Fabian Müller^a, Henrike Wolf^a, Rahul Gupta^a, Andres Ricardo Schneeberger^b,c

Einleitung

«Im geschützten Raum der Klinik bieten sich zahlreiche Möglichkeiten an, neues Verhalten zu erproben. Durch die frühzeitige Einbeziehung der sozialen Realität der Patientin in die Behandlung (Einbeziehung von relevanten Bezugspersonen, Beurlaubungen unter therapeutischen Zielsetzungen, Arbeitserprobung etc.) wird der Transfer neuer Kompetenzen in die Alltagssituation gefördert.» [1]

Die Belastungserprobung (BE) ist in psychiatrischen Kliniken und Abteilungen integraler Bestandteil eines Therapie- bzw. Interventionsplans, laut Schweizerischer Operationsklassifikation (CHOP) mit dem Ziel der zeitlich begrenzten Prüfung einer realistischen, selbständigen Reintegration in altersentsprechende soziale Prozesse wie Ausbildung, Arbeit, Familie oder Wohnsituation [2]. Auch international werden BE als ein tradierter Bestandteil stationärer psychiatrischer Behandlung eingesetzt, bisher sind sie jedoch selten Gegenstand empirischer Forschung. Ein systematischer Review aus dem Jahre 2018 kommt zu dem Schluss, dass es keine Evidenzbasis für BE gibt und bemängelt insbesondere, dass deren Anwendung eher auf der Basis «heuristischer Regeln» und «unbelegter Annahmen» erfolgt [3].

Es mag paradox klingen, aber möglicherweise gibt es zum Einsatz und zur Bedeutung von BE gerade deshalb so wenig Literaturbelege, weil sie scheinbar schon immer zum stationär-psychiatrischen Alltag gehörten. Sie entsprechen offensichtlich einem Patientenbedürfnis und werden von den entscheidungsbefugten Expertinnen und Experten bewilligt. Aber ist deren Stellenwert tatsächlich gerechtfertigt? Wird er überschätzt – oder gar unterbewertet? Aufgrund der selbstverständlichen und breiten Anwendung sind diese Fragen an sich schon erforschungswürdig – dass die gängige Praxis unter dem herrschenden Ökonomisierungsdruck im Gesundheitswesen in Bedrängnis gerät, macht sie nur umso drängender.

Einige spezifische Formen der BE finden sich in der Literatur. Die berufliche BE als therapeutische Wiedereingliederungsmassnahme [4], häusliche BE im geriatrischen Bereich mit dem Ziel, dass der Patient die Kompetenzen für einen selbständigen Alltag wiedererlangt [5], sowie BE von Straftätern und Straftäterinnen [6]. Empirische Resultate fehlen jedoch weitgehend [7].

Die Transition aus dem stationären Aufenthalt zurück in das alltägliche Leben (discharge process) wurde in einigen Arbeiten untersucht. Der Nutzen einer weitsichtigen und strukturierten Austrittsplanung, welche BE beinhaltet, ist belegt [8, 9]. Die genaue Bedeutung von BE als Teil des Austrittsprozesses wurde jedoch kaum detailliert erforscht.

Auf Grund der veränderten Tarifstrukturen durch TARPSY, ein 2018 in Kraft getretenes Abrechnungsmodell für die stationäre Psychiatrie in der Schweiz, wurde auch die Möglichkeit der BE reglementiert und tariflich auf 24 Stunden limitiert [10]. In begründeten Fällen sind weiterhin Erprobungen zwischen 24 und 48 Stunden möglich, unter der Bezeichnung «Verlängerte medizinisch-therapeutisch indizierte Belastungserprobung». Da der Klinik auch in Abwesenheit des Patienten Kosten entstehen (das Bett wird freigehalten da jederzeitige Rückkehr möglich ist, ein Notfalltelefon ist gewährleistet, etc.), bedeutet die deutlich geringere Vergütung über 24 Stunden bei Weiterführung der bisherigen Praxis einen finanziellen Verlust.

Nebst der intrinsischen Bedeutung von BE als Übung und Erprobung der Rückkehr in den Alltag beinhalten BE ohne Frage therapeutische Leistungen wie die Planung, die Vor- und Nachbearbeitung und die telefonische Betreuung. Insbesondere auf die Frage, ob und unter welchen Umständen BE einen spezifischen psychiatrischen Wirkfaktor darstellen, lassen sich in der Literatur jedoch keine empirisch begründeten Antworten finden.

Diese Studie möchte einen Forschungsauftakt setzten und startet dazu mit einer aktuellen Bestandsaufnahme. Die erörterte Relevanz einer empirischen Untersuchung zur Bedeutung von BE im Allgemeinen und zum Einfluss der veränderten Anwendungspraxis im Besonderen, führte zu folgenden Hypothesen. Die Dauer von BE nimmt nach der Änderung der Abrechnungspraxis in TARPSY ab dem 1.1.2020 ab. BE sind mit einem grösseren Therapieerfolg der stationären Behandlung und einer längeren Dauer bis zum Wiedereintritt assoziiert.

Methodik

Setting

Die psychiatrischen Dienste Graubünden (PDGR) sind eine grosse psychiatrische Versorgungsklinik, die das gesamte Territorium des Kantons Graubünden mit einer Bevölkerung von circa 200 000 Bewohnern und Bewohnerinnen in einem überwiegend ländlich-alpinen Gebiet versorgt. Der Erwachsenenpsychiatrie der PDGR standen während des Untersuchungszeitraumes 232 Betten für die stationäre Behandlung zur Verfügung. BE werden in allen stationären Abteilungen durchgeführt. In Absprache mit dem zuständigen Arzt oder der Ärztin und der zuständigen Pflegefachperson werden die externen therapeutischen Belastungsurlaube geplant. Sie dienen der BE im Alltag im gewohnten Umfeld und damit der Wiedereingliederung und Rehabilitation.

Design

Die observationale Studie (retrospektive Kohortenstudie) basiert auf den klinischen Routinedaten stationär-psychiatrisch behandelter Patienten, die für einen Forschungsdatensatz pseudonymisiert extrahiert wurden. Die Analysen beruhen somit auf anonymisierten gesundheitsbezogenen Routinedaten, weshalb gemäss Schweizer Humanforschungsgesetz keine spezielle Genehmigung durch die lokale Ethikkommission erforderlich war. Die Studie wurde in Übereinstimmung mit allen nationalen und internationalen Rechtsvorschriften sowie mit der 7. Revision der Deklaration von Helsinki durchgeführt [11].

Zusätzlich erfolgte eine qualitative Befragung der Expertinnen und Experten (duale – ärztliche und pflegerische – Stationsleitungen), die im Sommer 2021 Fragen zur aktuellen Anwendungspraxis beantworteten.

Sample

Die klinischen Routinedaten wurden aus dem klinischen elektronischen Dokumentationssystem der PDGR in pseudonymisierter Form extrahiert. Alle stationär behandelten Patienten, die zwischen dem 01.01.2015–31.12.2020 behandelt wurden, gingen in den initialen Datensatz ein. Einschlusskriterien für die Analyse waren 1) ein stationärer Aufenthalt von mindesten 7 Tagen (da die internen Regelungen bei kürzeren Dauern keine BE zulassen) und 2) Vollständigkeit der Indikatorvariablen für den Behandlungserfolg (Patienten mit inkompletten Daten in relevanten Variablen für die Analyse wurden ausgeschlossen, um die maximale statistische Power für die statistischen Analysen zu gewährleisten). Es wurden 2727 Klinikaufenthalte von 2028 Patienten, welche die Einschlusskriterien erfüllten, in die Analysen einbezogen.

Deskriptive Analysen – bisherige Anwendungspraxis der BE

Mit diesem Datensatz stand eine Vielzahl von Variablen zur Verfügung um die bisherige Anwendungspraxis von 01.01.2015–31.12.2019 zu beschreiben, unter anderem waren dies soziodemographische Variablen, Diagnosehauptgruppen, die Anzahl und Dauer von BE, Anzahl verordneter Medikamente und Anzahl gestellter Diagnosen.

Die Patientengruppen mit und ohne BE wurden hinsichtlich verschiedener Variablen und anhand der Verteilung der Hauptdiagnosegruppen verglichen.

Dazu wurden Mittelwerte, Verteilungscharakteristika und Standardabweichungen der verschiedenen Variablen bestimmt. Die Differenzen der Mittelwerte wurden mittels t-Test auf ihre Signifikanz geprüft, die Unterschiede der Verteilungshäufigkeiten mittels Chi-Quadrat, das Signifikanzniveau wurde auf p < 0.05 festgelegt.

Veränderte Anwendungspraxis der BE ab 01.01.2020

Die durchschnittliche Dauer der BE im Zeitraum vom 01.01.2020–28.02.2022, also nach definitiver Einführung des neuen Abrechnungsreglements und vor massgeblichen störenden Einflüssen durch die Covid-19-Pandemie, wurde mit vorherigen Intervallen verglichen, nämlich dem Zeitraum vom 01.01.2015–28.02.2015, also vor der Einführung von TARPSY, und dem Zeitraum vom 01.01.2019–28.02.2019, also während der Übergangszeit des neuen TARPSY Abrechnungsreglements, in welcher die Beibehaltung der angestammten Praxis der BE noch keine finanziellen Konsequenzen nach sich zog. Die Prüfung der statistischen Signifikanz erfolgte mittels t-Test. Das Signifikanzniveau wurde auf p <0,05 festgelegt.

BE als Therapieerfolgsfaktor

Für hypothesengeleitete Analysen haben wir postuliert, dass eine höhere Anzahl von BE mit einem besseren Behandlungserfolg assoziiert ist. Dazu wurden multiple Regressionsanalysen gerechnet, mit Therapieerfolgsvariablen als abhängigen Variablen sowie der Anzahl der BE und weiteren Einflussvariablen als unabhängige Variablen. Die Therapieerfolgsvariablen wurden operationalisiert über eine Reduktion der Punktzahl zwischen Eintritt und Austritt für die Brief-Symptom-Checklist (ΔBSCL), eine Reduktion der Punktzahl zwischen Eintritt und Austritt für die Health of the Nation Outcome Scales (ΔHONOS), sowie eine tiefe Wiedereintrittsrate in stationäre psychiatrische Behandlung innerhalb eines Jahres. Die eingesetzten Variablen werden nachfolgend kurz erläutert.

Diese Fragestellung befasst sich lediglich mit der bisherigen Anwendungspraxis, in die Analyse einbezogen wurden die Daten vom 01.02.2015–31.12.2019. Ein Vergleich mit der neuen Anwendungspraxis ab dem 01.01.2020 wäre wünschenswert, der Zeitraum vom 01.01.2020–28.02.2020 bietet dafür jedoch keine ausreichende Datengrundlage für genügend statistische Power, ab März 2020 führte die Covid-19-Pandemie zu einer über längere Zeit stark veränderten Anwendung der BE.

Brief-Symptom-Checklist (BSCL)

Erste Erfolgsvariable (Primary outcome measure) war die Differenz zwischen der Eintrittsmessung und der Austrittsmessung (post-prä) der deutschen Version der Brief-Symptom-Checklist [12, 13]. Diese erfasst die subjektiv empfundene Beeinträchtigung einer Person anhand von 53 Items betreffend körperlicher und psychischer Symptome während eines Zeitfensters von sieben Tagen. Die psychische Belastung wird über neun Skalen (Aggressivität/Feindseligkeit, Ängstlichkeit, Depressivität, Paranoides Denken, Phobische Angst, Psychotizismus, Somatisierung, Unsicherheit im Sozialkontakt, Zwanghaftigkeit) und drei globale Kennwerte (GSI, PSDI, PST) erfasst.

Der BSCL wird häufig als Instrument zur Qualitätssicherung in der Psychotherapie eingesetzt. Der hier verwendete Global Severity Index (GSI) weist mit α = .96 eine hohe interne Konsistenz vor. Die konvergente Validität zeigt hohe Korrelationen zu inhaltsnahen klinischen Selbstbeurteilungsskalen [14].

Health of the Nation Outcome Scales (HoNOS)

Als weitere Behandlungserfolgsvariable wurde die Behandlungsdifferenz (post-prä) der deutschen Version des Health of the Nation Outcome Scales verwendet [15]. Dies ist eines der meistgebrauchten Instrumente zur Routineerfassung klinischer Zustände bei Menschen mit psychischen Erkrankungen. Es handelt sich um einen Fremdbeurteilungsfragebogen mit 12 Items, welcher Verhalten, Einschränkungen, Symptome und soziales Funktionieren beurteilt.

Der HoNOS besticht mit seiner Einfachheit und Praktikabilität, die empirische Prüfung zeigt jedoch die Limitationen des Instrumentes wenn es darum gehen soll, klinisch signifikante Veränderung festzustellen. Ebenfalls als ungenügend kritisiert wird die Interrater-Reliabilität [16].

Die empirischen Daten implizieren folglich, dass der Global Severity Index (GSI) des BSCL sich besser eignet eine klinische Veränderung abzubilden als der HoNOS Summenscore.

Psychiatrische Rehospitalisierung

Wenn mehrere stationäre Aufenthalte von ein und derselben Person stammen, so ist dies im Datensatz anhand einer anonymisierten Identifikationsnummer ersichtlich. Auf diese Art kann eine dritte Behandlungserfolgsvariable errechnet werden, nämlich die Dauer bis zu einem allfälligen Wiedereintritt. Da diese Datenreihe nicht länger als ein Jahr über den Erhebungszeitraum (2015–2019) verfügbar war (also bis Ende 2020), wurde diese Variable bei 365 Tagen gedeckelt.

Es kann nicht ausgeschlossen werden, dass ein Proband innerhalb dieses Jahres in einer anderen Institution eintrat oder versorgt wurde. Das Einzugsgebiet der Studie ist geprägt durch eine rural-alpine, dezentrale Versorgungsstruktur. Dadurch, sowie aufgrund des psychiatrischen Versorgungsauftrags des Kantons, kann jedoch davon ausgegangen werden, dass der Grossteil der psychiatrischen Störungen in der Institution behandelt werden.

Anzahl der BE pro Klinikaufenthalt

Unabhängige Variable der statistischen Analysen bildete die Anzahl der Belastungserprobungen pro Klinikaufenthalt. Da die Anzahl der BE unter geltendem Regime in der untersuchten Institution (PDGR) unmittelbar mit der Behandlungsdauer verknüpft ist, besteht die Herausforderung insbesondere darin, den Einfluss der BE zu identifizieren und diesen vom Einfluss von weiteren Variablen wie der Behandlungsdauer zu differenzieren, respektive Störvariablen zu kontrollieren. Weitere mögliche Einflussvariablen, welche nicht nur den Behandlungserfolg beeinflussen können, sondern auch den Entscheid, ob eine BE indiziert ist oder nicht und daher in die Analyse mit einbezogen wurden, waren Medikation, Diagnose, Geschlecht und Alter der Patienten und Patientinnen.

Statistische Analysen

Aufgrund der Situation mit einer metrischen unabhängigen Variable, einer metrischen abhängigen Variable, einem vermuteten linearen Zusammenhang, sowie mehreren metrischen und kategorialen Kontrollvariablen, wurde die Multiple Lineare Regression ausgewählt, um Einfluss und Wirkung der BE zu analysieren. Konkret wurde quantifiziert, wie gut die Variablen BE, Behandlungsdauer, Hauptdiagnose, Anzahl Medikamente, Anzahl Diagnosen, Geschlecht und Alter der Patienten und Patientinnen die Outcome-Variablen Differenz im BSCL, Differenz im HoNOS sowie die Wiedereintrittsrate vorherzusagen vermögen. Die Linearität wurde visuell durch partielle Regressionsdiagramme und ein Diagramm der studentisierten Residuen gegen die vorhergesagten Werte bewertet. Es bestand Unabhängigkeit der Residuen, geprüft nach Durbin-Watson. Problematisch zeigte sich das Ausmass an Heteroskedastizität, basierend auf dem signifikanten Breusch-Pagan-Test und White-Test, weshalb das Regressionsmodell mit Bootstrapping-Prozedur durchgeführt wurde. Die Anzahl BE und die Behandlungsdauer korrelieren über alle Diagnosekategorien hinweg sehr stark, mit standardisierten Korrelationskoeffizienten zwischen 0.70 und 0.85, Multikollinearität war jedoch nicht gegeben. Die Daten wurden hinsichtlich Ausreisser geprüft. Die Annahme der Normalität wurde durch ein Q-Q-Plot untersucht. Alle statistischen Analysen wurden mit IBM SPSS, Version 26 durchgeführt [17]. Sämtliche in die Analysen einbezogenen Variablen waren komplett. Das Signifikanzniveau wurde auf p <0.05 festgelegt.

Qualitative Befragung zur aktuellen Praxis

Ein kurzer Fragebogen, der die aktuelle Praxis der BE in den Abteilungen sowie die persönliche Bewertung der BE erfragte, wurde an sämtliche 29 stationsleitenden Ärzte, Ärztinnen und Pflegende der Psychiatrischen Dienste Graubünden PDGR versandt (Anhang).

Ergebnisse

Beschreibung der bisherigen Anwendungspraxis der BE

Die 2727 untersuchten stationären Aufenthalte stammen von 2028 Patienten. Somit kamen im untersuchten Zeitraum durchschnittlich 1.34 Klinikaufenthalte auf einen Probanden, mit einem Maximum von 12 Aufenthalten von einer einzigen Person. 1590 Probanden sind mit nur einem einzigen Aufenthalt in der Studie erfasst. Von den 2727 untersuchten Fällen waren 52,3% als weiblich eingetragen und 47,7% als männlich.

Häufigkeit und Dauer von BE

Auf die 2727 Aufenthalte wurden 10 093 BE erfasst, mit einer durchschnittlichen Dauer von 49,1 Stunden pro BE. In 76,5% der erfassten stationären Behandlungen wurden BE eingesetzt.

Merkmale der Fälle mit BE

Wird der Datensatz unterteilt in eine Gruppe jener, welche während dem Klinikaufenthalt BE durchführen (n = 2087) und eine Gruppe jener, welche keine BE erhielten (n = 640), so zeigen sich einige Unterschiede hinsichtlich der Kennwerte (Tab. 1). In ersterer waren mehr Personen als weiblich eingetragen, häufiger verheiratet und ein Wiedereintritt war innerhalb eines Jahres deutlich seltener zu erwarten. Die Symptomreduktion war stärker, bezüglich HoNOS als auch dem BSCL, während die durchschnittliche Behandlungsdauer ungefähr doppelt so lang war. In fast der Hälfte der Fälle ohne BE wurde die Hauptdiagnose den Suchterkrankungen zugerechnet (Tab. 1).

Tabelle 1: Deskriptive soziodemographische und klinische Kennwerte der untersuchten stationären Fälle, getrennt nach dem Kriterium der Belastungserprobungen (BE)
Häufigkeiten (%)	Keine Belastungserprobungen (n = 640)	Mit Belastungserprobungen (n = 2087)
Geschlecht weiblich	44,8	54,6**
Zivilstand verheiratet	23,6	32,6**
Nationalität Schweiz	84,1	82,7
Wiedereintritt <1 Jahr	43,4	30,9***
Mittelwerte (SD)
Alter beim Austritt	50,3 (17,2)***	47,2 (16,4)***
Anzahl Diagnosen	4,5 (2,5)***	3,9 (2,4)***
Anzahl Medikamente	5,2 (3,9)	5,1 (3,6)
Anzahl Zwangsmassnahmen	0,05 (0,55)	0,04 (0,44)
Behandlungsdauer	25,7 (19,6)***	52,6 (31,7)***
Symptomveränderung HoNOS	–6,8 (5,5)***	–8,2 (5,2)***
Symptomveränderung BSCL	–0,42 (0,55)***	–0,65 (0,64)***
Hauptdiagnosekategorien (%)	Anteil der Fälle	Anteil der Fälle (Anteil der BE)
Psychotrope Substanzen Wahnhafte Störung Affektive Störung Belastungs- & Somatof. St. Persönlichkeitsstörung Andere	46,7 9,5 25,0 8,0 4,5 6,3	9,1 (19,8) 8,9 (8,6) 52,1 (51,5) 8,3 (7,5) 7,4 (8,2) 4,2 (4,4)
Die Differenzen der Mittelwerte wurden mittels t-Test auf ihre Signifikanz geprüft, die Unterschiede der Verteilungshäufigkeiten mittels Chi-Quadrat, *p <0,05, **p <0,01, ***p <0,001.

Kürzere Dauer der BE nach Veränderung der Abrechnungspraxis im TARPSY

Die durchschnittliche Dauer der BE, die anhand des Ausgangsdatensatzes ermittelt wurde, lag in den beiden Monaten Januar und Februar 2020, also nach vollständiger Umsetzung der neuen Abrechnungspraxis, bei 26,0 Stunden, während sie in der gleichen Vorjahresperiode noch bei 42,3 Stunden lag. Im Januar und Februar 2015 lag sie sogar noch bei 49,4 Stunden, faktisch bedeutet dies eine Halbierung von zwei Tagen auf einen. Aufgrund der speziellen Situation der Covid-19-Pandemie wurden ab März 2020 keine Vergleiche gemacht. Im Gegensatz zur Dauer hat sich die Anzahl der BE in den untersuchten Zeiträumen nicht signifikant verändert, im Januar und Februar 2015 waren es 704 BE auf 232 Fälle, 2019 waren es 711 BE auf 233 Fälle und 2020 dann 723 BE auf 223 Fälle (X² = 0,463, p = 0,793).

Zusammenhang zwischen BE und Parametern des Therapieerfolges

Um zu bestimmen, welche Variablen sinnvollerweise ins Modell aufgenommen werden, wurde zuerst eine Multiple Lineare Regression mit sämtlichen Einflussvariablen unter dem Rückwärtsausschlussprinzip gerechnet. Betreffend der ersten Erfolgsvariable ΔBSCL bildeten dies Anzahl BE, Hauptdiagnosekategorie, Anzahl Diagnosen, Geschlecht und Alter bei Austritt. Für die optimale Vergleichbarkeit der Modelle mit unterschiedlichen Erfolgsvariablen wurden alle drei Modelle mit sämtlichen Variablen gerechnet, welche zumindest in Bezug auf eine der drei abhängigen Variablen einen signifikanten Einfluss zeigten (Tab. 2).

Tabelle 2: Resultate der Multiplen Linearen Regressionsanalysen mit folgenden abhängigen Variablen: Differenz des BSCL, Differenz des HoNOS und Dauer bis zum Wiedereintritt
ΔBSCL	B	95% CI für B		SE B	β	R2		ΔR2
Modell						0,037		0,034
Konstante	–0,65***	–0,75	–0,53	0,06
Anzahl BE	–0,02**	–0,03	–0,01	0,01	–0,10**
Behandlungsdauer	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
Hauptdiagnose	0,01*	0,00	0,02	0,01	0,04*
Anzahl Diagnosen	0,02***	0,01	0,03	0,01	0,10***
Anzahl Medikamente	0,00	–0,01	0,01	0,00	–0,03
Geschlecht	–0,11***	–0,15	–0,06	0,02	–0,09***
Alter bei Austritt	0,003***	0,00	0,00	0,00	0,08***
ΔHoNOS
Modell						0,057		0,055
Konstante	–7,61***	–8,53	–6,69	0,47
Anzahl BE	0,03	–0,07	0,12	0,05	0,02
Behandlungsdauer	–0,03***	–0,05	–0,02	0,01	–0,20***
Hauptdiagnose	0,22***	0,14	0,30	0,04	0,10***
Anzahl Diagnosen	–0,06	–0,14	0,03	0,04	–0,03
Anzahl Medikamente	0,21**	0,15	0,27	0,03	0,15**
Geschlecht	0,40*	0,03	0,81	0,20	0,04*
Alter bei Austritt	–0,02**	–0,03	–0,01	0,01	–0,06**
Dauer bis Wiedereintritt
Modell						0,030		0,028
Konstante	222,73***	198,13	246,21	12,25
Anzahl BE	4,53***	2,68	6,24	0,93	0,14***
Behandlungsdauer	–0,03	–0,26	0,23	0,12	–0,01
Hauptdiagnose	3,40***	1,49	5,43	1,02	0,06***
Anzahl Diagnosen	–1,62	–3,79	0,71	1,12	–0,03
Anzahl Medikamente	–1,59	–3,30	0,12	0,87	–0,04
Geschlecht	2,84	–6,52	13,15	5,04	0,01
Alter bei Austritt	0,90***	0,55	1,27	0,18	0,11***
Die Standardfehler der Koeffizienten wurden mittels Bootstrapping mit 1000 Stichprobenziehungen geschätzt, *p <0,05, **p <0,01, ***p <0,001.

Das lineare Regressionsmodell für ΔBSCL mit Bootstrapping erreichte die Kennwerte R = 0,191, R2 = 0,037, Korrigiertes R2 = 0,034, Standardfehler des Schätzers = 0,614. (F = 14,759, df = 7, p <0,001), für ΔHoNOS waren dies R = 0,239, R2 = 0,057, Korrigiertes R² = 0,055, Standardfehler des Schätzers = 5,189. (F = 23,528, df = 7, p <0,001), und für die abhängige Variable Dauer bis Wiedereintritt R = 0,174, R2 = 0,030, Korrigiertes R2 = 0,028, Standardfehler des Schätzers = 128,85. (F = 12,119, df = 7, p <0,001).

Qualitative Expertenbefragung

Von den 29 angefragten Fachpersonen beantworteten 16 den Fragebogen. 15 der stationsleitenden Ärztinnen und Ärzten und Pflegenden gaben an, dass in ihrer Abteilung BE routinemässig eingesetzt werden. Ausnahme bildete ein Experte der Suchtstation, dieser Angabe widersprechen jedoch die quantitativen Daten ebendieser Station. Alle 16 teilnehmenden Experten hielten BE für nützlich. Obwohl 15 der 16 Expertinnen angaben, in ihrer Abteilung gäbe es eine Routine bezüglich des Einsatzes der Erprobungen, wusste nur die Hälfte der Befragten, dass diese Routine im Institutionsreglement deklariert ist. Danach gefragt, was sie im Umgang mit BE gerne ändern würden, forderten 6 von 16 Expertinnen die Möglichkeit von längeren BE als die abrechenbaren 24 Stunden. Drei weitere forderten einen vermehrten Einsatz des Instrumentes. 24 Stunden seien zu wenig, um zu erkennen, ob ein Patient für den nicht-geschützten Rahmen ausserhalb des Kliniksettings ausreichend gerüstet sei.

Keiner der Experten befand, dass der Umgang mit BE von der Diagnosehauptgruppe abhängig gemacht werden soll. Der Entscheid soll vielmehr zustandsbezogen gefällt werden.

Die befragten Expertinnen und Experten waren sich weitgehend einig, dass es sich bei BE um ein wichtiges und etabliertes Instrument in der stationären Behandlung psychiatrischer Erkrankungen handelt. Betont wurden der Wissenstransfer in den Alltag, die Vorbereitung auf die Zeit nach dem Austritt, wenn der geschützte Rahmen des Kliniksettings entfällt, sowie die Möglichkeit, beurteilen zu können, ob ein Patient für einen baldigen Austritt bereit ist oder nicht.

Diskussion

Diese Studie untersucht den bisher wenig beforschten Gegenstand von BE in der stationären psychiatrischen Behandlung anhand eines grossen Routinedatensatzes der PDGR (Kohorte) sowie einer Befragung professioneller Experten und Expertinnen in dieser Einrichtung. Wir haben die Kürzung der bisher in der Schweiz grosszügigen Abrechnungsbedingungen zum Anlass einer quantitativen und qualitativen Analyse des bisherigen und aktuellen Vorgehens bei BE in unserer Klinik genommen. Die Daten zeigen, dass BE bis zur Kürzung ein über alle Diagnosekategorien breit eingesetzter Bestandteil der stationären Behandlung waren, was deren hohe praktische Bedeutung im klinischen Alltag belegt. Lediglich bei Aufenthalten aufgrund von Suchterkrankungen verlief ein substanzieller Anteil der stationären Therapie gänzlich ohne BE, was mit den strengen Richtlinien und höheren Abbruchraten bei Suchttherapien zu tun haben könnte. Dass BE bei Suchttherapien nicht in allen Fällen seltener angeordnet werden wird ersichtlich, wenn lediglich diejenigen Fälle mit mindestens einer BE verglichen werden. In dieser Subgruppe machen die Suchtpatienten sogar die Gruppe mit den meisten BE pro Aufenthalt aus.

Aufgrund der veränderten Vergütung ab Anfang 2020, noch vor Beginn der speziellen Pandemiesituation, wurde deutlich weniger von der Möglichkeit längerer BE im stationären Umfeld Gebrauch gemacht, deren durchschnittliche Dauer hat sich infolge der neuen Abrechnungspraxis fast halbiert.

Im Zeitraum 2015-2019, also vor den Kürzungen, war die Anzahl der BE in multivariaten Analysen signifikant mit Parametern des Therapieerfolgs assoziiert, namentlich mit der symptomatischen Besserung im Behandlungszeitraum anhand der Veränderung im BSCL und der Zeit bis zur Rehospitalisierung. Damit betrifft der assoziierte Therapieerfolg zwei besonders wichtige Masse – der BSCL als Spiegel für das subjektive Erleben speziell im Hinblick auf einen bevorstehenden Austritt und die Zeit bis zur Rehospitalisierung als Mass für poststationäre Stabilität, also der Nachhaltigkeit des Therapieerfolges.

Die positive und damit therapeutische Wirkung der BE, auf die unsere Daten hinweisen, wird durch die Ergebnisse der qualitativen Expertenbefragung unterstützt. Die grosse Mehrheit der Expertinnen beurteilt BE als wichtiges Element des Austrittsprozesses im Hinblick auf den Transfer von Therapiefortschritten in den Alltag, sowie die praktische Beurteilung der erreichten Stabilität. Aufgrund der speziellen Pandemiesituation ab März 2020 reicht die Datengrundlage des Datensatzes nicht aus, um die Effekte der Reduktion der BE in der Routinebehandlung psychiatrischer Patienten quantitativ zu beleuchten. Die in der alten Praxis gefundene positive Assoziation von BE und Therapieerfolg legt aber nahe zu vermuten, dass sich diese Einschnitte negativ auf die Behandlungsqualität auswirken und häufigere Rückfälle sowie frühere Rehospitalisierungen begünstigen könnten.

Die Stärken unserer Studie sind die relativ grosse quantitative Datengrundlage sowie die Verwendung klinisch relevanter Outcomes, die neben Indizes der symptomatischen Verbesserung auch die Rehospitalisierung berücksichtigt. Es handelt sich unseres Wissens um eine der ersten Untersuchungen dieser Art. Die Ergebnisse unserer Studie bestätigen eine ähnliche Studie, die fast zeitgleich in einer universitären Versorgungsklinik der Schweiz (UPK Basel) durchgeführt wurde [18].

Die Aussagekraft der Ergebnisse dieser Studie ist aufgrund verschiedener Faktoren limitiert. Zunächst sind als Limitationen jene anzusprechen, die Beobachtungsstudien inhärent sind. Kausalität lässt sich aus den Ergebnissen unserer Studie nicht direkt ableiten [19]. Als weitere Limitation unserer Methodik ist festzustellen, dass die Wirkung von BE anhand rein quantitativer Kriterien analysiert wurde, obgleich davon auszugehen ist, dass qualitative Aspekte der BE wesentlichere Wirkfaktoren sind. Moderne Konzepte wie Assertive Community Treatment (ACT), Home Treatment, Flexi-Teams, ambulante Behandlung, teilstationäre Behandlung, Open-Door-Psychiatry und psychiatrische Gastfamilien [20] zeigen, wie wichtig der Einbezug der Lebenswelt des Patienten in die Behandlung ist und verdeutlichen die praktische Relevanz qualitativer Aspekte von BE. Ein quantitativer Ansatz ist aber insofern gerechtfertigt, als die Wirkkomponenten der BE kaum bekannt sind und wir mit den Analysen gerade auch den möglichen Effekt von (zunächst rein quantitativen) Kürzungen der BE beleuchten möchten. Die Ergebnisse basieren auf der Praxis einer Schweizer Versorgungsklinik in einem rural-alpinen Umfeld und können daher unter Umständen nicht auf städtische oder psychiatrische Kliniken anderer Länder übertragen werden. Methodisch erwähnenswert ist, dass die HoNOS als Belastungserfolgsvariable im Unterschied zur Veränderung der BSCL-Werte keine signifikanten Hinweise für einen messbaren Einfluss der BE ergab. Inwiefern dies auf Limitationen der HoNOS, klinische Veränderungen abzubilden, zurückzuführen ist, kann diskutiert werden [16].

Hinsichtlich eines benefiziellen Effekts der BE auf Parametern des Therapieerfolgs bestätigen unsere Ergebnisse jene kürzlich veröffentlichte Studie der Universitären Psychiatrischen Kliniken in Basel, in der BE mit einem reduzierten Risiko für Rehospitalisierung assoziiert waren [18]. Die Studie beruhte ebenfalls auf einem grossen Routinedatensatz, in unserer Untersuchung wurden BE bei 76,5% der stationären Aufenthalte angewandt, die länger als eine Woche dauerten, in der Basler Studie kamen BE bei 37,6% der Patienten zum Einsatz, wobei, anders als in unserer Studie, auch kürzere stationäre Behandlungen (unter 7 Tagen Dauer) in die Analyse einflossen. Die Ergebnisse beider Studien sind somit im Hinblick auf die Häufigkeit der Anwendung von BE nicht direkt vergleichbar.

Eine andere Studie hingegen fand Belege zu BE als Risikofaktor für Wiedereintritte [21]. Aus der Studie wird jedoch nicht klar, inwiefern BE in der untersuchten Institution in eine Behandlungsroutine integriert sind, die Vergleichbarkeit ist schwer abzuschätzen. Die Autoren spekulierten zudem, dass das höhere Rehospitalisierungsrisiko in ihrer Studie durch die Selektion genau der Patienten, die ein höheres Rückfallrisiko haben, zustande kommen könnte. In der Tat könnten das Setting und andere systemische Umstände Einfluss darauf haben, als wie wirksam BE sich erweisen.

BE werden international eingesetzt [3]. Es ist davon auszugehen, dass deren Rationierung sowie ähnliche Trends unter dem Ökonomisierungsdruck in Gesundheitssystemen auch anderswo zu beobachten sind. Studien, die solche Trends und deren Einfluss untersuchen, sind uns nicht bekannt. Letztlich kann ein kausaler Einfluss der BE am besten in einer prospektiven randomisierten Studie aufgezeigt werden.

Schlussfolgerung

BE bilden einen festen Bestandteil des stationären Behandlungssettings. Unsere Untersuchung liefert erste Hinweise für positive Einflüsse der BE auf den stationären Behandlungserfolg sowie darüber hinaus auf die Stabilität im nachstationären Rahmen. Den Erfolgsanteil dieser Komponente am Gesamterfolg zu beziffern, ist schwierig bis unmöglich. Sicher ist, dass seit der veränderten Abrechnungspraxis, aus vermutlich rein ökonomischen Gründen, längere BE deutlich weniger verordnet wurden, obwohl sie von fachlicher Seite als therapeutisch sinnvoll betrachtet werden.

Für eine aussagekräftigere Beurteilung wäre eine Kontrollkondition mit erhöhten versus reduzierten BE nötig. Es ist zu hoffen, dass diese nicht erst als ein Quasi-Experiment durch weitere gesundheitsökonomische Kürzungen entsteht.

BE bieten sich als fortgesetzter Forschungsgegenstand an: Zukünftige Forschung sollte BE stärker im Kontext von Systemfaktoren in der Psychiatrie untersuchen und Wirkprinzipien der BE verstehen helfen. Neben quantitativen können qualitative Studien zum Verständnis, konzeptioneller Präzisierung und Operationalisierung der BE beitragen. Die Wirksamkeit der BE könnte am besten in randomisierten klinischen Studien untersucht werden.

Fabian Müller

Psychiatrische Dienste Graubünden, Erwachsenenpsychiatrie, Chur

fullscreen

Die Autorinnen und Autoren haben deklariert, keine potenziellen Interessenskonflikte zu haben.

Correspondence

Fabian Müller

Psychiatrische Dienste Graubünden

Loëstrasse 220

CH-7000 Chur

fabian.mueller[at]pdgr.ch

Literatur

1 Lang H. Wirkfaktoren bei der Psychotherapie depressiver Erkrankungen. In: Lang H, editor. Wirkfaktoren der Psychotherapie. Berlin: Springer; 1990. p. 309–325.

2 Bundesamt für Statistik BfS [Internet]. Schweizerische Operationsklassifikation (CHOP) Systematisches Verzeichnis – Version 2021. Bundesamt für Statistik, Neuchâtel, 2020 [Zugriff 29.07.2022]. Abrufbar unter: https://www.bfs.admin.ch/asset/de/14880301

3 Barlow EM, Dickens GL. Systematic review of therapeutic leave in inpatient mental health services. Arch. Psychiatr. Nurs. 2018;32(4):638–649.

4 Schattenburg L, Knickenberg RJ, Beutel ME, Zwerenz R. Berufsbezogene Interventionen in der stationären psychosomatischen Rehabilitation. Art Psychother. 2008;3(4):263-268.

5 Habermann C. Ergotherapie im Arbeitsfeld Geriatrie. Stuttgart, Germany: Georg Thieme Verlag; 2005.

6 Urbaniok F, Stürm M. Das Zürcher «Ambulante Intensiv-Programm» (AIP) zur Behandlung von Sexual-und Gewaltstraftätern. Teil 2: spezifisch deliktpräventive und therapeutische Konzeptionen. Schweiz Arch Neurol Psychiatr. 2006;157(3):119–133.

7 Guttenbrunner N. Belastungserprobungen von PatientInnen mit Wochenendbeurlaubungen. (Mag.rer.nat. Diploma). Alpen-Adria-Universität Klagenfurt, Klagenfurt; 2020.

8 Alghzawi HM. Psychiatric discharge process. ISRN Psychiatry. 2012;2012:638943.

9 Caton CL, Goldstein JM, Serrano O, Bender R. The impact of discharge planning on chronic schizophrenic patients. Hosp Community Psychiatry. 1984;35(3):255–62.

10 Schneeberger AR, Spring E, Schwartz BJ, Peter T, Seifritz E, Felber E, et al. TARPSY: A new system of remuneration for psychiatric hospitalization in Switzerland. Psychiatr Serv. 2018;69(10):1056–1058.

11 Humanforschungsgesetz HF [Internet]. Bundesgesetz über die Forschung am Menschen vom 30. September 2011. [Zugriff 31.12.2021]. Abrufbar unter: https://www.fedlex.admin.ch/eli/cc/2013/617/de

12 Derogatis LR, Melisaratos N. The brief symptom inventory: an introductory report. Psychol Med. 1983;13(3):595–605.

13 Franke GH. Brief Symptom-Checklist-Standard-Deutsches Manual. Göttingen, Germany: Hogrefe; 2000.

14 Geisheim C, Hahlweg K, Fiegenbaum W, Frank M, Schröder B, von Witzleben I. Das Brief Symptom Inventory (BSI) als Instrument zur Qualitätssicherung in der Psychotherapie. Diagnostica. 2002;48(1):28–36.

15 Andreas S, Harfst T, Rabung S, Mestel R, Schauenburg H, Hausberg M, et al. The validity of the German version of the Health of the Nation Outcome Scales (HoNOS-D): a clinician-rating for the differential assessment of the severity of mental disorders. Int J Methods Psychiatr Res. 2010;19(1):50–62.

16 Audin K, Margison FR, Clark JM, Barkham M. Value of HoNOS in assessing patient change in NHS psychotherapy and psychological treatment services. Br J Psychiatry. 2001;178(6):561–566.

17 SPSS. I. Corp Ibm SPSS statistics for windows, version 26.0. Armonk, NY: IBM Corp;2018, Released.

18 Ziltener T, Möller J, Imfeld L, Lieb R, Lang UE, Huber CG. Time to readmission in psychiatric inpatients with a therapeutic leave. J Psychiatr Res. 2021;144:102–109.

19 Rothman KJ, Greenland S. Causation and causal inference in epidemiology. Am J Public Health. 2005;95 S1:S144–150.

20 Lötscher K, Stassen H, Hell D, Bridler R. Gemeindenahe psychiatrische Akutbehandlung in Gastfamilien. Nervenarzt. 2009;80(7):818–826.

21 Moss J, Li A, Tobin J, Weinstein IS, Harimoto T, Lanctôt KL. Predictors of readmission to a psychiatry inpatient unit. Compr Psychiatry. 2014;55(3):426–430.

Copyright

Published under the copyright license
“Attribution – Non-Commercial – NoDerivatives 4.0”.
No commercial reuse without permission.
See: emh.ch/en/emh/rights-and-licences/