Priv.-Doz. Dr. med. Wolfgang Buchberger, MSc
Research Unit für Qualität und Effizienz in der Medizin
Institut für Public Health, Medical Decision Making und HTA
Department of Public Health, Versorgungsforschung und Health Technology Assessment
UMIT TIROL- Private Universität für Gesundheitswissenschaften und -technologie
Eduard-Wallnöfer-Zentrum 1, A-6060 Hall in Tirol, Österreich
E-Mail: wolfgang.buchberger@umit-tirol.at
Ausbildung und berufliche Tätigkeiten
1981: Dr. med. univ., Universität Wien, Österreich
1982-1991: Ausbildung zum Arzt für Allgemeinmedizin und zum Facharzt für Radiologie
2002: Akademischer Krankenhausmanager, Leopold-Franzens-Universität Innsbruck, Österreich
2003: M.Sc. in Gesundheitswissenschaften, UMIT, Hall in Tirol, Österreich
1991-1995: Leitender Oberarzt und stellvertretender Klinikvorstand an der Univ.-Klinik für Radiologie, Innsbruck, Österreich
1995-2003: A.o. Univ.-Prof., Univ.-Klinik für Radiologie, Innsbruck, Österreich
2004-2009: Ärztlicher Direktor, a. ö. Landeskrankenhaus-Universitätskliniken Innsbruck, Österreich
2009-2018: Medizinischer Direktor und Mitglied der Geschäftsleitung, Tirol Kliniken GmbH
2018-2022: Univ.-Prof. und Leiter des Instituts für Qualität und Effizienz in der Medizin,
UMIT TIROL- Private Universität für Gesundheitswissenschaften und -technologie, Hall in Tirol, Österreich
Ab 5/2022: Leiter der Research Unit für Qualität und Effizienz in der Medizin (Teilzeit), Institut für Public Health, Medical Decision Making und HTA, UMIT TIROL- Private Universität für Gesundheitswissenschaften und -technologie, Hall in Tirol, Österreich
Forschungsgebiete
Versorgungsforschung, Qualität im Gesundheitswesen, Patientensicherheitsforschung
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Marten Schmied, BA MA ist Forschungsassistent im FH-Bachelor-Studiengang Gesundheits- und Krankenpflege an der fh gesundheit – Zentrum für Gesundheitsberufe Tirol GmbH und Doktorand der Pflegewissenschaft an der UMIT TIROL. Seine Arbeitsschwerpunkte liegen in den Bereichen Patientensicherheit, Qualitätssicherung, Assessmentinstrumente und Projektmanagement im Gesundheitswesen. Nach seiner Ausbildung zum Gesundheits- und Krankenpfleger sowie Stationen in Neuseeland, Deutschland und Österreich war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der FH Wiener Neustadt und an der UMIT TIROL tätig, wo er u. a. Forschungsprojekte zu Qualitätsindikatoren im Krankenhaus (A-IQI), Patientensicherheit und Speak-Up in der Pflege leitete. Er ist Mitglied der Plattform Patientensicherheit, der ASQS sowie des Deutschen Netzwerks der Patientensicherheits-Forschung und verfügt über eine internationale Publikationsliste in referierten Fachzeitschriften.
Impulsvortrag auf dem 2. Tiroler Symposium für Qualität im Gesundheitswesen 2026
Kann man Sicherheit messen? Zwei Validierungsstudien von Sicherheitsindikatoren auf Basis von Routinedaten
Unerwünschte Ereignisse (Adverse Events) im Zusammenhang mit der Patientenbehandlung treten bei 9.2% aller stationären Krankenhausbehandlungen auf. Die Dunkelziffer ist allerdings hoch, da nur 3-7% der Ereignisse durch verpflichtende oder freiwillige Meldesysteme erfasst werden. Patientensicherheitsindikatoren sind eine verbreitete Möglichkeit, um diese Ereignisse zu erfassen und Sicherheitsmängel aufzudecken. In Österreich werden die Austrian Inpatient Quality Indicators (A-IQI) seit 2014 an allen Krankenanstalten erhoben. Während Objektivität und Reliabilität der A-IQI aufgrund des Messverfahrens (Auswertung von LKF-Routinedaten) im Wesentlichen gewährleistet sind, stellt sich die Frage nach ihrer Validität.
Methoden:
In zwei Studien am a. ö. Landeskrankenhaus (Universitätskliniken) Innsbruck wurden 253 Fälle mit auffälligen Sicherheitsindikatoren und 260 Indikator-negative Kontrollfälle sowie 107 Fälle mit positivem Sentinel-Indikator auf das Vorliegen von Adverse Events untersucht. Aufgrund der Seltenheit von Sentinel-Events erfolgte die Untersuchung der Sentinel-Indikatoren ohne Kontrollgruppe. Goldstandard war in beiden Studien eine zweistufige strukturierte Analyse der Krankengeschichten mit dem Global Trigger Tool (IHI-GTT).
Die Validierungsstudie ergab für alle A-IQI zusammen eine Sensitivität von 68,6%, eine Spezifität von 69,6%, einen PPV von 36,7% und einen NPV von 89,6%. Insgesamt wurden 161 Adverse Events entdeckt, davon 76 (47,2%) mit hohem Schweregrad (H bis I nach NCC-MERP). Der PPV der Sentinel-Indikatoren für das Vorliegen eines Adverse Events betrug 78,5%, der PPV für das Vorliegen eines für das Indikator-Outcome kausalen Adverse Events betrug 55,1%.
Patientensicherheitsindikatoren auf der Basis von Routinedaten sind eine gut verfügbare und kostengünstige Methode zur Aufdeckung von Sicherheitsmängeln. Die Validität hängt von der Indikatordefinition ab und variiert stark zwischen den Indikatorsets und einzelnen Indikatoren. Die A-IQI und vor allem die Sentinel-Indikatoren zeigen im Vergleich zu anderen Indikatorensets relativ gute positive Vorhersagewerte für unerwünschte Ereignisse. Die routinemäßige Erhebung von A-IQI und die systematische Analyse von Indikator-positiven Fällen mit dem IHI-GTT ist eine praktikable und effiziente Methode für die Detektion von Adverse Events im klinischen Risikomanagement.