View More View Less
  • 1 Semmelweis Egyetem, Egészségügyi Közszolgálati Kar, Egészségügyi Menedzserképző Központ, Budapest, Kútvölgyi út 2., 1125
Open access

Összefoglaló. Bevezetés: A csípőtáji törések jelentősen terhelik az egészségügyi ellátórendszereket. Magyarországon 13 000–15 000 beteg szenved évente csípőtáji törést, jelentős részük műtéten is átesik. A betegek túlélését vizsgálták a EuroHOPE és BRIDGE kutatások, amelyek a Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelőnek a finanszírozási célból gyűjtött, esetszintű adataira támaszkodtak. Az ilyen jellegű adatok megbízhatóságát több kutatás vizsgálta eltérő eredményekkel, ezért a további vizsgálatok előtt szükségesnek tartottuk a csípőtáji törésekre vonatkozóan is ellenőrizni őket. Célkitűzés: Egy magyarországi kórház reprezentatívan kiválasztott eseteinek vizsgálatán keresztül annak megállapítása, hogy a finanszírozási adatbázis adatai megfelelnek-e a betegdokumentációban rögzített adatoknak. Módszer: Egy magyarországi kórházba 2015-ben csípőtáji töréssel felvett betegek kórlapjainak anonim, reprezentatív mintáját összevetettük a EuroHOPE és BRIDGE kutatások adatbázisával tíz különböző adatelemre vonatkozóan. Az adatbázisokat rekordszinten párosítottuk, az egyezést adatelemre és rekordra vonatkozóan néztük. Eredmények: A reprezentatív minta 259 esetet tartalmazott. Az adatbázisok összevetése során nem találtunk eltérést a beteg neme, életkora, ápolást indokló fődiagnózisa és az osztályról történő távozás dátuma esetén. Egy eltérést találtunk az osztályos felvétel dátumában, a műtét dátumában öt darabot. A beteg további sorsa esetén tíz eltérést találtunk. A műtéttípusok esetén is alacsony mértékű (2–4 eset) eltérést tapasztaltunk. Jelentős mértékű eltérést a társbetegségek és a szövődmények esetén találtunk. Következtetés: Eredményeink alapján további vizsgálatokhoz felhasználhatók az alfanumerikus kódokat, számokat vagy dátumokat tartalmazó mezők (például fődiagnózis, felvételi és távozási dátumok), a társbetegségekre és a szövődményekre vonatkozó adatok azonban nem alkalmazhatók mélyebb elemzések során. Orv Hetil. 2021; 162(18): 712–719.

Summary. Introduction: Hip fractures pose a heavy burden on healthcare systems. In Hungary, 13 000–15 000 patients experience hip fractures, most of them undergo surgery. Their survival was examined by the EuroHOPE and BRIDGE studies, using patient level data from the National Health Insurance Fund. Data from healthcare financing reports have been examined worldwide, with contradicting results, so we considered it necessary to observe data validity for hip fractures before further analysis. Objective: The aim of our study was to observe a representative sample of patient records in a Hungarian hospital in order to validate the finance reports. Method: We matched a representative sample of hip fracture patient records in a Hungarian hospital with hip fractures in 2015 with the database of the EuroHOPE and BRIDGE studies. The databases were matched on record level, the analysis included ten data fields and was conducted for data fields and records. Results: The sample included 259 cases. No differences were observed in the patients’ gender, age and main diagnosis, or dates of discharge. One difference was observed in the dates of admission, and 5 in the dates of surgery. Minor differences were found in the types of surgery (2–4 cases), but the differences between the databases in comorbidities and complications were large. Conclusion: Based on our results, we can conclude that data fields containing alphanumeric codes, numbers or dates (e.g., main diagnosis, admission, discharge and surgery dates) can be used for further analysis, but comorbidity and complication data are not recommended for research purposes. Orv Hetil. 2021; 162(18): 712–719.

  • 1

    Flóris I, Belicza É. Analysis of hip fracture care in Hungary between 2004–2009. [A csípőtáji törések hazai ellátásának elemzése a 2004–2009 közötti időszakban.] Orv Hetil. 2016; 157: 1642–1648. [Hungarian]

  • 2

    Belicza É, Kullmann L, Boján F. The effect of performance-oriented financing on the quality of hospital discharge data. [A teljesítményelvű finanszírozás hatása a kórházi adatszolgáltatás minőségére.] Lege Artis Med. 1996; 6: 252–260. [Hungarian]

  • 3

    Khan A, Ramsey K, Ballard C, et al. Limited accuracy of administrative data for the identification and classification of adult congenital heart disease. J Am Heart Assoc. 2018; 7: e007378.

  • 4

    Tan AC, Armstrong E, Close J, et al. Data quality audit of a clinical quality registry: a generic framework and case study of the Australian and New Zealand Hip Fracture Registry. BMJ Open Qual. 2019; 8: e000490.

  • 5

    van Walraven C, Austin P. Administrative database research has unique characteristics that can risk biased results. J Clin Epidemiol. 2012; 65: 126–131.

  • 6

    Yamana H, Moriwaki M, Horiguchi H, et al. Validity of diagnoses, procedures, and laboratory data in Japanese administrative data. J Epidemiol. 2017; 27: 476–482.

  • 7

    Ajtay A, Oberfrank F, Bereczki D. Applicability of hospital reports submitted for reimbursement purposes for epidemiological studies based on the example of ischemic cerebrovascular diseases. [A kórházi adatlapok jelentéseinek alkalmazhatósága epidemiológiai elemzésekre az ischaemiás cerebrovascularis betegségek példája alapján.] Orv Hetil. 2015; 156: 1540–1546. [Hungarian]

  • 8

    Gregson CL, Carson C, Amuzu A, et al. The association between graded physical activity in postmenopausal British women, and the prevalence and incidence of hip and wrist fractures. Age Ageing 2010; 39: 565–574.

  • 9

    Griffiths F, Mason V, Boardman F, et al. Evaluating recovery following hip fracture: a qualitative interview study of what is important to patients. BMJ Open 2015; 5: e005406.

  • 10

    Löfgren S, Hedström M, Ekström W, et al. Power to the patient: care tracks and empowerment a recipe for improving rehabilitation for hip fracture patients. Scand J Caring Sci. 2015; 29: 462–469.

  • 11

    Colais P, Pinnarelli L, Fusco D, et al. The impact of a pay-for-performance system on timing to hip fracture surgery: experience from the Lazio Region (Italy). BMC Health Serv Res. 2013; 13: 393.

  • 12

    Nielsen KA, Jensen NC, Jensen CM, et al. Quality of care and 30 day mortality among patients with hip fractures: a nationwide cohort study. BMC Health Serv Res. 2009; 9: 186.

  • 13

    Pinnarelli L, Nuti S, Sorge C, et al. What drives hospital performance? The impact of comparative outcome evaluation of patients admitted for hip fracture in two Italian regions. BMJ Qual Saf. 2012; 21: 127–134.

  • 14

    Belicza É, Mihalicza P, Lám J, et al. Methods of the EuroHOPE research program. [A EuroHOPE kutatási program módszertana.] Orv Hetil. 2016; 157: 1619–1625. [Hungarian]

  • 15

    Juhász K, Boncz I, Kanizsai P, et al. Analysis of the prognostic factors influencing the time elapsing until the contralateral hip fracture. [Az ellenoldali csípőtáji törésig eltelt időt befolyásoló prognosztikai tényezők vizsgálata.] Orv Hetil. 2018; 159: 1543–1547. [Hungarian]

  • 16

    Folyovich A. Acute ischaemic stroke and its complications. Iimmunological and epidemiological research. Doctoral dissertation. [Akut ischaemiás stroke és szövődményei – immunológiai vizsgálatok és epidemiológiai felmérés. Doktori értekezés.] Semmelweis Egyetem, Klinikai Orvostudományok Doktori Iskola, Budapest, 2015. . [Hungarian]

    • Crossref
    • Export Citation
  • 17

    Juhász K, Boncz I, Kanizsai P, et al. Analysis of mortality and its predictors in patients with contralateral hip fracture after femoral neck fracture. [Ellenoldali csípőtáji törésekkel összefüggő halálozás és kockázati tényezőinek vizsgálata.] Orv Hetil. 2017; 158: 783–790. [Hungarian]

  • 18

    Imre L, Szabó T, Szummer Cs. The DRG technique and the coding practice of Hungarian hospitals based on the survey of the Association of Health Financing Advisors. [A HBCs finanszírozási technika, valamint a magyar kórházak kódolási gyakorlata az Egészségügyi Finanszírozási Tanácsadók Egyesülete (EFTE) kérdőíves felmérése alapján.] IME 2005; 4(9): 18–22. [Hungarian]

  • 19

    Benedek, Zs. Analysis of patients with colorectal cancer treated with surgery in 2015 and 2016, using a statistical model. [A 2015-ben és 2016-ban vastag- és végbélműtéten átesett daganatos betegek adatainak vizsgálata matematikai-statisztikai modellel.] Orv Hetil. 2019; 160: 426–434. [Hungarian]

  • 20

    Jánosi A, Póth A, Zorándi Á, et al. Treatment of patients with myocardial infarction in Hungary on the basis of available health data. [Szívinfarktus miatt kezelt betegek ellátásának vizsgálata Magyarországon a rendelkezésre álló egészségügyi adatok alapján.] Orv Hetil. 2016; 157: 89–93. [Hungarian]

  • 21

    Surján G. Questions on validity of International Classification of Diseases-coded diagnoses. Int J Med Inform. 1999; 54: 77–95.

Monthly Content Usage

Abstract Views Full Text Views PDF Downloads
Jan 2021 0 0 0
Feb 2021 0 0 0
Mar 2021 0 0 0
Apr 2021 0 0 0
May 2021 0 89 88
Jun 2021 0 47 16
Jul 2021 0 0 0