Abb. 6b
Auf der organisatorischen Ebene allein lässt sich folglich ein umfassendes Rahmenkonzept nicht entwickeln. Diese Situation hat dazu geführt, dass in den 90er Jahren des letzten Jahrhunderts systemtheoretische Ansätze bemüht wurden, um das Verhalten von Individuen und Institutionen gerade im Hinblick auf Innovationen im Gesundheitswesen zu beschreiben (s. Abb. 6b). So nutzte das Institute of Medicine in seinen Reports “To Err Is Human” (Kohn et al. 1999) und “Crossing the Quality Chasm” (IOM 2001) einen explizit systemtheoretischen Ansatz und unterlegte damit das gesamte P4P- bzw. Value Based Purchasing-Programm für die Versorgung von Medicare-Patienten in den USA (s. Tableau 21). Der Schwerpunkt lag dabei auf dem Begriff der Komplexität  (Plsek 2001C). Eine parallel erscheinende, kurze Artikelserie zur Komplexitätstheorie von P. Plsek und T. Greenhalgh im BMJ im Jahr 2001 spielte ebenfalls eine große Rolle (Plsek und Greenhalgh 2001, Wilson und Holt 2001, Plsek und Wilson 2001, Fraser und Greenhalgh 2001). Es soll an dieser Stelle dahingestellt bleiben, ob die Akzeptanz dieses Konzeptes der Komplexität (complexity) als Systemeigenschaft nicht zumindestens teilweise durch seine sprachliche Nähe zum Begriff “Kompliziertheit” (complicacy) zu erklären ist (s.u. Tableau 23), verbunden mit der Entlastung der individuellen Verantwortung gegenüber einem undurchschaubaren, “komplexen” System, das im Alltag des Gesundheitswesens als nicht zu verstehen und unbeeinflussbar erlebt wird. Denn es gibt keinen Zweifel: die Komplexitätstheorie steht in heftigem Widerspruch zu den linearen Modellen, die gerade in der Medizin und Gesundheitsversorgung vorherrschen, gerade auch in der klinischen Versorgung und im Verständnis organisatorischer Prozesse. Daher sei hier die Definition von Komplexität und die Abgrenzung zum Begriff der Kompliziertheit vorangestellt (s.u. Tableau 23). Ein komplexes System besteht aus zahlreichen, in ihrer Zahl schwankenden, nicht-linear per multiplem Feedback miteinander verbundenen Teilen, die zu in Zeit und Stärke unvorhersehbare Ereignissen führen, einzelne, nicht-explizite und veränderbare interne Regeln kennen und zur Selbstorganisation, Adaptation an die Umwelt sowie zu Lernprozessen in der Lage sind (s. auch Richardson 2008). Entsprechend der systemtheoretischen Provenienz ist das System größer als die Summe der Einzelteile, wobei kleine Veränderungen sehr große Effekte aufweisen können (”Sensibilität gegenüber Anfangsfehlern”, das Schlagen des berühmten Schmetterlingsflügels). Anders als einem linearem “Maschinenmodell”, das durch Eindeutigkeit, Trend zum Reduktionismus, Vorhersehbarkeit und dem Versuch der Spannungsreduktion charakterisiert ist, sind einem komplexen System gerade Spannung, Angst, Unsicherheit und Paradoxien konstituitiv zu eigen. Es sind weiterhin sog. Attraktoren, Konstruktionen von Zwischen- und Endzuständen höherer Stabilität, vorhanden, zu denen das System sich hinorientiert, die aber von außen nicht sichtbar sind. Komplizierte Systeme (Beispiel Ferrari, s. Tableau 22) sind dagegen zwar schwer zu verstehen, man kann jedoch trotzdem die Regeln erlernen, und vor allem hat es Sinn, nach den Regeln zu suchen; bei komplexen Systemen wird man sie dagegen nicht finden. Ein Computer ist zweifelsohne eine komplizierte Struktur, aber wer hat das Internet erfunden? - das Internet kann ebenso wie das Wetter als paradigmatisches Beispiel für komplexe Syteme gelten. Der geschilderte Ansatz hat natürlich enorme Auswirkungen auf Bereiche wie die klinische Versorgung von Patienten, Management-Konzepte und die (Klinische) Wissenschaft. Insbesondere die Behandlung chronischer Erkrankungen, z.B. die Versorgung eines Diabetes-Patienten, kann als komplexes System verstanden werden, bei dem derart viele Einflussfaktoren ineinandergreifen, dass lineare Modell an ihre Grenzen kommen (Wilson und Holt 2001). Auch organisatorische Umgebungen wie z.B. ein Operationssaal sind wegen ihrer hochgradigen Interrelatedness (man könnte hier am ehesten von “Vernetzung” sprechen, s. Kannampalli et al. 2011) als komplexes System aufzufassen, ebenso aber auch als ein kompliziertes System, bei dem es bestimmte Faktoren zu spezifizieren gilt, die das System sicherer machen (Matern et al. 2006). Im Management wird eine komplizierte Situation mittels Experten (sie kennen die Regeln) gelöst, in einer komplexen Situation können Experten jedoch fehl am Platz sein, wenn die ins Spiel gebrachten Regeln beim Blick auf das komplexe System nur hinderlich sind (die sog. “todsicheren” Lösungen, s. Baker 2001). Weiter: 3. Motivation ..., 3.3. “It’s not a rocket science”, 3.3.2. Doppelte Komplexität
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3. Motivation, Organisation, System 3.3. “It’s not a rocket science! 3.3.1. System- und Komplexitätstheorie
© Prof. Dr. med. Matthias Schrappe, Venloer Str. 30, D-50672 Köln Impressum
Schrappe, M.: P4P: Aktuelle Einschätzung, konzeptioneller Rahmen und Handlungsempfehlungen, Version 1.2.1.
Tableau 21: Quality as a system property (Institute of Medicine 2001, S. 4f) “The committee is confident that Americans can have a health care system of the quality they need, want, and deserve. But we are also confident that this higher level of quality cannot be achieved by further stressing current Systems of care. The current care Systems cannot do the job. Trying harder will not work. Changing Systems of care will. (...) Members of the health care workforce are already trying hard to do their jobs well. In fact, the courage, hard work, and commitment of doctors, nurses, and others in health care are today the only real means we have of stemming the flood of errors that are latent in our health care systems. Health care has safety and quality problems because it relies on outmoded  systems of work. Poor designs set the workforce up to fall, regardless of how hard  they try. If we want safer, higher-quality care, we will need to have redesigned  systems of care, including the use of information technology to support clinical  and administrative processes.”
Tableau 22: Die alte Metapher vom Ferrari und dem Urwald ist hervorragend geeignet, den Begriff der Komplexität zu erklären. Ein Ferrari ist ein zweifelsfrei ein kompliziertes System, dessen konstituierende Regeln nicht sofort erkennbar sind. Mit entsprechendem Aufwand ist es jedoch trotzdem zu durchdringen. Anders beim Urwald: die Metapher zielt darauf ab, dass komplexe Systeme keine erlernbaren Regeln aufweisen, nach denen die Folgen (und die Wirksamkeit) bestimmter Interventionen sicher vorhersagbar sind. Man kann sie nur “auf Sicht”, zeitnah und durch indirekte Erkenntnisse über ihr Funktionieren beeinflussen. Der größte Fehler ist es hier, mit starken, einfachen Interventionen einen durchschlagenden Effekt erreichen zu wollen. Dieser frustrane Versuch ist dennoch häufig im Gesundheitswesen zu beobachten (Snowden und Boone 2007).
Abb. 6b: Die organisatorische und gesellschaftliche  Kontextdomänen als komplexe Systeme
Tableau 22.1: Eigenschaften komplexer Systeme ● bestehen aus zahlreichen Teilen ● Zahl der Teile veränderlich ● Teile sind interdependent ● nicht-linear mit multiplem Feedback verbunden ● interne Regeln nicht-explizit ● Ereignisse in Zeit und Stärke nicht vorhersehbar ● Neigung zur Selbstorganisation ● Adaptation an Umwelt und Lernen möglich ● Sensibilität gegenüber Anfangsfehlern ● Akzeptanz von Paradoxon und Unsicherheit ● Orientierung an Zwischen- und Endzuständen    relativer Stabilität (Attraktoren)
M. Schrappe P4P: Aktuelle Einschätzung, konzeptioneller Rahmen und Handlungsempfehlungen