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Datum: Freitag, 8. Juni 2018

Artikel: Schaffler Verlag, ÖKZ: 59. JG (2018) 5/ Renate Ranegger/Dieter Baumberger

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Grademix in der Pflege

In der österreichischen Pflege-Community werden kontroverse Diskussionen zum Skill- und Grademix und über den künftigen Verantwortungs- und Aufgabenbereich der Pflege geführt. Entscheidungsträgerinnen stehen vor der Aufgabe, die neuen Kompetenzverteilungen bestmöglich in die Praxis umzusetzen.

Um eine langfristige und hochwertige pflegerische Versorgung der Bevölkerung zu gewährleisten, wurde im September 2016 das Gesundheits- und Krankenpflegegesetz (GuKG) von 1997 durch das neue GuKG (2016)1 abgelöst. Gleichzeitig wird mit der Novellierung die Aktualisierung der Berufsbilder und eine Neuverteilung der pflegerischen Kernkompetenzen auf drei Berufsgruppen normiert. Neben dem gehobenen Dienst für Gesundheits- und Krankenpflege mit tertiärer Ausbildung sind auch die Pflegefachassistentin mit zweijähriger Vollzeitausbildung und die Pflegeassistentin mit einjähriger Vollzeitausbildung vorgesehen. Durch die stärkere Ausdifferenzierung der Gesundheits- und Krankenpflegeberufe und der damit verbundenen kompetenzorientierten Zusammenarbeit werden (a) ein effizienterer Einsatz, (b) eine höhere Berufszufriedenheit und (c) letztlich eine bessere Steuerung der Ressourcen im Gesundheitswesen erwartet.2

Eine Voraussetzung sind konzeptgeleitete, nachvollziehbare und bedarfsorientierte Methoden, mit denen ein optimaler Grademix in der Pflege abgebildet und berechnet werden kann. Dazu werden verschiedene Personalverteilungs- und Personalberechnungsmethoden beschrieben, beispielsweise eine Nurse-to-Patient-Ratio* oder Nursing-Hours-Per-PatientDay**,3 , Tätigkeits- und Prozessanalysen oder Kategorisierung von Patientengruppen.4 Idealerweise wird die Effektivität eines Grademix im Zusammenhang mit pflegesensitiven Outcome-Messungen, Patientensicherheit und -zufriedenheit5,6 sowie unter Berücksichtigung der Work-Life-Balance von Pflegenden7 betrachtet.

Trotz zahlreicher Beiträge zur Thematik liegen für Pflegemanagerinnen keine breit akzeptierten Vorgehensweisen vor, wie die neue Berufsgruppe bestmöglich in die Pflegepraxis integriert und die Koordination von drei Berufsgruppen im Stationsalltag optimal unterstützt werden können. Die Situation wird zusätzlich durch das Thema Pflegekräftemangel beeinflusst. So wird beispielsweise prognostiziert, dass in Vorarlberg im Jahr 2028 rund 400 Pflegekräfte – ohne Differenzierung nach Berufsgruppen – fehlen werden.8

Grademix und Nurse-to-Patient-Ratio

In Deutschland gibt es Diskussionen über Mindestpersonalbemessungsstandards in der Pflege. Im Mittelpunkt stehen Regulierungssysteme, die einzuhaltende Mindestbesetzungen verbindlich vorgeben.3 Dazu wird eine Verhältniszahl wie die Nurse-to-Patient-Ratio diskutiert. Eine Mindestpersonalbesetzung kann allerdings auch als Maximalpersonalbesetzung verstanden werden. Deshalb ist ihre Berechnung auf verlässliche und aktuelle Daten aus dem Praxisumfeld angewiesen, um gewährleisten zu können, dass die Nurse-to-Patient-Ratio wechselnden Patienten- und Systembedürfnissen gerecht wird.9

Zahlreiche Studien geben auch Empfehlungen zur Optimierung der Nurse-to-Patient-Ratio ab. So wurden zum Beispiel in der Studie von Aiken et alZusammenhänge zwischen Nurse-to-Patient-Ratio und Morbiditäts-/Mortalitätsraten der Patienten untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass ein geringeres Arbeitspensum der Pflegefachpersonen mit besseren Patienten-Outcomes zusammenhängt.5 Von der Festlegung einer Nurse-to-Patient-Ratio können aber nicht nur erwünschte Effekte erwartet werden, wie beispielsweise mehr Sicherheit für Patienten und Pflegefachpersonen im Arbeitsumfeld oder ein Anreiz für Pflegefachpersonen, zur Arbeit am Patientenbett zurückzukehren. Als kritische Effekte infolge einer starren Normierung der Pflegekraft-Patienten-Relationen gelten etwa der Verlust des Einflusses der Pflege auf die Individualität und Kontextualität oder die Ausblendung des Niveaus unterschiedlicher Expertisen berufserfahrener oder unerfahrener Pflegefachpersonen.9

Nursing Hours Per Patient Day (NHPPD) als alternativer Ansatz

Neben der durch Gesetze oder Verordnungen vorgegebenen Nurse-to-Patient-Ratio ist die Angabe der Nursing Hours Per Patient Day (NHPPD) zum Beispiel in Australien die am weitesten verbreitete Methode. Die NHPPD stellen Minutenwerte für die tatsächlich pro Patient und Tag vorzuhaltende Nettoarbeitszeit von Pflegepersonal auf einer Station dar.3 Diese Methode wurde in zahlreichen Studien hinsichtlich der Begleiteffekte, wie die Auswirkung auf die Pflegequalität, untersucht und die Ergebnisse zeigen, dass eine realistische NHPPD mit günstigen Effekten einhergeht, wie einer Verringerung der Komplikationsraten oder einer Verkürzung der Verweildauern.10,11

Eine Methode wie die NHPPD kann auf der Basis von LEP Nursing 3 umgesetzt werden. LEP Nursing 3 ist eine Klassifikation für Leistungsgruppen und Pflegeinterventionen, die mit Defaultzeitwerten versehen sind. Unter einem Defaultzeitwert wird eine Vorgabe für einen Zeitwert verstanden, der für die Erfassung des Zeitaufwands vorgegeben und im Bedarfsfall geändert werden kann. So ist beispielsweise die LEP-Intervention „Seitenlagerung durchführen“ mit fünf Minuten angegeben und kann bei Bedarf entsprechend angepasst werden.12 Somit kann der Pflegeaufwand pro Patient in Minutenwerten eruiert und dadurch das Verhältnis zwischen Pflegeaufwand und Personalzeit pro Patient und Tag ermittelt werden.12 In weiterer Folge kann die NHPPD unter Berücksichtigung des Patientenkollektivs bzw. des tatsächlichen Pflegeaufwands und des Kontexts abgeleitet werden. Allerdings besteht auch bei dieser Methode die Gefahr, dass eine starre Verhältniszahl zu kritischen Effekten führt. Deshalb ist es im Zusammenhang mit der Berechnung der NHPPD vorteilhaft, den Grademix durch Analysen wie zum Beispiel durch Tätigkeitsanalysen auszudifferenzieren.

Differenzierte Tätigkeitsanalysen für Grademix

Tätigkeitsanalysen unterstützen die Entscheidungsfindung für einen bedarfs- und kompetenzorientierten Grademix zusätzlich. Die Analyse eines bedarfsgerechten Einsatzes der verschiedenen Berufsgruppen oder die Überprüfung von Tätigkeitsverschiebungen innerhalb der am Pflege- und Behandlungsprozess beteiligten Berufsgruppen kann die Koordination im Stationsalltag unterstützen.4

Vor dem Hintergrund der Möglichkeit zur Nutzung von Routinedaten aus der Patientendokumentation wurde im Rahmen der Studie von Ranegger et al13 überprüft, ob und inwieweit Tätigkeitsanalysen einen transparenten und kompetenzorientierten Grademix in der Pflege abdecken können. Auf Basis von Routinedaten aus der Patientendokumentation wurden LEP-Nursing-3-Pflegeinterventionen***,12 über einen Zeitraum von sechs Monaten analysiert. Mit den Berechnungen konnten aussagekräftige Metadaten über den Grademix in der Pflege einer Gesundheits- und Pflegeeinrichtung und deren Fachbereiche generiert werden. Auf der Grundlage dieser Studienergebnisse konnte auch aufgezeigt werden, dass Entscheidungsträgerinnen in ihren Gesundheits- und Pflegeeinrichtungen einen optimalen Grademix datengestützt bestimmen können, indem festgelegt wird, welche Aufgaben von höher qualifizierten Mitarbeitenden und welche von weniger qualifizierten Mitarbeitenden übernommen werden sollen.

Zudem wurden die personellen und finanziellen Auswirkungen der Novellierung des GuKG (2016) – die mit Tätigkeits- bzw. Kompetenzverschiebungen in der Pflege einhergeht – kalkulatorisch ermittelt und dargestellt. Die Berechnungsmethoden, wie sie in dieser Studie angewandt wurden, bieten für weiterführende Fragestellungen mit Bezug auf die Berechnung der Fallkomplexität4, Effekte von Veränderungen des Grademixe auf die Pflegeund Behandlungskosten4, Pflegeergebnisse5 oder die Work-LifeBalance der Pflegenden7 eine passende Ausgangslage. Wird im Zusammenhang mit dem Thema Grademix in der Pflege von Tä­tigkeitsverschiebungen gesprochen, müssen diese hinsichtlich der Prozesslogik überprüfen werden. Denn nicht alle Tätigkeitsverschiebungen, die kalkulatorisch sinnvoll erscheinen, passen auch tatsächlich in die Arbeitsprozesse.

Arbeitsabläufe optimieren und Pflegende entlasten

Im Zuge von prozessorientierten Analysen werden Leistungsangebote und Tätigkeiten ablauforganisatorisch analysiert. Diese Methode bietet die Möglichkeit, Abläufe und Prozesse kritisch zu hinterfragen und zu reflektieren. Damit können Verantwortungsträgerinnen in der Entscheidung unterstützt werden, ob es sinnvoll ist, Leistungen zwischen Berufsgruppen zu verschieben und ob die jeweilige Organisationseinheit damit effizienter wird. Im Rahmen von prozessorientierten Analysen werden Ereignisse bzw. Tätigkeiten im zeitlichen Verlauf analysiert und zur Abbildung der Anzahl der Schnittstellen, Prozessunterbrechungen und beteiligten Berufsgruppen genutzt.14 In der Studie von Ranegger et al13 konnte auf Basis von LEP Nursing 3 mit den prozessorientierten Analysen aufgezeigt werden, dass die Berufsgruppen in der Gesundheits- und Pflegeeinrichtung bedarfsorientiert eingesetzt werden und dass dahingehend kein Optimierungsbedarf besteht.

Mit Fokus auf Prozessoptimierung wurde auch das Leistungsspektrum der Gesundheits- und Pflegeeinrichtung überprüft. Die Ergebnisse zeigen eine breite Variabilität des Leistungsspektrums im Zeitverlauf, wobei an den Wochenenden ein Leistungsrückgang zu verzeichnen ist. Solche Auffälligkeiten können in weiterer Folge im Detail beurteilt und reflektiert werden. So kann beispielsweise überprüft werden, ob es sich beim Leistungsrückgang an den Wochenenden um Kann- oder Muss-Leistungen handelt und ob dieser Leistungsabfall Auswirkungen auf die Pflegequalität hat. Mithilfe der Einzelfallanalysen, wie sie in dieser Studie durchgeführt wurden, konnten sowohl optimale Betreuungsprozesse als auch Ansätze einer funktionellen Pflege – pflegerische Aufgaben werden in einzelne Arbeitsschritte aufgeteilt und einzelnen Berufsgruppen zugeordnet – identifiziert werden. Als Beispiel seien Prozesse genannt, bei denen insgesamt zehn verschiedene Personen aus vier verschiedenen Berufsgruppen allein nur im Frühdienst am Patienten tätig waren. Solche prozessorientierten Informationen auf Metaebene sind für die Steuerung in Gesundheits- und Pflegeeinrichtungen sehr wertvoll und sie können zudem einen Hinweis auf qualitative Aspekte im Zusammenhang mit Grademix geben.13

Zum Schluss kann festgehalten werden, dass einzelne Methoden zur Beantwortung der Frage eines „optimalen Grademix in der Pflege“ nicht ausreichen. Es ist vielmehr ein Bündel an Personalverteilungs- und Personalberechnungsmethoden einzusetzen, das die relevanten Aspekte eines Gesamtkonzeptes aufeinander abstimmt. Ein solcher Ansatz kann auf der Basis von LEP12 umgesetzt werden. 

Literatur und Anmerkungen:

1Weiß S, Lust A (2017): GuKG Gesundheits- und Krankenpflegegesetz. 8. Auflage. Wien: MANZ Verlag.
21194 der Beilagen XXV. GP - Regierungsvorlage - Vorblatt und WFA, Bundesgesetz über Gesundheits- und Krankenpflegeberufe 2016
3Simon M, Mehmecke S (2017): Nurse-to-Patient Ratios. Ein internationaler Überblick über staatliche Vorgaben zu einer Mindestbesetzung im Pflegedienst der Krankenhäuser. Hans-Böckler-Stiftung, Düsseldorf. Zugang: https://www.boeckler.de/pdf/p_fofoe_ WP_027_2017.pdf [27.03.2018]. Zugriff: 10.4.2018.
4Buchan J et al (2000): Skill mix in the health workforce: Determining skill mix the health workforce: guidelines for managers and health professionals. Geneva: World Health Organization. Zugang: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4035380/pdf/ nihms571000.pdf. Zugriff: 10.4.2018.
5Aiken LH et al (2014): Nurse staffing and education and hospital mortality in nine European countries: a retrospective observational study. In: Lancet, 383 (9931), pp. 1824-1830.
6Bae SH et al (2014): Analysis of Nurse Staffing and Patient Outcomes using comprehensive Nurse Staffing Characteristics in Acute Care Nursing Units. In: Journal of Nursing Care Quality, 2014, February 06.
7Mosadeghrad AM (2013): Occupational Stress and Turnover Intention: Implications for Nursing Management. In: International Journal of Health Policy and Management, 1(2). pp. 169-176.
8Rappold E et al (2017): Pflegepersonalbedarfsprognose Vorarlberg. Im Auftrag der Vorarlberger Landesregierung. Gesundheit Österreich Forschungs- und Planungs GmbH, Wien. Zugang: https://www.vorarlberg.at/pdf/endbericht_prognose_vorar.pdf. Zugriff: 10.4.2018.
9International Council of Nurses (2015): Nurse-to-Patient Ratios (NtPR). Zugang: https://www.dbfk.de/media/docs/download/Internationales/ICN-Faktenblatt-Nurseto-Patient-Ratios-2016.pdf. Zugriff: 10.4.2018.

10Min A, Scoot LD (2015): Evaluating nursing hours per patient day as a nurse staffing measure. In: Journal of Nursing Management 24(4), pp. 439-448.
11Twigg D et al (2011): The impact of the nursing hours per patient day (NHPPD) staffing method on patient outcomes: a retrospective analysis of patient and staffing data. In: International Journal of Nursing Studies 48(5), pp. 540-5408.
12Baumberger D et al (2016). LEP – Aufbau und Anwendung. St. Gallen: LEP AG.
13Ranegger R et al (2017): Bedarfs- und kompetenzorientierter Grademix in der Pflege. Eine prozessorientierte Tätigkeitsanalyse auf Basis von LEP Nursing 3. In Pflegewissenschaft, 11/2 (19), pp. 504-516.
14Zulehner Ch (2016): Personalbedarf und Personaleinsatz in Gesundheits- und Pflegeunternehmen: Maßstäbe für die Praxis. Wien, Austrian Standards plus GmbH.

* Verhältniszahlen, die angeben, wie viele Pflegefachkräfte für eine bestimmte Zahl an Patientinnen pro Schicht auf einer Station vorzuhalten sind.
** Minutenwerte für die tatsächlich pro Patient und Tag vorzuhaltende Nettoarbeitszeit von Pflegepersonal auf einer Station.
*** LEP = Leistungserfassung in der Pflege, Nursing 3 = Pflegeinterventionsklassifikation der Generation 3


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