Z Orthop Unfall 2018; 156(01): 62-67
DOI: 10.1055/s-0043-116490
Originalarbeit
Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Einfluss der Fallzahl pro Klinik auf die 5-Jahres-Überlebensrate des unikondylären Kniegelenkersatzes in Deutschland

Impact of Case Numbers on the 5-Year Survival Rate of Unicondylar Knee Replacements in Germany
Elke Jeschke
1  Wissenschaftliches Institut der AOK (WIdO), AOK, Berlin
,
Thorsten Gehrke
2  Endo-Klinik, Helios Kliniken, Hamburg
,
Christian Günster
1  Wissenschaftliches Institut der AOK (WIdO), AOK, Berlin
,
Karl-Dieter Heller
3  Orthopädie, Herzogin Elisabeth Hospital, Braunschweig
,
Jürgen Malzahn
4  Abteilung Stationäre Versorgung, Rehabilitation, AOK Bundesverband, Berlin
,
Axel Marx
5  Klinik für Operative Orthopädie, Sana Kliniken Sommerfeld, Kremmen
,
Fritz-Uwe Niethard
6  Deutsche Gesellschaft für Orthopädie und Unfallchirurgie, Berlin
,
Peter Schräder
7  Orthopädie und Traumatologie, Kreisklinik Jugenheim, Jugenheim
,
Josef Zacher
8  Orthopädie-Unfallchirurgie, HELIOS Klinikum Berlin-Buch, Berlin
,
Andreas Matthias Halder
5  Klinik für Operative Orthopädie, Sana Kliniken Sommerfeld, Kremmen
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Publication Date:
23 August 2017 (eFirst)

Zusammenfassung

Hintergrund Die Angaben zu Überlebensraten des unikondylären Kniegelenkersatzes (UKE) sind ganz unterschiedlich. Der Einfluss von Patientenfaktoren und Implantat wurden bereits untersucht. Ziel der Analyse war es, den Einfluss der Fallzahl pro Klinik auf die 5-Jahres-Überlebensrate (5-JÜR) anhand von Routinedaten der größten Krankenkasse Deutschlands zu überprüfen.

Methodik Die Abrechnungsdaten von 20 946 UKEs der Allgemeinen Ortskrankenkasse (AOK) der Jahre 2006 – 2012 wurden analysiert. Zur Ermittlung der Standzeiten wurden Kaplan-Meier-Analysen durchgeführt. Der Einfluss der Fallzahl pro Klinik auf die 5-JÜR wurde mithilfe einer multivariablen Cox-Regression unter Berücksichtigung von Patientenfaktoren analysiert und Hazard Ratios (HR) mit 95%-Konfidenzintervallen (KI) berechnet. Dazu wurden 5 Fallzahlgruppen gebildet: < 12 Fälle, 13 – 24 Fälle, 25 – 52 Fälle, 53 – 104 Fälle, > 104 Fälle (jeweils pro Klinik und Jahr).

Ergebnisse Insgesamt betrug die 5-JÜR nach Kaplan-Meier 87,8% (95%-KI: 87,3 – 88,3%). Sie nahm mit der Fallzahl stetig zu (< 12 Fälle: 84,1% vs. > 104 Fälle: 93,2%). Die Cox-Analyse ergab, dass kleinere Fallzahlen einen unabhängigen Risikofaktor für eine Revision darstellen (< 12 Fälle: HR = 2,13 [95%-KI: 1,83 – 2,48]; 13 – 24 Fälle: HR = 1,94 [95%-KI: 1,67 – 2,25]; 25 – 52 Fälle: HR = 1,66 [95%-KI: 1,41 – 1,96]; 53 – 104 Fälle: HR = 1,51 [95%-KI: 1,28 – 1,77]; > 104 Fälle: Referenz).

Diskussion In dem untersuchten Kollektiv besteht ein klarer Zusammenhang zwischen einer höheren Fallzahl pro Klinik und der 5-JÜR. Diese nimmt stetig über alle analysierten Fallzahlkategorien zu. So ist etwa das Risiko einer Revision innerhalb von 5 Jahren in Kliniken mit einer Fallzahl von weniger als 25 UKE pro Jahr gegenüber einer Klinik mit mehr als 104 Fällen etwa doppelt so hoch.

Abstract

Background Reported survival rates of unicondylar knee arthroplasty (UKA) vary considerably. The influences of patient characteristics and the type of implant have already been examined. This analysis investigated the influence of hospital volume on 5-year-survival rate, using administrative claims data of Germanyʼs largest health insurance provider.

Methods We analysed administrative claims data for 20,946 UKAs covered by the German local healthcare funds (Allgemeine Ortskrankenkasse, AOK) between 2006 and 2012. Survival rates were estimated using Kaplan-Meier analysis. The influence of hospital case numbers on 5-year survival was analysed by means of multivariable Cox regression adjusted for patient characteristics. We estimated hazard ratios (HR) with 95% confidence intervals for five hospital volume categories: < 12 cases, 13 – 24 cases, 25 – 52 cases, 53 – 104 cases, > 104 cases (per hospital and year).

Results The overall 5-year Kaplan-Meier survival rate was 87.8% (95%-CI: 87.3 – 88.3%). This increased with hospital volume (< 12 cases: 84.1% vs. > 104 cases: 93.2%). The analysis identified low hospital volume as an independent risk factor for surgical revision (< 12 cases: HR = 2.13 [95%-CI 1.83 – 2.48]; 13 – 24 cases: HR = 1.94 [95%-CI: 1.67 – 2.25]; 25 – 52 cases: HR = 1.66 [95%-CI: 1.41 – 1.96]; 53 – 104 cases: HR = 1.51 [95%-CI: 1.28 – 1.77]; > 104 cases: reference category).

Discussion Our analysis revealed a significant relationship between hospital case numbers and 5-year survival rate, which increases with hospital volume. The risk of surgical revision within 5 years in hospitals with fewer than 25 UKAs per year is approximately twice as high as in hospitals with more than 104 cases.