Gesundheitsökonomische Kennzahlen

Thema 38 von 91· Betriebswirtschaft des Gesundheitssystems

Nichterscheinensrate (DNA)

Die DNA-Rate ist der Prozentsatz gebuchter Termine, bei denen der Patient weder erscheint noch absagt. Der Kliniker, der Raum und der Slot werden bezahlt; nichts geschieht. Es ist die reinste Verschwendungskennzahl im Gesundheitswesen — und eine der am leichtesten softwareseitig behebbaren.

Warum es wichtig ist

Zahlen von NHS England (2019): Verpasste Hausarzttermine übersteigen 15 Millionen/Jahr zu je ~30 £ — über 216 Mio. £/Jahr — und ambulante Krankenhaus-DNAs liegen bei ~8 Mio./Jahr (~6,4 % der Termine) zu durchschnittlich ~160 £ pro verpasstem Slot. Weil die Grenzkosten einer Erinnerung Cent-Beträge sind und der zurückgewonnene Wert ein voll besetzter klinischer Slot ist, gehört die DNA-Reduktion zu den besten ROI-Rechnungen in der digitalen Gesundheit — deshalb zählten SMS-Erinnerungen, einfache Umbuchung und prädiktive Überbuchung zu den ersten bewährten Erfolgen der digitalen Gesundheit.

Die Mathematik

DNA-Rate = DNAs / gebuchte Termine × 100

Wert der Reduktion = Termine × ΔDNA-Rate × Wert pro zurückgewonnenem Slot

Wert pro zurückgewonnenem Slot: der Slot wird neu belegt (Tätigkeitswert /
Wartelistenabbau) oder nicht (Personalzeit teilweise wiederverwendbar) —
der Mechanismus zählt, wie bei eingesparten Bettentagen.

Durchgerechnetes Beispiel

Eine ambulante Abteilung: 200.000 Termine/Jahr, DNA-Rate 8 %. Ein Erinnerungs- und Umbuchungsdienst (SMS mit Ein-Klick-Umbuchung, Transportinfos, barrierefreie Formate) senkt DNAs auf 5,5 %.

Zurückgewonnene Slots = 200.000 × 0,025 = 5.000/Jahr
Neu belegt von der Warteliste bei durchschnittlich 160 £ ambulantem Wert:
  5.000 × 160 £ = 800.000 £/Jahr zurückgewonnener Tätigkeit
Dienstkosten: 200.000 × 0,40 £ = 80.000 £/Jahr

Rendite ≈ 10:1, plus 5.000 Wartelistenpatienten früher behandelt
(siehe waiting-list-impact.md und referral-to-treatment.md).

Die Effektgröße (2,5 Punkte) ist realistisch: RCTs zu Erinnerungen zeigen durchgängig eine relative DNA-Reduktion von 25–40 %.

Bezug zur Softwareentwicklung

  • Das ist ein Terminplanungssystem-Problem: Erinnerungen, selbstbedienbare Umbuchung, automatische Wartelisten-Nachbelegung bei Absagen und No-Show-Vorhersagemodelle, die gezielte Doppelbuchung steuern. Jedes davon ist gewöhnliche Softwareentwicklung mit ungewöhnlich klarem ökonomischem Fall.
  • Das Entwicklungs-Analogon: No-Shows für reservierte Kapazität — gebucht-aber-untätige CI-Slots, reservierte Cloud-Kapazität, Besprechungsräume, Interview-Panels. Die Ökonomie überträgt sich: ein günstiger automatisierter Anstoß (oder automatische Freigabe ungenutzter Reservierungen) gewinnt teure gebundene Kapazität zurück.
  • Vorschau auf Vorhersage-Ethik: No-Show-Modelle, trainiert auf Anwesenheitsdaten, kodieren Benachteiligung und Zugangsbarrieren; sie zu nutzen, um wahrscheinliche Nichterscheiner herabzustufen, verstärkt Ungleichheit; sie zu nutzen, um Anwesenheit zu unterstützen (Transporthilfe, telefonische Alternativen), verringert sie. Siehe Reichweite und Gerechtigkeit.

Fallstricke

  • Abgesagt-und-umgebucht doppelt als zurückgewonnenen Wert zählen.
  • Zurückgewonnene Slots bewerten, die nicht neu belegt werden — ein leerer Slot mit gesendeter Erinnerung ist immer noch leer.
  • DNA bis auf null jagen: Die letzten DNA-Punkte sind Patienten mit echten Barrieren; strafende Ansätze (Entlassung nach N DNAs) senken die Kennzahl, indem sie die Patienten aufgeben.

Quellen