Kosten schlechter Datenqualität in klinischen und Management‑Entscheidungen
Definition
Australische Fachartikel und Anbieter betonen, dass CDI nicht nur die Erstattung, sondern auch die Datenqualität, Patientensicherheit und das klinische Entscheidungsmanagement verbessert.[2][4][5] Unvollständige oder ungenaue Dokumentation führt zu verzerrter Abbildung der Morbidität, Komorbiditäten und Behandlungsintensität, was ABF‑Casemix‑Profile, Klinik‑Benchmarking und strategische Planungen beeinflusst.[2][4] Wenn beispielsweise Diagnosen mit hoher Schwere nicht dokumentiert werden, wirken Stationen „gesünder“ und ressourcenschonender, was zu unangemessenen Budgetkürzungen, Unterbesetzung oder falschen Service‑Mix‑Entscheidungen führen kann. Diese indirekten Kosten stellen einen wesentlichen, jedoch oft verborgenen Teil der „Cost of Poor Quality“ dar.
Key Findings
- Financial Impact: Quantified (logic): Bei einem Krankenhaus mit Betriebsaufwand von AUD 200 Mio. pro Jahr kann bereits eine Fehlallokation von 1–2 % des Budgets aufgrund verzerrter Casemix‑Daten zu ineffizienten Ausgaben oder Unterfinanzierung in Höhe von AUD 2–4 Mio. jährlich führen. Dieser Bereich umfasst z.B. Über‑ oder Unterbesetzung bestimmter Abteilungen, falsche Investitionsprioritäten und nicht optimal finanzierte Hochrisikobereiche.
- Frequency: Strukturell und kontinuierlich; Auswirkungen sichtbar in jährlichen Budget‑ und Leistungsplanungszyklen sowie in wiederkehrenden Benchmarking‑Berichten.
- Root Cause: Mangelnde Übereinstimmung zwischen klinischer Realität und dokumentierten Diagnosen/Prozeduren („clinical truth“), unzureichende Einbindung der Kliniker in Datenqualität, fehlende CDI‑Programme oder unklare Verantwortlichkeiten für Datenintegrität.[1][2][4][5]
Why This Matters
The Pitch: Australische Krankenhäuser riskieren jährlich Millionen AUD an Fehlentscheidungen bei Budgetierung, Personalplanung und Serviceprofil, weil Kennzahlen auf ungenauen Kodierdaten beruhen. Durch CDI‑gestützte Datenqualität lassen sich Fehlallokationen von 1–2 % des Betriebsbudgets vermeiden.
Affected Stakeholders
Krankenhausleitung / CEO, CFO und Finanzplanung, Clinical Governance & Quality Manager, Service Line‑Direktoren, Health Information Manager, ABF‑ und Casemix‑Analysten
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Financial Impact
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Methodology & Sources
Data collected via OSINT from regulatory filings, industry audits, and verified case studies.
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