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Patient Journey KPIs: Die wichtigsten Kennzahlen für den Behandlungsverlauf

Erfahren Sie, wie Sie die wichtigsten Kennzahlen zur Messung und Optimierung der stationären Patient Journey nutzen können. Von der ersten Kontaktaufnahme bis zur Nachsorge - entdecken Sie die Schlüsselkennzahlen, um den Behandlungsverlauf effektiv zu gestalten, zu messen und zu verbessern. Hohe Prozesseffizienz führt zu hoher Patientenzufriedenheit! In diesem Beitrag haben wir die wichtigsten KPIs, die messbar und umsetzbar sind, zusammengefasst und zeigen, wie man mit BinDoc Dashboards diese KPIs nachhalten kann. Wir haben die KPIs am Beispiel einer echten Patient Journey der elektiven Implantation einer Knieendoprothese dargestellt.

Die Patient Journey: Eine Einführung

Die Patient Journey beschreibt den gesamten Behandlungsverlauf eines Patienten, von der ersten Kontaktaufnahme bis zur Nachsorge. Es handelt sich um einen ganzheitlichen Ansatz, um den Patienten bei jedem Schritt seiner medizinischen Versorgung zu begleiten und sicherzustellen, dass er die bestmögliche Behandlung erhält, die in der Regel auch der effizientesten Behandlung entspricht.

In der Patient Journey gibt es verschiedene Phasen, die jeweils ihre eigenen Herausforderungen und Chancen mit sich bringen. Um den Behandlungsverlauf effektiv zu überwachen und zu optimieren, ist es wichtig, die richtigen Kennzahlen zu definieren und zu messen. Dadurch können Schwachstellen identifiziert und Verbesserungen vorgenommen werden, um die Patientenzufriedenheit zu steigern, bessere Behandlungsergebnisse zu erzielen und kosteneffizient zu arbeiten.

KPIs für den ersten stationären Kontakt

Der erste Kontakt eines Patienten mit dem Krankenhaus ist ein entscheidender Moment. Hierbei geht es darum, wie schnell und effizient der Patient Zugang zu medizinischer Versorgung erhält. Bei Elektivpatienten sind drei KPIs in dieser Phase wichtig.

  • die Wartezeit auf einen elektiven (OP)-Termin,
  • der Aufnahmetag und die Aufnahmezeit sowie
  • die Qualität des ersten Kontaktes.

Je kürzer die Wartezeit, desto besser die Patientenerfahrung und desto zufriedener der Einweiser. Insbesondere Kliniken mit Auslastungen unter 90% sollten das Aufnahmemanagement stark im Blick haben, um keine Patienten durch unnötige Wartezeiten aufgrund schlecht abgestimmter Prozesse oder Erreichbarkeiten zu verlieren. Zur Messung kann der durchschnittliche Zeitraum des ersten Kontaktes bis zur stationären Aufnahme ausgewertet werden (Quelle KIS).

Aufnahmetag und Aufnahmezeit sind sehr wichtig für den Beginn des optimalen Prozesses. Sollen Prinzipien wie beispielsweise die Same-Day-Surgery, also die geplante Operation am Aufnahmetag, gelingen, ist die Planung der Aufnahmezeit und des Aufnahmetages in Abstimmung mit dem Belegungsmanagements von entscheidender Bedeutung. Hierdurch können sehr viele Ressourcen (präoperative Tage) eingespart und damit Kosten vermieden werden. Gleichzeitig werden durch effiziente Abläufe Betten für zusätzliche Patienten frei. (KPI Quelle BinDoc Meta)

Patient Journey Dashboard - KPI Übersicht

Patientjourney Dashboard KPI Aufnahmetag und Aufnahmezeit

Ein weiterer wichtiger KPI ist die Qualität des ersten Kontakts. Hierbei wird bewertet, wie gut der Patient von den Mitarbeitern des Krankenhauses betreut wird. Freundlichkeit, Kompetenz und Aufmerksamkeit sind entscheidende Faktoren, die die Patientenzufriedenheit beeinflussen und damit auch unnötigen Beschwerden und damit Kosten vermieden werden können. Zur Messung können die vom Qualitätsmanagement dokumentierten Beschwerden verwendet werden (KPI Quelle Qualitätsbericht).

KPIs für die Behandlungsdauer und Prozessabfolge

Die Behandlungsdauer (stationäre Verweildauer) ist eine der zentralen KPIs, wenn es darum geht Prozess-, Erlös- und Kosteneffizienz zu messen. Sie korreliert häufig auch mit der Behandlungsqualität. Folgende drei wichtige KPIs geben einer Klinik Auskunft über den Prozesserfolg im Rahmen der Behandlungsdauer:

  • Präoperative oder Prätherapeutische Verweildauer
  • Postoperative oder Posttherapeutische Verweildauer
  • Verweildauer gesamt
  • Verweildauer Abweichung zu InEK

Die präoperative Verweildauer bezieht sich auf den Zeitraum, den ein Patient im Krankenhaus verbringt, bevor eine chirurgische Operation durchgeführt wird. Die Prätherapeutische Verweildauer bezieht sich auf den Zeitraum vor Beginn der geplanten Haupttherapie. Je nach Eingriff können gute Planung, Vorbereitung der Patienten und Standard Operating Procedures (SOPs) erheblichen Einfluss auf die präoperative und prätherapeutische Verweildauer haben.

Die postoperative oder posttherapeutische Verweildauer bezieht sich auf den Zeitraum, den ein Patient nach einer chirurgischen Operation oder einer anderen medizinischen Behandlung im Krankenhaus verbringt. Diese Phase kann insbesondere durch eine komplikationsfreie Operation oder Therapie, eine gute Schmerzmedikation, gut abgestimmte physiotherapeutische und rehabilitative Maßnahmen, professionelles Wundmanagement sowie eine gute Entlassungsplanung optimiert werden.

Die Verweildauer gesamt bezieht sich auf den gesamten stationären Aufenthalt eines Patienten von der stationären Aufnahme bis zur Entlassung. Sie bildet die komplette Prozesseffizienz ab.

Die Verweildauerabweichung zu InEK's mittlere Verweildauer ist ein gutes Vergleichsmaß zur mittleren Verweildauer anderer Kliniken für dieselbe Leistung.

In den Abbildungen haben wir aus unseren BinDoc Patient Journey Dashboards die KPIs für die Behandlungsdauer und Prozessabfolge für eine Demoklinik mit jeweiligen Benchmark dargestellt. Der Benchmark enthält 17 Mio. stationäre Patientenpfade und kann sowohl für Benchmarkinggruppen als auch gesamt dargestellt werden. 

KPI für die Behandlungsdauer und Prozessabfolge

 

KPIs für die Qualität der Behandlungsphase

In der Behandlungsphase geht es darum, dem Patienten die bestmögliche medizinische Versorgung zu bieten. Ein wichtiger KPI in dieser Phase sind Qualitätsindikatoren. Hierbei wird bewertet wie viele Komplikationen bei der Behandlung aufgetreten sind. Eine hohe Qualität mit wenigen Komplikationen (risikoadjustiert) deutet auf eine effektive und qualitativ hochwertige Versorgung hin. Wir verwenden unter anderem folgende Qualitätsindikatoren jeweils im Vergleich zum Benchmark:

  • Mortalitätsraten
  • Bluttransfusionen
  • Intensivstationsaufenthalte & Beatmung
  • nosokomiale Infektionen wie:
    • Postoperative Wundinfektionen (SSI)
    • Pneumonien
    • Sepsis
    • Harnwegsinfektionen

Ein weiterer wichtiger KPI ist die Patientenzufriedenheit während der Behandlung. Hierbei wird bewertet, wie zufrieden die Patienten mit der Betreuung, dem Service und den Ergebnissen ihrer Behandlung sind. Eine hohe Patientenzufriedenheit ist ein Indikator für eine positive Patient Journey. Die Patientenzufriedenheit kann über Drittportale ausgewertet werden und wird in unserem BinDoc Patienten Journey Dashboard verlinkt.

KPIs für die Qualität der Behandlungsphase

KPIs für die Nachsorge

Die Nachsorge ist ein wichtiger Teil der Patient Journey, um sicherzustellen, dass der Patient nach der stationären Behandlung gut versorgt ist. Ein wichtiger KPI in dieser Phase ist die Nachsorgequote. Hierbei wird bewertet, wie viele Patienten eine angemessene Nachsorge erhalten haben. Wir werten in unseren BinDoc Patient Journey Dashboards folgende Kennzahlen dazu aus

  • Entlasstag
  • Entlasszeit

Ein weiterer wichtiger KPI ist die Wiederaufnahmequote. Hierbei wird bewertet, wie viele Patienten nach der Behandlung erneut medizinische Hilfe benötigen. Eine niedrige Rückfallquote deutet auf eine erfolgreiche Behandlung und eine gute Nachsorge hin.


KPI für die Nachsorge (Entlasszeit und Entlasstag)

KPIs für die Erlösoptimierung

Erlösoptimierung entlang der Patient Journey ist ein häufig stiefmütterlich behandeltes Kapitel in den Kliniken. Für Kliniken ist es aber wirtschaftlich von großer Bedeutung und es steht bei richtiger Handhabung keineswegs den medizinischen Interessen entgegen. Wichtige KPIs der Erlösoptimierung sind

  • Entwicklung Privatpatientenanteil
  • Umsatz pro Tag
  • Vermeidbare Kosten

Der Privatpatientenanteil im Krankenhaus bezieht sich auf den Prozentsatz der Patienten, die über eine private Krankenversicherung verfügen und entsprechend als Privatpatienten behandelt werden. Die Entwicklung dieses Anteils in Krankenhäusern kann zum Beispiel durch folgende Faktoren beeinflusst werden:

  • Angebot und Nachfrage nach spezialisierten Leistungen: Krankenhäuser, die spezialisierte oder hochwertige Behandlungen anbieten, die möglicherweise von privaten Versicherungen bevorzugt übernommen werden, könnten einen höheren Anteil an Privatpatienten anziehen.
  • Demografische Faktoren: Ältere Bevölkerungsgruppen neigen möglicherweise eher dazu, eine private Krankenversicherung zu haben, insbesondere in Ländern, in denen höhere Einkommen oder bestimmte Berufsgruppen bevorzugt privat versichert sind.

Umsatz pro Tag ist eine wichtige Kennzahl im Krankenhaus, weil sie Aufschluss darüber gibt wie und mit welcher Umsatzqualität die Ressourcenbasis (Betten, Personal, Geräte) ausgelastet ist.

Vermeidbare Kosten, sind diejenigen Kosten, die durch unnötige Verweildauerverlängerungen verursacht werden. Hierdurch entstehen nicht nur vermeidbare Kosten sondern auch Opportunitätskosten, weil Betten unnötigerweise belegt werden. Wir verwenden die Abweichung zur InEK Verweildauer bzw. Abweichungen zu unseren Benchmarkkliniken, um daraus die vermeidbaren Kosten pro Tag zu berechnen. Als Kostensatz werden 156 Euro pro Tag angesetzt, was den durchschnittlichen InEK-Kosten entspricht.

KPIs für den Optimierungspotential Qualitativ und Finanziell

KPI: Entwicklung Privatpatientenanteil, Umsatz pro Tag, Vermeidbare Kosten

Patient Journey Drill-Down auf Patientenebene

Um das Verbesserungspotenzial der KPIs einer Klinik auch konkret nachprüfen und nachvollziehen zu können, ist ein Drill-Down der aggregierten Daten auf eine anonymisierte Patientenebene sehr hilfreich. Hierdurch können Prozessoptimierer, Medizinerinnen und Mediziner und auch Pflegekräfte im Detail nachvollziehen, wo Veränderungen beim Prozess notwendig und sinnvoll sind.

Drill-Down der aggregierten Daten auf eine anonymisierte Patientenebene

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