Einstieg

Ok, nach dem Einstieg in die Fehlzeiten der deutschen Krankenhäuser beim letzten Mal geht es jetzt ein bisschen ins Detail:

Fehlzeiten nach Krankenhausträgern

Wir haben uns gefragt: Hat es eigentlich einen Einfluss auf die Fehlzeiten und Krankheitstage, ob die MitarbeiterInnen in einem der schönen privaten Träger wie Helios oder Sana arbeiten oder in einem kommunalen Klinikum oder bei einem freigemeinnützigen Träger wie den Johannitern oder bei einer Uniklinik?

Hier kommt die Antwort:

Ausfall nach Träger des Krankenhauses

Man sieht sehr deutlich, dass es große Unterschiede in den Fehlzeiten aller Berufsgruppen gibt: Die Fehlzeiten bei privaten Krankenhausträgern sind höher und das liegt nicht nur daran,
dass Sie mehr Urlaub oder Weiterbildung bekommen!

Im nächsten Bild wird sehr deutlich, dass der Krankenstand bei privaten Trägern deutlich erhöht ist:

Fehlzeiten nach Krankenhausträgern (privat = Index 100)


Fazit: In privaten Trägern ist der Krankenstand bei allen Berufsgruppen höher!

Fehlzeiten nach Größe des Krankenhauses

Fehlzeiten nach Krankenhausgröße

Dieses Bild zeigt den Vergleich von Fehlzeiten bei kleinen Krankenhäusern mit Häusern verschiedener Größen.
Dabei wird deutlich, dass keine großen Unterschiede in den Krankheitsfehlzeiten festzustellen sind. Interessant ist der große Unterschied bei den Fehlzeiten des Funktionsdienstes zwischen großen Kliniken wie Unikliniken und mittelgroßen Häusern.

Gut, das war nicht so ergiebig. Spannend wird es jetzt:
Gibt es einen Zusammenhang zwischen der Schwere der Fälle in einem Krankenhaus und dem Krankenstand des Personals?

Krankenstand nach Schwere der Fälle

Als Indikator für die Schwere der Patienten gibt es mehrere Möglichkeiten zur Auswahl:

    • Die Schwere der chronischen Erkrankungen eines Patienten nach einem Risikoscore wie dem Charleson-Index oder dem Elixhauser-Score (wer sich näher damit beschäftigen möchte, hat hier dazu die Gelegenheit)
    • Die Anzahl der OPS-Codes oder Nebendiagnosen, die im Datensatz vorhanden sind
    • Der Casemix (ein Maß für die Einnahmen, die das Krankenhaus für den Patient bekommt, der Durchschnitt ist immer 1, ein Casemix von 2 heißt also doppelte Einnahmen), dies korreliert meist mit der Schwere des Patienten
    • die Beatmungsstunden des Patienten

Wir haben uns für die Beatmungsstunden des Patienten als Maß entschieden, denn diese markieren wirklich schwere Fälle, die eventuell sehr belastend für das Personal sind.

Wie entwickelt sich also der Krankheitsausfall des Pflegedienstes mit der Schwere der Fälle?

Fehlzeiten nach Schwere der Patienten

Man sieht eine schwache, aber deutliche Korrelation.
Hier sei noch einmal darauf hingewiesen, dass Korrelation nicht Kausalität bedeutet, dies wird in den folgenden Analysen sehr wichtig.

Fehlzeiten nach Gewinn des Krankenhauses

Nur geht es ans Eingemachte: Im Folgenden sind die einzelnen Krankenhäuser in unserem Datensatz nach ihrem Gewinn und dem Krankheitsausfall des Pflegedienstes geplottet:

Fehlzeiten nach Gewinn des Krankenhauses

Es scheint also einen negativen Zusammenhang zwischen dem Gewinn und dem Krankheitsausfall des Pflegedienstes zu geben.
Das heißt: Je schlechter ein Krankenhaus wirtschaftlich dasteht, umso größer eventuell der Druck auf die Pflege und umso höher der Krankenstand.
Oder aber es ist umgekehrt: Ein hoher Krankenstand führt langfristig zu schlechter Versorgung der Patienten und der Notwendigkeit, mehr Personal einstellen zu müssen und damit zu einem geringeren Gewinn.
Klar ist aber: Im Eigeninteresse sollten Krankenhausleitungen auf die Gesundheit Ihrer MitarbeiterInnen achten – das dies immer weniger getan wird, zeigt der vorherige Beitrag!

Nun zu einer fast noch spannenderen Frage: Wie korreliert die eigene wirtschaftliche Lage (also der Lohn) mit dem Krankheitsstand?

Fehlzeiten nach Lohn

Im folgenden werden die Krankheitstage des Pflegedienstes abhängig von ihren Bruttopersonalkosten gezeigt.
Ein kleiner Vorgriff auf spätere Analysen ist die enorme Diskrepanz zwischen den Löhnen für Pfleger und Ärzte:
Die Grafik zeigt mittlere Bruttopersonalkosten zwischen 50.000 € und 55.000 €. Das sind die Arbeitgeberkosten, der tatsächliche mittlere Bruttolohn für die Pflege liegt daher bei etwa 40.000 € – 45.000 €, was für die Arbeit, die sie zu, sehr wenig ist.
Unterhalb des Mittelwerts gibt es Pflegekräfte, die für noch viel weniger Gehalt arbeiten!

Es zeigt sich überraschenderweise (?), dass in Krankenhäusern mit höheren Löhnen der Krankenstand leicht steigt:

Krankenstand nach Löhnen im Pflegedienst

Formulieren wir es doch einmal so herum: In Häusern mit niedrigen Löhnen herrscht offensichtlich zusätzlich ein hoher Druck, sich nicht krank zu melden.

Auf diesen Punkt müssen wir wohl noch einmal näher eingehen.
Im ärztlichen Dienst ist der Zusammenhang ähnlich, aber etwas schwächer:

Ausfall nach Lohn im ärztlichen Dienst

Man beachte die mehr als doppelt so hohe Bezahlung!! Darauf wird noch einzugehen sein.

Fehlzeiten nach Gewinn des Krankenhauses

Wer mathematisch gebildet ist, wird an bei den vorherigen Analysen Bedenken anmelden: „Bei so vielen Einflussvariablen wie in einem Krankenhaus ist es unseriös, zwei Variablen direkt miteinander zu vergleichen und einen Zusammenhang herstellen zu wollen. Dafür gibt es doch so viele Störgrößen, man müsste eine multivariate Regressionsanalyse machen“.
Nichts einfacher als das!
Eine multivariate Regressionsanalyse stellt den Zusammenhang zwischen einer Zielgröße (in diesem Fall der Krankenstand des Pflegepersonals) mit beliebig vielen Einflussgrößen dar.  Der p-Wert stellt dabei die Wahrscheinlichkeit dar, dass der beobachtete Einfluss zufällig ist – je niedriger der p-Wert, um so höher die Wahrscheinlichkeit, dass tatsächlich ein Zusammenhang da ist!

In der folgenden Tabelle ist der Einfluss extrem vieler Variablen auf den Krankenstand der Pflegepersonals aufgeführt (beachtet wieder: der Zusammenhang kann beidseitig sein und Korrelation ist nicht Kausalität) – das dürfte euch interessieren, liebe Personalabteilungen:

 

VariableEinflussp-Wert
(Intercept)-60,8630,063
Jahr0,0300,062
Alter_Jahre-0,0050,197
Verweildauer0,1020,109
geschlecht-0,3280,226
Fallwahrscheinlichkeit-17,9770,211
Elixhauser0,1060,198
DRG_Erlöse_durchschnitt0,0000,103
DRG_Erlöse_gesamt0,0000,162
KH_Raumtyp-0,1250,318
Raumtyp0,3020,192
Notfall-0,0400,525
Anzahl_ND0,0070,488
Anzahl_OPS0,0150,421
Sterblichkeit6,7000,079
Beatmung0,0050,380
Fallzahl0,0000,131
CM_gesamt0,0000,226
Casemix-0,2100,232
Fluktuation_PD0,2130,074
Ausfall_ÄD-0,1360,788
Krankheitsausfall_ÄD2,8810,183
Fluktuation_ÄD-0,1360,074
Ausfall_FD-0,7470,130
Krankheitsausfall_FD1,7270,078
Fluktuation_FD-0,2030,242
Vollkräfte_PD-0,0060,054
Vollkräfte_ÄD0,0050,047
Vollkräfte_FD0,0000,910
Kopfzahl_PD_10,0010,073
Kopfzahl_ÄD_10,0010,234
Kopfzahl_FD_10,0010,271
Anteil_PKV0,3390,292
Chefarztwahl0,6650,071
Nutzung_Planbetten0,5470,118
Personalkosten0,0000,439
Materialkosten0,0000,154
Gewinn0,0000,600
Kosten_ÄD0,0000,412
VK_ÄD0,0010,562
Kopfzahl_ÄD-0,0050,094
Weiterbildung_ÄD0,0000,956
Kosten_PD0,0000,089
VK_PD0,0100,084
Kopfzahl_PD0,0010,089
Alter_PD-0,0190,091
Ausgebildet_PD-0,0010,073
Kosten_MTD0,0000,065
VK_MTD-0,0070,080
Kosten_FD0,0000,171
VK_FD-0,0040,244
Planbetten0,0020,085
Kosten_W_und_V0,0000,139
VK_W_und_V-0,0030,230
Kosten_TD0,0000,129
VK_TD0,0290,124
Kosten_Verwaltung0,0000,106
VK_Verwaltung0,0130,102
VK_KH-0,0020,137
VK.Berechnungstage.PD-0,0010,102
VK.Berechnungstage.ÄD0,0000,086
VK.Berechnungstage.FD0,0000,410
Kosten..VK.PD0,0000,105
Kosten...VK.ÄD0,0000,173
Kosten...VK.FD0,0000,691
PPR.Minuten0,0000,096
Berechnungstage0,0000,173
Casemix_gesamt0,0000,238
Nutzung_Intensivbetten0,0290,705

 

Gut, lassen wir mal alle Einträge mit geringem Einfluss und hohem p-Wert beiseite und dann bekommen wir folgende interessante Einflussparameter:

 

ParameterEinflussp-Wert
Jahr0,0300,062
Alter_Jahre-0,0050,197
Verweildauer0,1020,109
Elixhauser0,1060,198
DRG_Erlöse_durchschnitt0,0000,103
DRG_Erlöse_gesamt0,0000,162
Raumtyp0,3020,192
Sterblichkeit6,7000,079
Fallzahl0,0000,131
Fluktuation_PD0,2130,074
Krankheitsausfall_ÄD2,8810,183
Fluktuation_ÄD-0,1360,074
Ausfall_FD-0,7470,130
Krankheitsausfall_FD1,7270,078
Vollkräfte_PD-0,0060,054
Vollkräfte_ÄD0,0050,047
Kopfzahl_PD_10,0010,073
Chefarztwahl0,6650,071
Nutzung_Planbetten0,5470,118
Materialkosten0,0000,154
Kopfzahl_ÄD-0,0050,094
Kosten_PD0,0000,089
VK_PD0,0100,084
Kopfzahl_PD0,0010,089
Alter_PD-0,0190,091
Ausgebildet_PD-0,0010,073
Kosten_MTD0,0000,065
VK_MTD-0,0070,080
Kosten_FD0,0000,171
Planbetten0,0020,085
Kosten_W_und_V0,0000,139
Kosten_TD0,0000,129
VK_TD0,0290,124
Kosten_Verwaltung0,0000,106
VK_Verwaltung0,0130,102
VK_KH-0,0020,137
VK/Berechnungstage PD-0,0010,102
VK/Berechnungstage ÄD0,0000,086
Kosten/VK PD0,0000,105
Kosten/VK ÄD0,0000,173
PPR.Minuten0,0000,096
Berechnungstage0,0000,173

Diese Tabelle ist so interessant, dass sie einen eigenen Beitrag verdient hat.
Daher hier nur eine Bemerkung:
Statistisch auffällig ist der Zusammenhang zwischen Krankheitszeiten im Pflegedienst und der Sterblichkeit im Krankenhaus.
Bei einem Zusammenhang von 6,7 (d.h. 1% Steigerung der Krankheitsrate wie wir seit 2009 haben bedeutet 0,14% Steigerung der Sterblichkeit) hieße das – was näher zu untersuchen ist – bei etwa 20 Millionen Krankenhausfällen pro Jahr in Deutschland

zusätzliche 30.000 Sterbefälle in deutschen Krankenhäusern aufgrund nicht vorhandener Pflegekräfte, die krank sind!!!