Kurzfassung
Unter der Annahme, dass
longitudinale Trends einem linearen Modell folgen, kann auf einheitliche
Struktur vor und nach einem potentiellen Bruchpunkt mit Hilfe von
F-Tests überprüft werden. Die einheitliche Struktur wird dabei als die
Möglichkeit interpretiert, zwei Gruppen von Daten, meist zwei
Zeitabschnitte einer Zeitreihe, mit dem gleichen Modell zu beschreiben.
Ist dies nicht möglich, so muss der Grund dafür fachlich hinterfragt
werden, da direkte Vergleiche der Daten zu unterschiedlichen Zeitpunkten
nicht mehr zulässig sind.
Um diese Tests durchführen zu können, sind
strenge Vorgaben an die Datenstruktur notwendig , die im Allgemeinen in
den SV-Daten nicht erfüllt werden. Mit Hilfe einiger Anpassungen der
klassischen Tests kann aber ein geeigneter Permutationstest de niert
werden der unter Zuhilfenahme der spezi schen Struktur der
longitudinalen MBDS Daten der österreichischen Sozialversicherungsträger
die Struktur eben dieser Daten ermöglicht.
Da
diese Abschnitte nicht auf zeitliche Abschnitte der gleichen Zeitreihe
begrenzt sind, ist auch ein Test zwischen unterschiedlichen Regionen
oder Krankenanstalten im gleichen Zeitintervall möglich.
Neben den
theoretischen Erkenntnissen über Möglichkeiten der Strukturanalyse wird
durch die Auswertungen im Anhang viel datengetriebenes Wissen über das
Abrechnungssystem geschaff en. Werden Statistiken miteinander
verglichen, so muss berücksichtigt werden, ob zwischen den
Vergleichsperioden ein Bruchpunkt liegt. Ist
dies der Fall, so sollte
darauf hingewiesen werden und die Natur des Bruchpunktes genauer
analysiert werden. Gleichzeitig, liefern die Bruchpunkte auch eine Liste
von interessanten Vergleichsperioden. Ein Beisiel, wie diese
aufbereitet werden können wird in Abschnitt 3.4 gegeben.
Zwei
Strukturbrüche sind hier klar hervorzuheben. Einmal tritt ein Bruch von
2001 auf 2002 in nahezu allen Zeitreihen auf. Hier hat off ensichtlich
eine massive Systemumstellung stattgefunden. Ein weiterer häufi ger
Bruch fi ndet von 2008 auf 2009 statt.
Es gibt einen eindeutigen
Strukturbruch in nahezu allen Zeitreihen von 2001 auf 2002. Im Bereich
der LDF Punkte tritt zusätzlich ein weiterer kleinerer Bruch zwischen
2008 und 2010 auf. Abgesehen von diesen Brüchen bilden die LDF Punkte im
Allgemeinen im Modell konsistente Zeitreihen. Zwei Untergruppen, die
LDF-Punkte spezieller Bereich und die Zusatzpunkte für
Mehrfachleistungen heben sich von den anderen Zeitreihen ab. Sie weisen
in fast jedem Jahr einen Strukturbruch auf. Auch wenn eine klare Tendenz
erkennbar ist, so dürfte das verwendete lineare Modell nicht geeignet
sein um diese Zeitreihen zu analysieren.
Die
Analysen der Zeitreihen der Krankenanstalten ist aufwendiger. Der
Hauptzweck der Tabellen aus diesem Abschnitt ist, schnell Hypothesen
überprüfen zu können, etwa dass sich eine spezialisierte Krankenanstalt
signifi kant anders verhällt, als der regionale Durchschnitt oder der
österreichische Durchschnitt. Ein Beispiel für eine Au fälligkeit ist,
dass in der Zeitreihe Belagstage die bedeutendste Region, Wien K9, 2008
für Belagstage klar anders modelliert wird als Österreich gesamt (Seite
25 Anhang). Analysiert man die einzelnen Krankenanstalten, so stellt man
schnell fest, dass die zwei, in diesem Bereich bedeutenden
Krankenanstalten, das AKH (K901) und das Sozialmedizinisches Zentrum
Baumgartner Höhe (K971) sich entsprechend des österreichischen Trends
verhalten, viele kleine und mittelgroe Krankenanstalten aber klar
abweichen.
Diese Analyse kann nun im dritten
Abschnitt auf Seite 56 fortgesetzt werden. Die p-Werte zeigen sehr
schnell, welche Krankenanstalten vergleichbar sind und welche nicht.
Hier
ist es aufgrund der vorherigen Ergebnisse wenig überraschend, dass die
Anstalten K901 und K971 für Belagstage einen p-Wert von 0.99 aufweisen.
Grundsätzlich besteht die Möglichkeit, die Anstalten in ähnliche Gruppen
zusammenzufassen. Das muss aber für jede betrachtete Größe und für
jedes Jahr gesondert erfolgen.