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WILLKOMMEN zur Visualisierung der CHOP Daten 2014 in der Schweiz.
Diese Applikation wurde im Rahmen der „Open-Data Übung“ 2016 an der Universität Bern von Corinna Rutschi und Anita Poovattil entwickelt.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Visualisierung von Operations- und Behandlungsdaten der Schweiz aus dem Jahr 2014. Die Datensätze werden vom Schweizerischen Bundesamt für Statistik bereitgestellt und sind somit frei verfügbar (Open Data).
Für die Visualisierung wurden der Datensatz „Schweizerische Operationsklassifikation CHOP 2014 - systematischer Index“ sowie der Datensatz „Medizinische Statistik der Krankenhäuser: Anzahl Fälle und durchschnittliche Aufenthaltsdauer (DAD) nach Altersklasse und Diagnosekode“ miteinander verbunden und mittels einer Sequences Sunburst Visualisierung dargestellt.
Die Visualisierung ermöglicht dem Leser, auf eine einfache Weise, Vergleiche zwischen verschiedenen Altersgruppen oder innerhalb einer Altersgruppe zu machen. In der Applikation ist zudem die durchschnittliche Aufenthaltsdauer (DAD) für spezifische Behandlungen ersichtlich.
Sequences Sunburst
Das Sequences Sunburst Diagramm zeigt die Anzahl Fälle pro CHOP Code (Code für einzelne Operationen und Behandlungen) auf. Dabei wurden die Daten auf der ersten Ebene des Sunburst Diagramms nach Altersklassen von 0 bis 14 Jahre, 15 bis 39 Jahre, 40 bis 69 Jahre und 70 plus gruppiert. Auf der zweiten Ebene wird die durchschnittliche Aufenthaltsdauer (DAD) in Tagen gruppiert und ab der dritten Ebene sieht man die CHOP-Codes von Level 1 bis Level 6 abfolgend.
Auf der rechten Seite des Sequences Sunburst Diagramms kann man durch Anklicken der Checkbox die Legende ausklappen. Für den Nutzer werden so die Farbzuordnungen ersichtlich. Oberhalb des Sequence Sunburst Diagramms befindet sich der Breadcrumb, die Navigation durch die einzelnen Ebenen von Alter, DAD bis hin zu den hierarchisch abgestuften CHOP Codes. Je nach dem wo sich der Maus-Cursor gerade befindet, werden mehr oder weniger Ebenen im Diagramm angezeigt. Oberhalb des Breadcrumbs befindet sich zusätzlich eine weitere Breadcrumb-Legende zur Bezeichnung der einzelnen Ebenen, die im Breadcrumb angezeigt werden.
Die einzelnen Farben im Sequences Sunburst Diagramm verweisen je Ebene auf eine bestimmte Altersgruppe, DAD-Gruppe oder einen Code. In der Legende und im Breadcrumb werden jeweils die äquivalenten Farben wie im Sequences Sunburst Diagramm angezeigt.
Im Breadcrumb sowie innerhalb des Sequences Sunburst Diagramms wird jeweils der prozentuale Anteil an Personen, die im Jahr 2014 behandelt wurden, angezeigt (z.B. für eine bestimmte Altersgruppe oder einen CHOP Code). Unterhalb des Breadcrumbs werden zusätzlich noch jeweils die entsprechenden Beschreibungen zu den CHOP Codes und die Anzahl Fälle (nach dem Doppelpunkt) eingeblendet.
Eine detaillierte Auswertung der Daten ist auf der Seite ANALYSE zu finden.
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Datengrundlage
Grundlage der CHOP Daten
Die SwissDRG (Swiss Diagnosis Related Groups) regelt seit 2012 die einheitliche Vergütung stationärer Spitalleistungen nach Fallpauschalen in der Schweiz. Beim Fallpauschalen-System SwissDRG wird jeder Spitalaufenthalt anhand von bestimmten Kriterien einer Fallgruppe zugeordnet und pauschal vergütet.
Dabei werden die stationär behandelten Patienten von Akutspitälern in medizinisch und ökonomisch homogene Fallgruppen eingeteilt. Das wichtigste Kriterium für die Zuordnung eines Patienten zu einer Fallgruppe ist die Hauptdiagnose beim Spitalaustritt. Weitere Klassifikationsmerkmal sind Nebendiagnosen, Prozeduren, Alter, Geschlecht, Art des Spitalaustritts, Schweregrad, Geburtsgewicht bei Neugeborenen etc. Die Zuweisung einer Hospitalisierung zu einer bestimmten DRG erfolgt über eine Gruppierungssoftware (Grouper). Die Höhe jeder SwissDRG-Fallpauschale wird anhand der tatsächlich anfallenden Kosten der Schweizer Spitäler berechnet.
Die ICD-10 ist die internationale Klassifikation von Krankheiten, 10. Revision. Sie wird zur Verschlüsselung von Diagnosen in der medizinischen Versorgung eingesetzt.
Der CHOP ist die Schweizerische Operationsklassifikation. Er wird zur Verschlüsselung von Operationen und Behandlungen verwendet. Hier ist zu erwähnen, dass die erstellte Applikation sich nur mit der Visualisierung des CHOP und nicht mit den Haupt- und Nebendiagnosen befasst.
Die Kodierung der CHOP Codes bis auf sechs Stellen (kodierbare oder endständige Codes) ist für alle Akutspitäler und für Geburtshäuser seit 2011 zu Zwecken medizinischer Statistik obligatorisch.
Die CHOP Codes haben je nach Level unterschiedliche Anzahl Buchstaben und Zahlen. Insgesamt gibt es 6 Levels, wobei das erste Level 16 verschiedene Kategorien beinhaltet. Die CHOP Codes bilden ein systematisches Verzeichnis.
Die CHOP Codes sind folgendermassen aufgebaut:
Auf Level 1 gibt es 16 C-Codes, ab Level 2 fangen die Codes mit den Buchstaben Z an und sind systematisch aufgebaut. Im Level 2 folgen nach dem Buchstaben Z zwei Ziffern, wobei die Level 2 Codes bis hin zu Z99 gehen. Level 3 wird durch einen Punkt erweitert und mit einer zusätzlichen Ziffer bzw. einem Buchstaben ergänzt. Auf Level 4 folgt nochmals eine weitere Ziffer oder ein weiterer Buchstabe. Für Level 5 ist zu erwähnen, dass es hier zwei Möglichkeiten gibt: Weisst Level 5 insgesamt fünf Ziffern oder Buchstaben auf, die mit zwei Punkten getrennt sind, dann ist Level 5 kein Endknoten und es folgt noch ein Level 6. Weisst Level 5 jedoch sechs Ziffern und Buchstaben auf, die mit zwei Punkten getrennt sind, ist Level 5 hier ein Endknoten. Bei Level 6 folgen dann wiederum systematisch sechs mit zwei Punkten unterteilte Ziffern und Buchstaben.
Es können also auf Level 3, 4, 5 und 6 Endknoten sein. Ein Strang kann somit auf diesen Levels enden.
Vorgehensweise
Für die Applikation wurden die Datensätze „Schweizerische Operationsklassifikation“ (CHOP) und „Medizinische Statistik der Krankenhäuser“ verwendet. Der CHOP Datensatz zeigt in erster Linie die CHOP Codes, die medizinische Beschreibung und die Level der Codes auf. Im Datensatz „Medizinische Statistik“ werden die Anzahl Fälle, die durchschnittliche Aufenthaltsdauer (DAD) im Akutspital und die Altersgruppen, bei welchen die jeweiligen Operationen (mit CHOP Codes gekennzeichnet) durchgeführt wurden.
In einem ersten Schritt mussten die beiden Datensätze zusammengeführt werden. Es stellte sich daraufhin jedoch heraus, dass der Aufbau der CHOP Codes nicht in beiden Datensätzen gleich ist. Deshalb musste zuerst der Aufbau der Codes genauer untersucht und verstanden werden. Dazu wurden die CHOP Codes aus dem Datensatz „Medizinischen Statistik der Krankenhäuser“ in ihre einzelnen Ziffern aufgeteilt und mit verschiedenen Formeln in Excel in die Struktur der CHOP Codes des Datensatz „Schweizerischen Operationsklassifikation“ transferiert. Danach konnten die beiden Datensätze mit einem VLOOKUP im Excel zusammengeführt werden.
Hier wiederum wurde ersichtlich, dass nicht alle Behandlungen aus dem Datensatz „Schweizerische Operationsklassifikation“ im Datensatz der „Medizinische Statistik“ zu finden sind. Daraus wurde interpretiert, dass nicht alle möglichen Behandlungen aus dem Datensatz „Schweizerische Operationsklassifikation“ auch tatsächlich im Jahr 2014 durchgeführt wurden und deshalb nicht im Datensatz „Medizinischen Statistik der Krankenhäuser“ aufgelistet sind. Die Behandlungen, die im Jahr 2014 nicht durchgeführt wurden, wurden rausgefiltert.
In einem weiteren Schritt mussten die Daten so umgeformt werden, dass sie als CSV in den Code des Sequences Sunburst Diagramms passten. Auch hier gab es wiederum einige Schwierigkeiten. Zuerst mussten die Codes in Stränge gegliedert werden. Ein Strang zeigt dabei an z.B. welcher Level 6 Code zu welchem Level 5 Code und zu welchem Level 4 Code dieser Level 5 Code gehört usw. bis hin zu Level 1. Dafür musste zuerst die Hierarchie und Struktur der Codes (wie im Teil „Grundlage der CHOP Daten“ beschrieben) verstanden werden. Danach konnte dementsprechend der Code-Pfad von hinten nach vorne, also von Endknoten bis hin zum Level 1 repliziert werden. Dies war nicht ganz einfach und wiederum mit sehr viel Aufwand verbunden. Nachdem die Codes in diese hierarchische Gliederung gebracht wurden, konnte mit einer VLOOKUP Funktion im Excel die passende Beschreibung je Code abgerufen werden. Zum Schluss musste noch die passende Anzahl Fälle, die durchschnittliche Aufenthaltsdauer und die Altersgruppe hinzugezogen werden. Der zusammengeführte Datensatz beinhaltet so Spalten für die Altersgruppen, durchschnittliche Aufenthaltsdauer (DAD), Level 1 bis 6 CHOP Codes, Anzahl Fälle und zum Schluss die Beschreibungen der Altersgruppen, DAD und Level 1 bis 6 CHOP Codes. Auf dieser Grundstruktur wurde das Excel so präpariert, dass es später in eine für den Sequence Sunburst Code passende CSV Datei umgewandelt werden konnte.
Dabei wurden die Spalten Altersgruppe, durchschnittliche Aufenthaltsdauer (DAD) und die CHOP Codes von Level 1 bis 6 in eine einzige Spalte zusammengeführt. Die einzelnen Werte wurden mit Bindestrichen voneinander unterteilt. Die Spalten für die Anzahl Fälle und die Beschreibung der Altersgruppen, DAD und CHOP Codes von Level 1 bis 6 blieben unverändert.
Danach wurde die erstellte Excel Datei in eine kommagetrennte CSV Datei umgewandelt und in den Sequences Sunburst Code integriert.
In einem nächsten Schritt wurden das Sequences Sunburst Diagramm den Daten entsprechend angepasst. Dabei wurde am Design und den Interaktionsmöglichkeiten der Applikation gearbeitet. So mussten die einzelnen Gruppierungen und Codes eingefärbt werden, damit das Sequences Sunburst Diagramm nicht nur in der Farbe Schwarz dargestellt wird. Dies kostete wiederum grossen Aufwand, da allen knapp 11'000 Gruppierungen und Codes eine Farbe zugewiesen werden musste. Dies wurde wiederum in einem Excel umgesetzt.
Desweiteren wurde der Sunburst so erweitert, dass unterhalb des Breadcrumbs die jeweiligen Beschreibungen der CHOP Codes und die Anzahl Fälle (nach dem Doppelpunkt) angezeigt werden.
Links zu den verwendeten Rohdaten und Quellen
Die Version 2014 der CHOP ist am 01.01.2014 in Kraft getreten. Die Verwendung der CHOP Codes für die Kodierung von Behandlungen im Rahmen der Medizinischen Statistik ist verbindlich.
Bundesamt für Statistik (BFS): Schweizerische Operationsklassifikation (CHOP 2014)
Bundesamt für Statistik (BFS): Anzahl Fälle und durchschnittliche Aufenthaltsdauer nach Altersklasse und Behandlungskode
Swiss DRG AG: Wie funktioniert das SwissDRG-System?
bl.ocks.org: Vorlage für Datenvisualisierung
Start Bootstrap: Vorlage für Website
Stand 15.05.2016
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Analyse
Auswertung der Daten
Wenn man den vom Bundesamt für Statistik erfassten Zahlen Glauben schenkt, kann man in der Visualisierung erkennen, dass die meisten Behandlungen mit 39.6% bei den 40 bis 69 Jährigen anfallen. Diese sind zumeist 5 bis 10 Tage im Spital geblieben und grösstenteils wurden Operationen am Verdauungstrakt, therapeutische und diagnostische Verfahren, sowie Operationen an den Bewegungsorganen durchgeführt.
Am zweit häufigsten werden Behandlung bei über 70 Jährigen durchgeführt (31.9%). Die über 70 Jährigen müssen sich grösstenteils für therapeutische und diagnostische Verfahren sowie Operationen an den Bewegungsorganen im Spital aufhalten. Dabei dauern die Behandlungen auch bei ihnen meist 5 bis 10 Tage.
An dritter Stelle folgen die 15 bis 39 Jährigen (21.7%). Bei ihnen ist zu sehen, dass vor allem geburtshilfliche Operationen im Vordergrund stehen. Auch diese Altersgruppe verbringt wiederum zumeist 5 bis 10 Tage im Spital. Ein Grund dafür könnte sein, dass viele Frauen ihre Kinder zwischen 25 und 35 Jahren zur Welt bringen.
Am wenigsten Behandlungen werden bei den 0 bis 14 Jährigen durchgeführt (6.75%). Patienten dieser Altersgruppe, bleiben bei Behandlungen zumeisten 5 bis 10 Tage im Spital. Dabei wurden bei ihnen vor allem Operationen an den Ohren sowie therapeutische und diagnostische Verfahren gemacht. Die hohe Anzahl an therapeutischen und diagnostischen Verfahren könnte damit zusammenhängen, dass zu dieser Gruppe auch die Neugeborenen gehören, bei welchen in den ersten Monaten viele Untersuchungen durchgeführt werden.
Schlussfolgerung
Die Visualisierung des Sequences Sunburst Diagramms (wie im Teil „Vorgehensweise" beschrieben) soll dazu verhelfen, die CHOP Daten besser zu analysieren. Aus der Visualisierung kann beispielsweise herausgelesen werden, inwiefern Spitäler typischerweise ausgelatet sein werden, abhängig davon welche Behandlungen durchgeführt werden (Sicht der Spitäler). Die Visualisierung kann aber auch verwendet werden, um in etwa abzuwägen, wie lange ein Patient nach einer spezifischen Operation abhängig vom Alter, im Durchschnitt im Spital bleiben muss (Sicht der Patienten). Die Visualisierung soll damit helfen, den Ressourcenbedarf und den Kostenaufwand abzuwägen und so eine effizientere Plannung und Organisation von Behandlungen zu befördern.
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