Skip to main content
Log in

Saisonale Verteilung chirurgischer Krankheitsbilder

Ist eine Ressourcenverteilung erforderlich?

Seasonal variation in surgical diseases

Is an economic resource management necessary?

  • Originalien
  • Published:
Der Chirurg Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Hintergrund

Durch die Erfassung von Diagnosen und DRGs lässt sich deren Verteilung im Jahresverlauf ableiten. Saisonale Häufungen von Erkrankungen können identifiziert und Ressourcen entsprechend geplant werden.

Methodik

Zwischen 2006 und 2016 wurden 30.999 Hauptdiagnosen und DRGs an der viszeralchirurgischen Klinik des Uniklinikums Leipzig erfasst. Diese wurden auf Monats- und Jahreszeitenebene aggregiert und Daten des Deutschen Wetterdienstes gegenübergestellt. Parallel erfassten wir epidemiologische Daten der Patienten.

Ergebnis

Häufigste Hauptdiagnosegruppe ist C22 („Bösartige Neubildung der Leber und der intrahepatischen Gallengänge“, 1589 Fälle) gefolgt von K35 („Akute Appendizitis“, 1557 Fälle). Signifikante saisonale Verteilungsschwankungen zeigten sich für K80 („Cholelithiasis“, 1013 Fälle, p = 0,002++), K40 („Hernia inguinalis“, 887 Fälle, p = 0,002++), K43 („Hernia ventralis“, 696 Fälle, p < 0,001++), und I83 („Varizen der unteren Extremitäten“, 352 Fälle, p < 0,001++). Analog dieser Verteilung ergibt sich eine Korrelation zwischen Sonnenscheindauer und Fallzahl für Patienten mit der Hauptdiagnosegruppe I83 (r = −0,12, p = 0,036+) sowie K43 (r = −0,08, p = 0,041+). Hochsignifikante Korrelationen ergaben sich für epidemiologische Daten und Behandlungsdaten der Patienten: patientenbezogener klinischer Schweregrad (PCCL) ~ Alter (r = 0,27, p < 0,001++), Verweildauer ~ Alter (r = 0,25, p < 0,001++), Beatmungsdauer ~ Alter (r = 0,07, p < 0,001++) sowie Mortalität ~ Alter (r = 0,09, p < 0,001++).

Diskussion

Von der Variabilität der Fallzahlen einzelner Hauptdiagnosen sind maßgeblich elektive und damit planbare Aufnahmen betroffen. Eine adäquate Ressourcensteuerung kann ökonomische Vorteile bergen. Älteren Patienten ist nicht zuletzt aufgrund des hohen Ressourcenverbrauchs besondere Aufmerksamkeit zu schenken.

Abstract

Background

The registration of diagnoses and diagnose-related groups (DRG) allows conclusions to be drawn about the distribution over the course of the year. Seasonal variations can be recognized and used to plan further resource management.

Methods

From 2006 to 2016 a total of 30,999 main diagnoses and DRGs were registered at the hospital for visceral surgery of the University Medical Hospital in Leipzig. The data were sorted on a monthly and seasonal basis and compared to meteorological data received from the German Meteorological Service. Furthermore, epidemiological information about the patients was recorded.

Results

The most frequently registered main diagnosis was malignant neoplasms of the liver and intrahepatic bile ducts with 1589 cases (C22), followed by acute appendicitis with 1557 cases (K35). There was a significant seasonal and monthly variation for cholelithiasis (K80) with 1013 cases (p = 0.002++), inguinal hernia (K40), 887 cases (p = 0.002++), ventral hernia (K43), 696 cases (p < 0.001++) and varices of the lower limbs (I83), 352 cases (p < 0.001++). A similar correlation could be shown for daily sunshine hours and case numbers for patients with the main diagnosis groups I83 (r = −0.12, p = 0.036+) and K43 (r = −0.08, p = 0.041+). Another significant correlation was observed between patients’ epidemiological information and medical data: patient-related clinical severity (PCCL) ~ age (r = 0.27, p < 0.001++), length of hospital stay ~ age (r = 0.25, p < 0.001++), duration of ventilation ~ age (r = 0.07, p < 0.001++) and mortality ~ age (r = 0.09, p < 0.001++).

Conclusion

A seasonal variation in case numbers for individual main diagnoses could be registered and elective and therefore plannable surgeries were mostly affected. An adequate resource management can reveal economic benefits. Older patients consume a high amount of resources and should be given a higher priority.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Institutional subscriptions

Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3
Abb. 4
Abb. 5
Abb. 6

Literatur

  1. Bernstein LS, Surick B, Leitman IM (2013) Is acute appendicitis in the weather forecast? J Surg Res 185(1):e23–5

    Article  Google Scholar 

  2. Danai PA, Sinha S, Moss M et al (2007) Seasonal variation in the epidemiology of sepsis. Crit Care Med 35(2):410–415

    Article  Google Scholar 

  3. von Dercks N, Melz R, Hepp P et al (2011) Saisonale Verteilung von Diagnosen und DRG in der Unfallchirurgie. Unfallchirurg 114(11):1029–1034

    Article  Google Scholar 

  4. von Dercks N, Melz R, Hepp P et al (2017) Saisonale Verteilung klinischer Kennzahlen (DOC-Study). Unfallchirurg 120(2):147–152

    Article  Google Scholar 

  5. Deutsche Krankenhausgesellschaft (2017) Deutsche Kodierrichtlinien, 2017. Aufl. Deutscher Ärzte-Verlag, Köln

    Google Scholar 

  6. Fares A (2014) Summer appendicitis. Ann Med Health Sci Res 4(1):18–21

    Article  CAS  Google Scholar 

  7. Gallerani M, Boari B, de Toma D et al (2004) Seasonal variation in the occurrence of deep vein thrombosis. Med Sci Monit 10(5):CR191–CR196

    Google Scholar 

  8. Gallerani M, Boari B, Anania G et al (2006) Seasonal variation in onset of acute appendicitis. Clin Ter 157(2):123–127

    CAS  Google Scholar 

  9. Hosseini SV, Torabijahromi M, Mosallaei M et al (2006) The effect of season and Ramadan fasting on the onset of acute cholecystitis. Saudi Med J 27(4):503–506

    Google Scholar 

  10. Ilves I, Fagerstrom A, Herzig K‑H et al (2014) Seasonal variations of acute appendicitis and nonspecific abdominal pain in Finland. World J Gastroenterol 20(14):4037–4042

    Article  Google Scholar 

  11. Ricciardi R, Roberts PL, Read TE et al (2011) Cyclical increase in diverticulitis during the summer months. Arch Surg 146(3):319–323

    Article  Google Scholar 

  12. Wei P‑L, Chen C‑S, Keller JJ et al (2012) Monthly variation in acute appendicitis incidence: a 10-year nationwide population-based study. J Surg Res 178(2):670–676

    Article  Google Scholar 

  13. Deutscher Wetterdienst (2018) Monats- und Tageswerte von 76 ausgewählten Messstationen in Deutschland. Online verfügbar unter https://www.dwd.de/DE/leistungen/klimadatendeutschland/klimadatendeutschland.html. Zugegriffen: 08. März 2017

  14. Wolkomir A, Kornak P, Elsakr M et al (1987) Seasonal variation of acute appendicitis: a 56-year study. South Med J 80(8):958–960

    Article  CAS  Google Scholar 

  15. Zangbar B, Rhee P, Pandit V et al (2016) Seasonal variation in emergency general surgery. Ann Surg 263(1):76–81

    Article  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to N. Eisenberg.

Ethics declarations

Interessenkonflikt

N. Eisenberg, I. Gockel und N. von Dercks geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Dieser Beitrag beinhaltet keine von den Autoren durchgeführten Studien an Menschen oder Tieren.

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Eisenberg, N., Gockel, I. & von Dercks, N. Saisonale Verteilung chirurgischer Krankheitsbilder. Chirurg 90, 202–210 (2019). https://doi.org/10.1007/s00104-018-0685-3

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s00104-018-0685-3

Schlüsselwörter

Keywords

Navigation