsbasierte Kohortenstudie. Medizinische Versorgung. 2017;55(2):131–9.

Artikel PubMed Google Scholar

Lund Jensen N, Pedersen HS, Vestergaard M, Mercer SW, Glümer C, Prior A. Der Einfluss des sozioökonomischen Status und der Multimorbidität auf die Mortalität: eine bevölkerungsbasierte Kohortenstudie. Clin Epidemiol. 2017;9:279–89.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Wallace E, Salisbury C, Guthrie B, Lewis C, Fahey T, Smith SM. Behandlung von Patienten mit Multimorbidität in der Primärversorgung. BMJ. 2015;350(20. Jan. 2):h176–h176.

Artikel PubMed Google Scholar

Stange KC. Das Problem der Fragmentierung und die Notwendigkeit integrativer Lösungen. Ann Fam Med. 2009;7(2):100–3.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Pereira Gray DJ, Sidaway-Lee K, White E, Thorne A, Evans PH. Kontinuität der ärztlichen Versorgung – eine Frage von Leben und Tod? Eine systematische Überprüfung der Kontinuität der Pflege und der Sterblichkeit. BMJ offen. 2018;8(6):e021161–e021161.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Baker R, Bankart MJ, Freeman GK, Haggerty JL, Nockels KH. Kontinuität der medizinischen Grundversorgung und Patientensterblichkeit. Br J Gen Pract. 2020;70(698):E600–11.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Sandvik H, Hetlevik Ø, Blinkenberg J, Hunskaar S. Kontinuität in der Allgemeinmedizin als Prädiktor für Mortalität, akute Krankenhausaufenthalte und Inanspruchnahme von Pflege außerhalb der Geschäftszeiten: eine registerbasierte Beobachtungsstudie in Norwegen. Br J Gen Pract. 2021;72(715):e84–90.

Artikel PubMed Central Google Scholar

Wang C, Kuo HC, Cheng SF, Hung JL, Xiong JH, Tang PL. Die Kontinuität der Versorgung und mehrere chronische Erkrankungen wirken sich negativ auf die häufige Inanspruchnahme ambulanter Leistungen aus. Gesundheitsinformatik J. 2020;26(1):318–27.

Artikel PubMed Google Scholar

Barker I, Steventon A, Deeny SR. Zusammenhang zwischen der Kontinuität der Versorgung in der Allgemeinmedizin und Krankenhauseinweisungen wegen ambulanter Versorgungssensibler Erkrankungen: Querschnittsstudie routinemäßig erhobener Daten auf Personenebene. BMJ. 2017;356:j84–j84.

Artikel PubMed Google Scholar

Kao YH, Lin WT, Chen WH, Wu SC, Tseng TS. Kontinuität der ambulanten Versorgung und vermeidbare Krankenhausaufenthalte: eine systematische Überprüfung. Bin J Manag Care. 2019;25(4):e126–34.

PubMed Google Scholar

Bayliss EA, Ellis JL, Shoup JA, Zeng C, McQuillan DB, Steiner JF. Auswirkung der Kontinuität der Pflege auf die Krankenhausauslastung für Senioren mit mehreren Erkrankungen in einem integrierten Gesundheitssystem. Ann Fam Med. 2015;13(2):123–9.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Chu HY, Chen CC, Cheng SH. Kontinuität der Pflege, möglicherweise unangemessene Medikamente und Gesundheitsergebnisse bei älteren Menschen: Erkenntnisse aus einer Längsschnittanalyse in Taiwan. Medizinische Versorgung. 2012;50(11):1002–9.

Artikel PubMed Google Scholar

Sinnott C, Mc Hugh S, Browne J, Bradley C. Perspektiven von Hausärzten auf die Behandlung von Patienten mit Multimorbidität: systematische Überprüfung und Synthese qualitativer Forschung. BMJ offen. 2013;3(9):e003610–e003610.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Bayliss EA, Edwards AE, Steiner JF, Main DS. Von älteren Patienten mit Multimorbidität gewünschte Pflegeprozesse. Familienpraxis. 2008;25:287–93.

Artikel Google Scholar

Adeniji C, Kenning C, Coventry PA, Bower P. Was sind die wichtigsten Prädiktoren für „Probleme“ bei Patienten mit Multimorbidität in der Primärversorgung? Eine Querschnittsstudie. BMC Health Serv Res. 2015;15:255–255.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Muth C, van den Akker M, Blom JW, Mallen CD, Rochon J, Schellevis FG, Becker A, Beyer M, Gensichen J, Kirchner H, et al. Die Ariadne-Prinzipien: Umgang mit Multimorbidität in Konsultationen zur Grundversorgung. BMC Med. 2014;12:223–223.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Moth G, Vestergaard M, Vedsted P. Chronisches Pflegemanagement in der dänischen Allgemeinmedizin – eine Querschnittsstudie zu Arbeitsbelastung und Multimorbidität. BMC Fam Pract. 2012;13(1):52–52.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Ørtenblad L, Meillier L, Jønsson AR. Multimorbidität: Eine Patientenperspektive zur Navigation im Gesundheitssystem und im Alltag. Gesundheit erwarten. 2015;18(3):312–24.

Google Scholar

Sav A, King MA, Whitty JA, Kendall E, McMillan SS, Kelly F, Hunter B, Wheeler AJ. Belastung durch die Behandlung chronischer Krankheiten: eine Konzeptanalyse und Überprüfung der Literatur. Gesundheit erwarten. 2015;18(3):312–24.

Artikel PubMed Google Scholar

Freeman G, Hughes J. Kontinuität der Pflege und der Patientenerfahrung. Der Königsfonds; 2010. https://www.kingsfund.org.uk/projects/gp-inquiry/continuity-of-care.

Goodwin N. Integrierte Pflege verstehen. Int J Integr Care. 2016;16(4):6.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Guthrie B, Saultz JW, Freeman GK, Haggerty JL. Kontinuität in der Pflege ist wichtig. BMJ. 2008;337(7669):548–9.

Google Scholar

Barnett K, Mercer SW, Norbury M, Watt G, Wyke S, Guthrie B. Epidemiologie der Multimorbidität und Auswirkungen auf Gesundheitsversorgung, Forschung und medizinische Ausbildung: eine Querschnittsstudie. Lanzette. 2012;380(9836):37–43.

Artikel PubMed Google Scholar

Mercer SW, Gunn J, Bower P, Wyke S, Guthrie B. Umgang mit Patienten mit geistiger und körperlicher Multimorbidität. BMJ. 2012;345(03.09.1):e5559–e5559.

Artikel PubMed Google Scholar

Pollack CE, Hussey PS, Rudin RS, Fox DS, Lai J, Schneider EC. Messung der Pflegekontinuität: ein Vergleich anspruchsbasierter Methoden. Medizinische Versorgung. 2016;54(5):e30-34.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Erlangsen A, Fedyszyn I. Dänische landesweite Register für öffentliche Gesundheit und gesundheitsbezogene Forschung. Scand J Public Health. 2015;43(4):333–9.

Artikel PubMed Google Scholar

Christiansen T. Organisation und Finanzierung des dänischen Gesundheitssystems. Gesundheitspolitik. 2002;59(2):107–18.

Artikel PubMed Google Scholar

Pedersen KM, Andersen JS, Søndergaard J. Allgemeinmedizin und primäre Gesundheitsversorgung in Dänemark. J Am Board Fam Med. 2012;25(Suppl 1):S34-38.

Artikel PubMed Google Scholar

Pedersen CB, Gøtzsche H, Moller JO, Mortensen PB. Das dänische Zivilstandssystem. Eine Kohorte von acht Millionen Menschen. Dan mit Bull. 2006;53(4):441–9.

PubMed Google Scholar

Pottegård A, Schmidt SAJ, Wallach-Kildemoes H, Sørensen HT, Hallas J, Schmidt M. Datenressourcenprofil: das dänische nationale Rezeptregister. Int J Epidemiol. 2016;25(3):dyw213–dyw213.

Artikel Google Scholar

Andersen JS, Olivarius NDF, Krasnik A. Das dänische nationale Gesundheitsdienstregister. Scand J Public Health. 2011;39(7 Suppl):34–7.

Artikel PubMed Google Scholar

Lynge E, Sandegaard JL, Rebolj M. Das dänische nationale Patientenregister. Scand J Public Health. 2011;39(7 Suppl):30–3.

Artikel PubMed Google Scholar

Jee SH, Cabana MD. Indikatoren für die Kontinuität der Pflege: eine systematische Überprüfung der Literatur. Med Care Res Rev. 2006;63(2):158–88.

Artikel PubMed Google Scholar

Salisbury C, Sampson F, Ridd M, Montgomery AA. Wie ist die Kontinuität der Versorgung in der primären Gesundheitsversorgung zu bewerten? Br J Gen Pract. 2009;59(561):e134–41.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Gegeben CW, Branson M, Zemach R. Bewertung und Anwendung von Kontinuitätsmaßnahmen in der Grundversorgung. J Gemeinschaftsgesundheit. 1985;10(1):22–41.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Hull SA, Williams C, Schofield P, Boomla K, Ashworth M. Messung der Kontinuität der Pflege in der Allgemeinmedizin: ein Vergleich zweier Methoden unter Verwendung routinemäßig gesammelter Daten. Br J Gen Pract. 2022;72(724):e773–9.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Bice TW, Boxerman SB. Ein quantitatives Maß für die Kontinuität der Pflege. Medizinische Versorgung. 1977;15(4):347–9.

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Rosenberg NA, Zulman DM. Maße der Pflegefragmentierung: mathematische Erkenntnisse aus der Populationsgenetik. Gesundheitsdienst Res. 2020;55(2):318–27.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Cahir C, Bennett K, Teljeur C, Fahey T. Potenziell unangemessene Verschreibungen und negative Gesundheitsfolgen bei älteren Patienten, die in Wohngemeinschaften leben. Br J Clin Pharmacol. 2014;77(1):201–10.

Artikel PubMed Google Scholar

O'Mahony D, O'Sullivan D, Byrne S, O'Connor MN, Ryan C, Gallagher P. STOPP/START-Kriterien für potenziell unangemessene Verschreibungen bei älteren Menschen: Version 2. Alter Alterung. 2015;44(2):213–8.

Artikel PubMed Google Scholar

Ribe AR, Christensen LD, Vestergaard CH, Prior A, Brynningsen PK, Bro F, Sandbæk A, Vedsted P, Witte DR, Fenger-Grøn M. Potenziell unangemessene Medikamente (PIMs): Häufigkeit und Ausmaß hausarztbedingter Variationen bei PIMs: eine registerbasierte Kohortenstudie. BMJ offen. 2021;11(7):e046756–e046756.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Kohnke H, Zielinski A. Zusammenhang zwischen der Kontinuität der Versorgung in der schwedischen Primärversorgung und der Inanspruchnahme von Notfalldiensten: eine bevölkerungsbasierte Querschnittsstudie. Scand J Prim Health Care. 2017;35(2):113–9.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Saultz JW, Albedaiwi W. Zwischenmenschliche Kontinuität der Pflege und Patientenzufriedenheit: eine kritische Überprüfung. Ann Fam Med. 2004;2(5):445–51.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Freeman GK, Olesen F, Hjortdahl P. Kontinuität der Pflege: ein wesentliches Element der modernen Allgemeinmedizin? Familienpraxis. 2003;20(6):623–7.

Artikel PubMed Google Scholar

[PubMed] Skou ST, Mair FS, Fortin M, Guthrie B, Nunes BP, Miranda JJ, Boyd CM, Party S, Mtenga S, Smith SM. Multimorbidität. Nicht Rev This Primers. 2022;8(1):4

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Smith SM, Wallace E, Clyne B, Boland F, Fortin M. Interventionen zur Verbesserung der Ergebnisse bei Patienten mit Multimorbidität in der Primärversorgung und im gemeinschaftlichen Umfeld: eine systematische Überprüfung. Syst Rev. 2021;10(1):271.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Salisbury C, Man MS, Bower P, Guthrie B, Chaplin K, Gaunt DM, Brookes S, Fitzpatrick B, Gardner C, Hollinghurst S, et al. Management von Multimorbidität mithilfe eines patientenzentrierten Versorgungsmodells: eine pragmatische Cluster-randomisierte Studie des 3D-Ansatzes. Lanzette. 2018;392(10141):41–50.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Bell C, Appel CW, Frolich A, Prior A, Vedsted P. Verbesserung der Gesundheitsversorgung für Patienten mit Multimorbidität: eine Studie mit gemischten Methoden, um die Machbarkeit und den Prozess der Abstimmung geplanter ambulanter Termine durch Zusammenarbeit zwischen medizinischen Fachgebieten zu untersuchen. Int J Integr Care. 2022;22(1):17.

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Referenzen herunterladen

Keine Danksagungen.

Open-Access-Förderung bereitgestellt durch die Königliche Bibliothek der Universitätsbibliothek Kopenhagen. Diese Studie wurde von der Novo Nordisk Foundation (NNF18OC0031194) und der General Practice Research Foundation der Region Mitteldänemark unterstützt. Alle Autoren sind unabhängig von den Geldgebern. Die Geldgeber spielten keine Rolle bei der Studiengestaltung; bei der Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten; beim Verfassen des Berichts; oder bei der Entscheidung, den Artikel zur Veröffentlichung einzureichen.

Forschungseinheit für Allgemeinmedizin, Bartholins Allé 2, 8000, Aarhus C, Dänemark

Anders Prior, Claus Høstrup Vestergaard, Peter Vedsted, Line Flytkjær Virgilsen, Linda Aagaard Rasmussen und Morten Fenger-Grøn

Abteilung für öffentliche Gesundheit, Universität Aarhus, Aarhus C, Dänemark

Anders Prior

Abteilung für klinische Medizin, Universität Aarhus, Aarhus C, Dänemark

Peter Vedsted

Disziplin für öffentliche Gesundheit und Grundversorgung, Trinity College, Universität Dublin, Dublin, Irland

Susan M. Smith

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

AP, CHV und MFG haben die Studie konzipiert und gestaltet. CHV und MFG leisteten einen Beitrag zur Analysemethodik, und AP führte die Analysen durch. AP, CHV, PV, SMS, LFV, LAR und MFG waren an der Interpretation der Daten beteiligt. AP hat das Manuskript erstellt und CHV, PV, SMS, LFV, LAR und MFG haben wesentliche Änderungen vorgenommen. Alle Autoren haben das endgültige Manuskript gelesen und genehmigt.

Korrespondenz mit Anders Prior.

Die dänische Datenschutzbehörde, die dänische Gesundheitsdatenbehörde und Statistics Denmark haben die Studie genehmigt. Eine ethische Genehmigung und eine Einverständniserklärung waren nicht erforderlich, da die Studie auf nicht identifizierten Registerdaten basierte, die von Statistics Denmark verschlüsselt und bei diesem gespeichert wurden.

Unzutreffend.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

: Methoden S1. Definitionen des dänischen Multimorbiditätsindex. Methoden S2. Visualisiertes Beispiel eines Patientenpfades. Methoden S3. PIM-Kriteriendefinitionen gemäß den registeradaptierten STOPP/START-Kriterien. Tabelle S1. Inzidenzratenverhältnisse potenziell unangemessener Medikamente nach Maßstäben der Versorgungsfragmentierung. Tabelle S2. Sterblichkeitsrisikoquoten nach Maßstäben für die Fragmentierung der Versorgung. Tabelle S3. Inzidenzratenverhältnisse einzelner STOPP/START-Kriterien nach Maßstäben für die Fragmentierung der Versorgung. Abbildung S1. Verteilung der Maßnahmen zur Pflegefragmentierung nach Anzahl der Erkrankungen. Abbildung S2. Potenziell unangemessene Ratenverhältnisse bei der Medikamenteninzidenz nach Maßstäben für die Fragmentierung der Versorgung und Anzahl der Erkrankungen. Abbildung S3. Sterblichkeitsrisikoquoten nach Pflegefragmentierungsmaßen und Anzahl der Erkrankungen.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht durch gesetzliche Vorschriften zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Der Creative Commons Public Domain Dedication-Verzicht (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) gilt für die in diesem Artikel zur Verfügung gestellten Daten, sofern in einer Quellenangabe für die Daten nichts anderes angegeben ist.

Nachdrucke und Genehmigungen

Prior, A., Vestergaard, CH, Vedsted, P. et al. Fragmentierung der Gesundheitsversorgung, Multimorbidität, potenziell unangemessene Medikamente und Mortalität: eine landesweite dänische Kohortenstudie. BMC Med 21, 305 (2023). https://doi.org/10.1186/s12916-023-03021-3

Zitat herunterladen

Eingegangen: 02. Mai 2023

Angenommen: 03. August 2023

Veröffentlicht: 15. August 2023

DOI: https://doi.org/10.1186/s12916-023-03021-3

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt