In wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen gibt es für die dort beteiligten Akteure grundsätzlich Anreize, ihre Wettbewerbsposition zu verbessern oder finanzielle Vorteile zu erlangen. Weitestgehend basieren solche Anreize auf den individuellen Risiken der einzelnen Versicherten eines Krankenversicherungssystems und den daraus resultierenden höheren oder niedrigeren Gesundheitsausgaben, woraus Wettbewerbsverzerrung resultiert.
Dieses Buch befasst sich mit diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren, die zum Zweck einer genaueren Abbildung der individuellen Risiken sowie der Ermittlung und Vergleichbarkeit der Gesundheitsausgaben die Versicherten, hauptsächlich aufgrund von Diagnosen, in bestimmte Gruppen zuordnen.
In diesem Buch wird darauf eingegangen, was ein wettbewerbliches Krankenversicherungssystem ausmacht, wie das rationale Verhalten der darin beteiligten Akteure unter den dort vorliegenden Umständen aussieht und wie sich daraus die Motivation bzw. die Gründe für den Einsatz von diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren ableiten lassen. Hierbei werden neben der eigentlichen Motivation für den Einsatz auch die Anwendungsfelder von diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren auf nationaler und internationaler Ebene angesprochen.
Anschließend erfolgt eine allgemeine Betrachtung der diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren, wobei auf die grundsätzlich angewendete Methodik sowie auf die verschiedenen Daten, mithilfe derer eine Klassifizierung oder Gruppierung von Versicherten vorgenommen werden kann, eingegangen wird.
Nach der Beschreibung des methodischen und zeitlichen Bezugs der Verfahren werden drei diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren vorgestellt und hinsichtlich ihrer Vorgehensweise erläutert. Zur Wahrung der Übersichtlichkeit und Verdeutlichung der möglichen Unterschiede, wurden hierfür die ACGs (Adjusted Clinical Groups), die PIP-DCGs (Principal Inpatient Diagnostic Cost Groups) und die DCG/HCCs (Diagnostic Cost Group Hierarchical Condition Categories) ausgewählt. Des Weiteren werden Möglichkeiten vorgestellt, wie man die Vorhersagegenauigkeit von diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren bestimmen kann.
Die Darstellung möglicher Probleme, die bei der Anwendung entstehen oder entstehen können, beenden dieses Buch.
Inhaltsverzeichnis
- Vorbemerkung
- Motivation für diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren
- Diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren
- Methodischer Bezug der Verfahren
- Zeitlicher Bezug der Verfahren
- Adjusted Clinical Groups (ACGS)
- Gruppenbildung
- Principal Inpatient Diagnostic Cost Groups (PIP-DCGS)
- Gruppenbildung
- Diagnostic Cost Groups Hierarchical Condition Categories (DCG/HCCs)
- Gruppenbildung
- Vorhersagegenauigkeit der Verfahren
- Mögliche Probleme bei Anwendung der Adjustierungsverfahren
- Qualität und Verfügbarkeit der Datengrundlagen
- Manipulationsmöglichkeiten
- Qualität der Morbiditätserfassung
- Bevorzugung bestimmter Versorgungsformen
- Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit analysiert diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren in wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen. Sie beleuchtet die Motivation für deren Einsatz, die verschiedenen Verfahren, ihre methodischen Grundlagen und die potenziellen Probleme bei ihrer Anwendung.
- Motivation für diagnose-basierte Risikoadjustierungsverfahren
- Methoden und Zeitlicher Bezug der Verfahren
- Vorstellung verschiedener Risikoadjustierungsverfahren (ACGs, PIP-DCGs, DCG/HCCs)
- Bewertung der Vorhersagegenauigkeit der Verfahren
- Mögliche Probleme bei der Anwendung der Verfahren
Zusammenfassung der Kapitel
Die Vorbemerkung erläutert den Kontext von wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen und die Notwendigkeit von Risikoadjustierungsverfahren. Das zweite Kapitel beleuchtet die Motivation für den Einsatz diagnose-basierter Verfahren, wobei die Wettbewerbsdynamik und die daraus resultierenden Anreize im Vordergrund stehen.
Kapitel 3 bietet eine allgemeine Betrachtung der diagnose-basierten Risikoadjustierungsverfahren, inklusive ihrer methodischen und zeitlichen Grundlagen. Es werden drei Verfahren im Detail vorgestellt: Adjusted Clinical Groups (ACGs), Principal Inpatient Diagnostic Cost Groups (PIP-DCGs) und Diagnostic Cost Groups Hierarchical Condition Categories (DCG/HCCs).
Kapitel 4 diskutiert die möglichen Probleme bei der Anwendung der Adjustierungsverfahren. Hierbei werden Aspekte wie Datenqualität, Manipulationsmöglichkeiten, Morbiditätserfassung und Versorgungsformen beleuchtet.
Schlüsselwörter
Diagnose-basierte Risikoadjustierung, wettbewerbliche Krankenversicherungssysteme, Adjusted Clinical Groups (ACGs), Principal Inpatient Diagnostic Cost Groups (PIP-DCGs), Diagnostic Cost Groups Hierarchical Condition Categories (DCG/HCCs), Morbiditätserfassung, Datenqualität, Manipulationsmöglichkeiten.
Häufig gestellte Fragen
Warum benötigen Krankenversicherungen Risikoadjustierungsverfahren?
In Wettbewerbssystemen verhindern diese Verfahren, dass Kassen nur gesunde Versicherte anwerben (Risikoselektion). Sie sorgen für einen fairen Finanzausgleich basierend auf dem Krankheitsrisiko.
Was sind Adjusted Clinical Groups (ACGs)?
ACGs sind ein System, das Versicherte basierend auf ihren Diagnosen in Gruppen mit ähnlichem Ressourcenverbrauch einteilt, um Gesundheitsausgaben besser vorherzusagen.
Was ist der Unterschied zwischen ACGs und DCG/HCCs?
Während ACGs auf die allgemeine Morbidität schauen, fokussieren DCG/HCCs (Hierarchical Condition Categories) stärker auf chronische Krankheiten und deren hierarchische Schweregrade.
Welche Probleme gibt es bei der Morbiditätserfassung?
Es besteht die Gefahr der Manipulation (Upcoding), bei der Diagnosen schwerwiegender dargestellt werden, als sie sind, um höhere Zuweisungen aus dem Gesundheitsfonds zu erhalten.
Was bedeutet Vorhersagegenauigkeit bei diesen Verfahren?
Sie misst, wie präzise ein Modell die tatsächlichen Kosten eines Versicherten anhand der vorliegenden Diagnosedaten im Voraus schätzen kann.
- Quote paper
- Thorsten Schmidt (Author), 2004, Diagnosebasierte Risikoadjustierungsverfahren in wettbewerblichen Krankenversicherungssystemen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/29277
