Richtlinie zur datengestützten einrichtungsübergreifenden Qualitätssicherung: Prospektive Rechenregeln für das Erfassungsjahr 2026 zu den Verfahren QS CHE, QS TX, QS KCHK, QS KAROTIS, QS MC, QS GYN-OP, QS DEK, QS HSMDEF, QS PM, QS HGV und QS KEP

Der G-BA-Beschluss vom 17. Juli 2025 legt die prospektiven Rechenregeln für das Erfassungsjahr 2026 für zwölf Verfahren der datengestützten einrichtungsübergreifenden Qualitätssicherung (DeQS-RL) fest.

Hauptinhalt und Ziel: Der Beschluss dient der Sicherstellung und Verbesserung der Behandlungsqualität in verschiedenen medizinischen Bereichen durch die Festlegung einheitlicher Qualitätsindikatoren und deren Berechnungsmethoden. Ziel ist es, die Qualität der Versorgung transparent zu machen und Krankenhäusern die Möglichkeit zur kontinuierlichen Verbesserung zu geben.

Betroffene Patientengruppen oder Leistungen: Betroffen sind Patientinnen und Patienten, die folgende Leistungen erhalten:

• Cholezystektomie (Gallenblasenentfernung)
• Transplantationsmedizin (Herz-, Leber- und Lungen-/Herz-Lungen-Transplantationen, Leber- und Nierenlebendspenden, Herzunterstützungssysteme/Kunstherzen)
• Koronarchirurgie und Eingriffe an Herzklappen (offen-chirurgische und kathetergestützte Aorten- und Mitralklappeneingriffe, isolierte Koronarchirurgie, kombinierte Koronar- und Herzklappenchirurgie)
• Karotis-Revaskularisation (Wiederherstellung der Durchblutung der Halsschlagader)
• Mammachirurgie (Brustchirurgie)
• Gynäkologische Operationen
• Dekubitusprophylaxe (Vorbeugung von Druckgeschwüren)
• Versorgung mit Herzschrittmachern und implantierbaren Defibrillatoren
• Perinatalmedizin (Medizin rund um die Geburt)
• Hüftgelenkversorgung
• Knieendoprothesenversorgung

Wichtige Änderungen: Der Beschluss aktualisiert die Rechenregeln für die genannten Verfahren basierend auf den Empfehlungen des IQTIG für das Erfassungsjahr 2026. Dies beinhaltet die Präzisierung von Qualitätsindikatoren, die Berücksichtigung von Follow-up-Daten (z.B. 30-Tage-, 90-Tage- und 1-Jahres-Ergebnisse) sowie die Nutzung von Sozialdaten zur Reduzierung des Dokumentationsaufwands. Zudem werden risikoadjustierte Modelle zur fairen Vergleichbarkeit der Ergebnisse zwischen den Einrichtungen angewendet.