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DOI: 10.1055/s-0037-1605721
Die budgetären Auswirkungen der genetischen Testung auf BRCA1/2-Mutationen für die Gesetzliche Krankenversicherung
Publikationsverlauf
Publikationsdatum:
01. September 2017 (online)
Fragestellung:
Ziel dieses BMBF geförderten Teilprojekts ist die Ermittlung der budgetären Auswirkungen genetischer Risikoklassifikation am Beispiel des hereditären Mammakarzinoms. Betrachtet wird die prädiktive genetische Testung gesunder Frauen auf BRCA1/2-Mutationen, bei denen als Interventionsmaßnahmen intensivierte Früherkennung und prophylaktische Operationen (Mastektomie/Ovarektomie) möglich sind.
Methodik:
Basierend auf der Methodik einer Budget Impact Analyse wurde ein Markov-Modell als Kohortensimulation entwickelt, das die folgenden Szenarien abbildet: A konstante Nachfrage nach prädiktiver genetische Testung, B steigende Nachfrage. Die Inputparameter basieren auf Daten des Deutschen Konsortiums Familiärer Brust- und Eierstockkrebs, fehlende Daten wurden über systematische Literaturrechen ermittelt. Die Anzahl gesunder Frauen, die eine prädiktive genetische Testung nachfragen könnten, wurden anhand einer Prävalenzabschätzung ermittelt. Das Modell startet 2015, die dargestellte Laufzeit beträgt 5 Jahre. Die Preise wurden für das Studienbasisjahr 2015 aus GKV-Perspektive erhoben.
Ergebnisse:
Das Modell startet mit Frauen, die bereits im Rahmen des Programms betreut wurden. Nach der Prävalenzabschätzung kommt jährlich eine Kohorte von 4.515 gesunden Frauen hinzu. Je nach Szenario erhalten 9% (A) oder 90% (B) der Frauen eine prädiktive genetische Testung. Bei konstanter Nachfrage (A) entstehen über 5 Jahre Kosten in Höhe von 17,7 Mio. € bei steigender Nachfrage (B) entsteht eine Mehrbelastung von 64,6 Mio. €. Dabei stellt die Genanalyse der bereits erkrankten Mutationsträgerinnen den Hauptkostentreiber dar. Demgegenüber deuten sich bei den Ausgaben für die Behandlung und Nachsorge von Mamma- und Ovarialkarzinomen Einsparungen an.
Diskussion:
Die Ergebnisse tragen dazu bei, die Wissenslücke in Bezug auf die budgetären Auswirkungen genetischer Risikoklassifikationen zu schließen und zeigen auf, an welchen Stellen es zu Budgeverschiebungen kommt.
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