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Nutzung von Routinedaten für die Qualitätsmessung in der ambulanten Pflege

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In der eigenen Häuslichkeit versorgt zu werden, ist für viele pflegebedürftige Menschen von großer Bedeutung. Neben Angehörigen gewährleisten ambulante Pflegedienste die häusliche Versorgung. In Deutschland wird ein Viertel der zu Hause betreuten pflegebedürftigen Menschen von ambulanten Pflegediensten versorgt. Das Thema der Qualität der ambulanten Pflege ist zunehmend Gegenstand pflegefachlicher und politischer Diskussionen. Eine Möglichkeit zur Messung von Versorgungsqualität ist die Nutzung von Routinedaten von Kranken- bzw. Pflegekassen. Für die ambulante Pflege gab es hierzu bislang keine Überlegungen. Im Rahmen der Forschungsarbeit wurde daher die generelle Nutzbarkeit von Routinedaten für die ambulante Pflege untersucht. Im Ergebnis zeigt sich, dass eine Reihe von qualitätsrelevanten Versorgungsaspekten in der ambulanten Pflege anhand von Routinedaten operationalisierbar ist. Die Mehrzahl der relevanten Versorgungsaspekte ist jedoch nicht über Routinedaten abbildbar. Hierfür wären unter anderem grundlegende Anpassungen der gesetzlichen Rahmenbedingungen erforderlich. Inhaltsverzeichnis Einleitung.- Problemhintergrund.- Forschungsfrage.- Literaturrecherche und Vorgehen zur Ableitung qualitätsrelevanter Versorgungsaspekte.- Ergebnisse der Literaturrecherche.- Relevante Versorgungsaspekte und Qualitätsmodell für die ambulante Pflege.- Prüfung der Abbildbarkeit der qualitätsrelevanten Versorgungsaspekte über Routinedaten der Kranken- bzw. Pflegekassen.- Abbildbarkeit der qualitätsrelevanten Versorgungsaspekte über die Routinedaten der Kranken- bzw. Pflegekassen.- Auswahl und Operationalisierung von Versorgungsaspekten und empirische Prüfung.- Ergebnisse der Operationalisierung und empirischen Prüfung der ausgewählten Versorgungsaspekte der ambulanten Pflege.- Diskussion und Beantwortung der Forschungsfrage.- Fazit und Ausblick.- Literatur.

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Nutzung von Routinedaten für die Qualitätsmessung in der ambulanten Pflege, Kathrin Wehner

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2024
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