Kodierinformationen - 2021

Hinweistexte, Inklusiv- und Exklusiv- Informationen mit den Texten der Elternebenen

Inklusive (I Bestimmte infektiöse und parasitäre Krankheiten)

Krankheiten, die allgemein als ansteckend oder übertragbar anerkannt sind

Exklusive (I Bestimmte infektiöse und parasitäre Krankheiten)

Keimträger oder -ausscheider, einschließlich Verdachtsfällen Z22.-
Bestimmte lokalisierte Infektionen - siehe im entsprechenden Kapitel des jeweiligen Körpersystems
Infektiöse und parasitäre Krankheiten, die Schwangerschaft, Geburt und Wochenbett komplizieren [ausgenommen Tetanus in diesem Zeitabschnitt] O98.-
Infektiöse und parasitäre Krankheiten, die spezifisch für die Perinatalperiode sind [ausgenommen Tetanus neonatorum, Keuchhusten, Syphilis connata, perinatale Gonokokkeninfektion und perinatale HIV-Krankheit] P35-P39
Grippe und sonstige akute Infektionen der Atemwege J00-J22

Inklusive

Tetanus o.n.A.

Exklusive

Tetanus:

  • neonatorum A33
  • während der Schwangerschaft, der Geburt und des Wochenbettes A34

Erstattung - 2021

Fallpauschalenzuordnung gemäß G-DRG Definitionshandbuch Band 5, globale Funktionstabellen & Umleitungen, Zusatzentgelte laut Fallpauschalenkatalog und NUB Anfragen

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Analyse Übersicht

Übersicht der Code Nutzung in der Marktanalyse, Patientenanalyse, G-DRG Analyse und Kalkulationsgrundlage

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Marktanalyse

Häufigkeitsverteilung und anwendende Kliniken / Fachabteilungen

Marktanalyse der Hauptdiagnosen (ICD-10 Codes)

Detailanalyse Geoanalyse Premium Version oder Export anfragen

A35 Nennungen in der Hauptdiagnose und Anzahl der einsetzenden Kliniken, Fachabteilungen pro Jahr

Das Diagramm "Nennungen als Hauptdiagnose(n) im Jahresvergleich" veranschaulicht den Trend des/der Codes in der Hauptdiagnose in den dokumentierten Krankenhausfällen.

Häufigkeitsverteilung und anwendende Kliniken / Fachabteilungen

Die folgenden Tabellen geben Aufschluss über die Einsatzhäufigkeit der Diagnosen als Hauptdiagnose (insofern eine Code Gruppe ausgewählt ist), sowie über die anwendenden Kliniken / Fachabteilungen.

Top 5 Kliniken

von 9 in 2006 von 7 in 2008 von 6 in 2010 von 14 in 2012 von 7 in 2013 von 9 in 2014 von 9 in 2015 von 7 in 2016 von 1 in 2017 von 6 in 2018 von 5 in 2019
Nennungen Listenanteil
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxx open_in_new
insert_chart school xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxx - xxxxx... open_in_new
insert_chart school xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxx-xxx open_in_new
xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
Klinikum Lüdenscheid, Märkische Klini... open_in_new
insert_chart 58515 Lüdenscheid | 260590969-00
3
9,09 %
Landkreis Schwäbisch Hall Klinikum gGmbH open_in_new
74564 Crailsheim | 260811125-00
3
9,09 %
xxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxx... open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xx xxxxxxxxxxx xxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxx open_in_new
insert_chart school xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxx open_in_new
xxxxx xxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xx. xxxxxxxxxxx-xxxxxxxx xxxxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxx - xxxxxxx... open_in_new
xxxxx xxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
RoMed Klinikum Rosenheim open_in_new
83022 Rosenheim | 260910637-01
3
14,29 %
Klinikum der Universität München (LMU... open_in_new
school 81377 München | 260914050-00
3
14,29 %
xxxxxxxxxxx xxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxx xxxxxxxx xxx xxxxxx open_in_new
xxxxx xxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx open_in_new
school xxxxx xxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxxxxx xxx open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxx xxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
Sana Klinikum Hof open_in_new
insert_chart 95032 Hof | 260940198-00
3
16,67 %
Klinikum Nürnberg - kumulierter Beric... open_in_new
insert_chart 90419 Nürnberg | 260950099-00
3
16,67 %
xxxxxx xxxxxxxx-xxxxxxxx xxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxx - xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxx open_in_new
insert_chart school xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx-xxxxxx... open_in_new
insert_chart xxxxx xxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx open_in_new
school xxxxx xxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
Johanniter GmbH - Ev. Krankenhaus Bet... open_in_new
41061 Mönchengladbach | 260510699-00
3
6,67 %
Universitätsklinikum Münster open_in_new
insert_chart school 48149 Münster | 260550131-00
3
6,67 %
xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxx xxxxxxx xxxx open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx open_in_new
school xxxxx xxxxxxxxx xx xxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxx xxxx open_in_new
xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx... open_in_new
xxxxx xxxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
Marienhospital Stuttgart open_in_new
insert_chart 70199 Stuttgart | 260810191-00
3
6,67 %
medius KLINIK KIRCHHEIM open_in_new
73230 Kirchheim | 260812273-01
3
6,67 %
xxxxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxx xxxxxx xxxxxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxxxx - xxxxxxxxxxx xxxxx... open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx open_in_new
insert_chart school xxxxx xxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxx-xxxxx xx... open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
Marienhospital Oelde open_in_new
59302 Oelde | 260570124-03
3
12,5 %
Klinikum Darmstadt GmbH open_in_new
64283 Darmstadt | 260610019-00
3
12,5 %
xxxxxx xxxx xxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx open_in_new
insert_chart school xxxxx xxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxxx-xxxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxx xxxxx open_in_new
xxxxx xxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
VAMED Klinik Kipfenberg GmbH open_in_new
85110 Kipfenberg | 260913607-00
3
10,0 %
Klinik Mallersdorf open_in_new
84066 Mallersdorf-Pfaffenberg | 260920695-00
3
10,0 %
xxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxx open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxxxx xxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxx xxx xxxxx xxxx... open_in_new
xxxxx xxxxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxxxx xx xxxxxxxxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxxx open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxx xx.-xxxxxx-xxxxxxxx xxxx open_in_new
xxxxx xxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
Klinikum der Universität München (LMU... open_in_new
school 81377 München | 260914050-00
3
11,11 %
Bezirksklinikum Regensburg open_in_new
insert_chart 93053 Regensburg | 260930049-01
3
11,11 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxx open_in_new
school xxxxx xxxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxx xxxxxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx x. x. x. open_in_new
school xxxxx xxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxxxx xx. xxxx-xxxxxxxx-x... open_in_new
xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxx xxxxxxxx xxxxxxxxx xxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxx-xxxxxxxx-xxxxxxxx xxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
Klinikum der Universität München (LMU... open_in_new
school 81377 München | 260914050-00
3
14,29 %
Universitätsklinikum Erlangen open_in_new
insert_chart school 91054 Erlangen | 260950567-00
3
14,29 %
xxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx xxxxxxxxxxx... open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxx-xxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxx xxxxxxxx xxxxxxx open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxx open_in_new
insert_chart xxxxx xxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxx open_in_new
insert_chart school xxxxx xxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
SRH Krankenhaus Sigmaringen open_in_new
72488 Sigmaringen | 260841041-01
3
16,67 %
Klinikum der Universität München (LMU... open_in_new
school 81377 München | 260914050-00
3
16,67 %
xxx xxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxx xxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxx xxxxxxx xxxxxxxx xxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxx xxxxxx xxx xxxxxxxxx open_in_new
xxxxx xxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
xxxxxxxxxxxxx xxxxxx xxxxxxx xxx xxxx... open_in_new
xxxxx xxx xxxxxxxxx | xxxxxxxxx-xx
0
0 %
Klinikum Bamberg - Betriebsstätte am ... open_in_new
96049 Bamberg | 260940029-01
3
20,0 %
Krankenhaus Aichach open_in_new
86551 Aichach | 260970220-00
3
20,0 %

Patientenanalyse

Abrechnungsanzahl, Verteilung nach Geschlecht und Alter, sowie Nennungen in der Haupt- und Nebendiagnose (ICD-10)

Patientenanalyse nach Hauptdiagnosen im vollstationären Bereich (ICD-10 Codes)

Detailanalyse Premium Version oder Export anfragen
A35 Fälle mit diesem Diagnosecode (ICD-10 Code) in der Hauptdiagnose pro Jahr in abgerechneten Krankenhausfällen

Das Diagramm "Fälle im Jahresvergleich" veranschaulicht den Trend des/der Codes in der Hauptdiagnose der vollstationären Krankenhausfälle.

A35 Anzahl der abgerechnete Krankenhausfälle, mit den verbundenen Diagnosen (ICD-10 Codes) als Hauptdiagnose, aufgeteilt nach Alter und Geschlecht.

Das Diagramm "Verteilung nach Alter und Geschlecht" zeigt die Anzahl der Fälle nach betroffenen Altersgruppen, angereichert um die Verteilung männlicher und weiblicher Patienten mit dieser(n) Hauptdiagnose(n).

A35 Durchschnittliche Verweildauer von Patienten, mit diesem Code in der Hauptdiagnose, aufgeteilt nach Alter und Geschlecht.

Das Diagramm "Durchschnittliche Aufenthaltsdauer in Tagen" gibt Aufschluss über die durchschnittliche Verweildauer in Tagen der stationär behandelten Patienten, aufgeteilt nach Altersgruppe und Geschlecht.

G-DRG Analyse

Echtzuordnungen zu Fallpauschalen (DRG) aller Krankenhäuser

DRG Analyse der Diagnose (ICD-10 Codes) in der Hauptdiagnose

Es wurden keine Fallpauschalen (DRG) Zuordnungen gefunden. Mögliche Ursache:
  • Die Verschlüsselung ist neu. Die Weiterentwicklung / Kostenkalkulation beruht auf retrospektiven Daten.
Hinweis: Wechseln Sie unter Umständen das Basisjahr, falls ein Code nicht gefunden wurde.

DRG Analyse der Diagnose (ICD-10 Codes) in der Nebendiagnose

Es wurden keine Fallpauschalen (DRG) Zuordnungen gefunden. Mögliche Ursache:
  • Die Verschlüsselung ist neu. Die Weiterentwicklung / Kostenkalkulation beruht auf retrospektiven Daten.
Hinweis: Wechseln Sie unter Umständen das Basisjahr, falls ein Code nicht gefunden wurde.

Kalkulationsgrundlage

Echtzuordnungen zu Fallpauschalen (DRG) Kalkulationskrankenhäuser

DRG Analyse der Diagnose (ICD-10 Codes) in der Hauptdiagnose

Es wurden keine Fallpauschalen (DRG) Zuordnungen gefunden. Mögliche Ursache:
  • Die Verschlüsselung ist neu. Die Weiterentwicklung / Kostenkalkulation beruht auf retrospektiven Daten.
Hinweis: Wechseln Sie unter Umständen das Basisjahr, falls ein Code nicht gefunden wurde.

DRG Analyse der Diagnose (ICD-10 Codes) in der Nebendiagnose

Es wurden keine Fallpauschalen (DRG) Zuordnungen gefunden. Mögliche Ursache:
  • Die Verschlüsselung ist neu. Die Weiterentwicklung / Kostenkalkulation beruht auf retrospektiven Daten.
Hinweis: Wechseln Sie unter Umständen das Basisjahr, falls ein Code nicht gefunden wurde.

Historie der Änderungen

Änderungen des Codes in Bezug auf Entstehung, Überführung oder Aufteilung in neue Codes.

In diesem Bereich werden Änderungen der Klassifikation seit 2011 dargestellt, aufgeteilt nach:

  • - Jahr
  • - Strukturelle Änderungen
  • - Textuelle Änderungen

Sie sehen auf einen Blick, ob und welche Änderungen der Code zum Bezugsjahr erfahren hat.

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