UNIVERSITÄT DER BUNDESWEHR MÜNCHEN

und denen von klinischen Studien der Evidence-based Medicine begründet. Ursächlich
dafür sind wiederum deren verschiedene Zielsetzungen. Während Controlling der
zweckmäßigen Koordination von Leistungsprozessen im medizinischen Alltag dient,
sollen klinische Studien mit wissenschaftlichem Anspruch unter kontrollierten Bedingungen
neue Erkenntnisse liefern. Dieser Unterschied hat deutliche Auswirkungen
auf die methodische Notwendigkeit und Zulässigkeit von Datenmodulationen. Vielen
medizinischen Studien zur Evidence-based Medicine wurde die Anwendung von, im
Sinne der wissenschaftlichen Validität, problematischen Methoden der Datenmodulation
nachgewiesen. Dazu zählen das Weglassen von Extremwerten, „Trimming“, das
ausschließliche Berichten erwarteter Werte, „Cooking“, und das Erfinden von Daten,
„Forging“. 854 Diese Modulationen sind aus wissenschaftlicher Sicht für klinische Studien
unzulässig. Diese Bewertung lässt sich jedoch nicht uneingeschränkt auf das
Controlling übertragen. „Cooking“ und „Forging“ werden auch im Controlling zur unerwünschten
Verfälschung eines Messergebnisses führen. Bei der Bereitstellung
valider Daten für das Controlling kann, aufgrund der Notwendigkeit zur Standardisierung,
ein kontrolliertes und offen gelegtesTrimming zur schlichten Notwendigkeit
werden. Dies kann beispielsweise für die vergleichende Bestimmung der Arzneikostenmittelwerte
von standardisierten Gruppen chronisch erkrankter Patienten gelten.
Haben einzelne dieser Patienten weitere, sehr seltene, kostenintensive und von der
zu betrachtenden chronischen Erkrankung unabhängige Leiden, können diese als
Sondertatbestände das gesamte Ergebnis bestimmen. Insofern der Vergleich das
Ziel verfolgt, ausschließlich den standardisierten Behandlungsprozess der chronischen
Erkrankung zu bewerten, sind diese verfälschenden Extremwerte vorher aus
den Daten zu entfernen. 855
Weitere Ursachen für Ungenauigkeiten liegen in den mehr technischen bzw. operativen
Aspekten der Informationsverarbeitung und Übertragung.
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5.5.2. Anforderungen an die IuK-Technologie
Die verfügbare IuK-Technologie bietet dem Controlling mit Kennzahlen eine Vielzahl
von Möglichkeiten der Informationsverarbeitung. Dennoch gilt auch im Gesundheitswesen
das Problem, dass viele der verfügbaren Konzepte ihre Massenfähigkeit und
ihren ökonomischen Nutzen erst noch unter Beweis stellen müssen: 856 So ist die
Bereitstellung valider Daten in Gesundheitssystemen mit Anbieterpluralität immer
854 Vgl. Porzsolt; F. / Ohletz, A., Standardisierung, 2004, S. 150.
855 Vgl. Bausch, J., Vertriebswege für Arzneimittel, 2003, S. 220.
856 Vgl. Gehra, B. / Gentsch, P. / Hess, T., Business Intelligence, 2005, S. 242.