Casemix-Adjustierung für Patient-reported outcome-Befragungen: Erste Ergebnisse aus der PCO-Studie

Einleitung:

Um wichtige gesundheitswissenschaftliche Themen fundiert untersuchen zu können, werden in der Versorgungsforschung Fallzahl-starke, multizentrische Studiendesigns gefordert, die auch einen Vergleich von Versorgern ermöglichen sollen. Für den Vergleich verschiedener Einrichtungen – auch im Sinne der Qualitätssicherung – sollten jedoch Unterschiede der jeweiligen Patientenkollektiv-Zusammensetzung berücksichtigt werden. Für die in zertifizierten Prostatakrebszentren durchgeführte „Prostate Cancer Outcome“- (PCO-) Studie soll hier das Vorgehen vorgestellt werden, in dem die Ergebnisse durch die Casemix-Adjustierung für ausgewählte Patientenmerkmale dem wissenschaftlichen Versorgervergleich zugänglich gemacht werden.

Methode:

Für die PCO-Studie werden Patienten mit Prostatakarzinom (PKa) seit 2016 zu Ihrer gesundheitsbezogenen Lebensqualität mithilfe des EPIC-26-Fragebogens prä- und posttherapeutisch im Sinne einer Patient-reported outcome-Studie befragt. Aus den Antworten werden fünf Scores zu den Domänen irritative/obstruktive, Inkontinenz-, gastrointestinale, sexuelle und hormonelle Symptomatik gebildet. Anhand der Befragungsdaten von 312 Patienten aus fünf PKa-Zentren mit jeweils mindestens 30 eingeschlossenen Patienten werden unterschiedliche Adjustierungsmodelle für die posttherapeutischen Scores analysiert. Als Variablen für die Casemix-Adjustierung werden dabei berücksichtigt: prätherapeutischer Score, Alter, Risikoklassifikation nach d'Amico, Anzahl der Komorbiditäten, Staatsbürgerschaft, Krankenversichertenstatus, Bildungsabschluss, Androgendeprivation vor Behandlung, sowie Active Surveillance vor Behandlung. Die Ergebnisse der unterschiedlichen Zentren werden miteinander verglichen.

Ergebnisse:

Die fünf unterschiedlichen Zentren unterscheiden sich nach der Adjustierung nicht signifikant in der patientenberichteten Ergebnisqualität. Die den Adjustierungsmodellen zugrundeliegenden linearen Regressionsmodelle weisen zufriedenstellende statistische Gütemaße auf (adjustierte R² zwischen 0,12 und 0,21, p < 0,001 für alle Scores).

Diskussion:

Das hier vorgestellte Verfahren zur Casemix-Adjustierung stellt einen wichtigen Baustein für den fairen Vergleich von verschiedenen Studienzentren bei multizentrischen Befragungen in der Versorgungsforschung dar.