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In der Einführungsphase der DMP wurde versäumt, bestmögliche Evidenz durch eine prospektive randomisierte kontrollierte Studie (RCT) bereits vor der flächendeckenden Umsetzung der DMP zu generieren. Es ist daher weiterhin zu fordern, bestmögliche Evidenz durch entsprechende Studien zu belegen. Trotz aller methodischen Hürden wäre es jetzt noch möglich, einen RCT umzusetzen. Ergänzend können weitere Datenquellen – wie die Krankenkassendaten – zur Evaluation genutzt werden. Die effiziente Mittelverwendung in der Gesetzlichen Krankenkasse erfordert eine möglichst umfassende und valide Evaluation der DMP, um diese so zu modifizieren, dass eine optimale Kosten-Nutzen-Relation erreicht wird. Es ist daher zwingend zu fordern, dass die derzeit für die DMP eingesetzten Mittel von jährlich mehr als 1,1 Milliarden Euro einen belegbaren Nutzen für die Betroffenen bewirken.

Frau Drabik et al. spielen auf das in der von Stock et al. publizierten Studie (1) verwendete 1:1-Matching an. Eigenen Benchmarks zufolge hat die Wahl des Matchingverfahrens bei der vorliegenden Studie einen nur geringen Effekt. Der Ausschluss von Versicherten mit Teilnahme an weiteren DMP verfolgt das Ziel einer möglichst eindeutig zu definierenden Population. Die diesbezüglichen von Frau Drabik et al. angeführten Selektionseffekte finden sich wesentlich ausgeprägter in der Studie von Stock et al., in der nur solche Diabetiker mit mindestens drei Verschreibungen von Antidiabetika im Jahr 2002 aufgegriffen wurden. Weil – wie Stock et al. selber ausführen – 25 bis 30 % (Ergebnis eigener Untersuchungen: 39 %) aller Diabetiker nicht pharmakotherapiert sind, werden damit leicht Erkrankte in der Studie nicht berücksichtigt und somit der Effekt eines DMP überschätzt. Einen gleichsinnigen Effekt hat der Ausschluss von unter 40-jährigen Patienten sowie der Ausschluss von Kassenwechslern, die in der Regel weniger schwer erkrankt sind. Es resultiert eine Untergruppe mit weniger als 40 % der Diabetiker, die überwiegend schwer krank sind. Dies ist jedoch eine unzulässige Untergruppenbildung, wenn man über die Sinnhaftigkeit des momentan praktizierten Gießkannenprinzips bei der DMP-Einschreibung nachdenkt. Dadurch erklärt sich, warum – wie im Leserbrief von Dr. Altenhofen et al. ausgeführt – unterschiedliche Krankenkassen mit vergleichbarer Methodik zu umgekehrten Schlussfolgerungen gelangen. Gemeinsam ist jedoch die Erkenntnis, dass insbesondere eine Untergruppe schwerer erkrankter Diabetespatienten von DMP profitieren kann, so auch das Ergebnis der vom WINEG angestellten Subgruppenanalyse.

Prof. Szecsenyi fordert die Mitberücksichtigung weiterer Komorbiditäten, Prof. Chantelau die Einbeziehung von Beinamputationen, objektive Auswahlkriterien fehlen jedoch. Eine Hinzunahme weiterer Parameter kann das Matching insofern gefährden, als dass es den Einfluss unzweifelhaft wichtiger Einflussgrößen relativiert. Die von Frau Drabik angesprochene Studie von Stock et al. konnte bei der Publikation nicht berücksichtigt werden, weil diese erst publiziert wurde, als unsere Studie bereits eingereicht war. Dr. Heinsch verweist in seinem Leserbrief auf den in Nordrhein (2) anhand der DMP-Dokubögen erkennbaren wachsenden Nutzen des DMP. Dieses Ergebnis steht nicht im Widerspruch zur WINEG-Studie, da sich zeitgleich die allgemeine medizinische Versorgung von Patienten mit Diabetes verbessert hat (3). Somit können die Qualitätsberichte keinen kausalen Nutzenbeleg leisten. Dr. Heinsch lehnt die Auswertung von Surrogatparametern ab und fordert stattdessen harte Endpunkte. Genau dieser Ansatz wurde in der WINEG-Studie verfolgt. Die Mortalität als härtester Endpunkt wurde in der WINEG-Studie nicht untersucht. Die ELSID-Studie (4) kommt zu dem Schluss, dass kein kausaler Zusammenhang zwischen Mortalität und DMP-Einschreibung besteht.

Zusammenfassend unterliegen alle Auswertungen von (für Abrechnungszwecke bestimmten) GKV-Routinedaten bestimmten Limitationen. Interessant ist sicherlich das von Prof. Sawicki angeregte Verfahren zur Minimierung des „sponsor bias“. Momentan zeigen die Untersuchungen ein uneinheitliches Bild. Weitere Studien geben Anlass zu der Annahme, dass strukturierte Behandlungsprogramme gegenüber Standardbehandlungen nicht unbedingt zu Kosteneinsparungen führen (5). Auch ist nicht befriedigend geklärt, ob die mit den DMP verbundenen Zusatzkosten in einem angemessenen Verhältnis zu den zusätzlichen Wirkungen stehen (6). Hier ist das Gesundheitssystem gefordert, valide und reliable Daten zur Kosten-Wirksamkeit der DMP zu generieren.

DOI: 10.3238/arztebl.2011.0724

Prof. Dr. med. Roland Linder

Dr. rer. medic. Susanne Ahrens

Dr. rer. nat. Frank Verheyen

WINEG – Wissenschaftliches Institut der TK für Nutzen und Effizienz im
Gesundheitswesen, Hamburg, dr.roland.linder@wineg.de

Dagmar Köppel, Thomas Heilmann

Fachreferat Disease-Management-Programme der Techniker Krankenkasse, Hamburg

Interessenkonflikt

Das Wissenschaftliche Institut der TK für Nutzen und Effizienz im Gesundheitswesen (WINEG) hat zur Aufgabe, die Wertigkeit von Innovationen und neuen programmatischen Ansätzen innerhalb der GKV zu hinterfragen. Die Autoren erklären, dass aufgrund ihrer Zugehörigkeit zur Techniker Krankenkasse ein potenzieller Interessenkonflikt im Sinne der Richtlinien des International Committee of Medical Journal Editors besteht.

1.
Stock S, Drabik A, Büscher G, et al.: German diabetes management programs improve quality of care and curb costs. Health Aff (Millwood) 2010; 29: 2197–205. CrossRef MEDLINE
3.
www.faz.net/s/Rub7F74ED2FDF2B439794CC2D664921E7FF/Doc~E7EDF5B60C426439AA65CCFC2BE643687~ATpl~Ecommon~Scontent.html (Last accessed on 07.10.2010) and in personal communication with Prof. Berthold (Charité).
4.
Miksch A, Laux G, Ose D, et al.: Is there a survival benefit within a German primary care-based disease management program? Am J Manag Care 2010; 16: 49–54. MEDLINE
5.
Busse R: Bekämpfung chronischer Krankheiten und Versorgung chronisch Kranker – international. Die BKK 3/2011; 142–5.
6.
Nolting H-D: Disease Management Programme im Spiegel der Versorgungsforschung. Die BKK 3/2011; 146–9.
7.
Linder R, Ahrens S, Köppel D, Heilmann T, Verheyen F: The benefit and efficiency of the disease management program for type 2 diabetes. Dtsch Arztebl Int 2011; 108(10): 155–62.
VOLLTEXT
1.Stock S, Drabik A, Büscher G, et al.: German diabetes management programs improve quality of care and curb costs. Health Aff (Millwood) 2010; 29: 2197–205. CrossRef MEDLINE
2. Qualitätssicherungsbericht 2009: Disease-Management-Programme in Nordrhein. (Last accessed on15.04.2011), 2010.
3.www.faz.net/s/Rub7F74ED2FDF2B439794CC2D664921E7FF/Doc~E7EDF5B60C426439AA65CCFC2BE643687~ATpl~Ecommon~Scontent.html (Last accessed on 07.10.2010) and in personal communication with Prof. Berthold (Charité).
4. Miksch A, Laux G, Ose D, et al.: Is there a survival benefit within a German primary care-based disease management program? Am J Manag Care 2010; 16: 49–54. MEDLINE
5. Busse R: Bekämpfung chronischer Krankheiten und Versorgung chronisch Kranker – international. Die BKK 3/2011; 142–5.
6. Nolting H-D: Disease Management Programme im Spiegel der Versorgungsforschung. Die BKK 3/2011; 146–9.
7.Linder R, Ahrens S, Köppel D, Heilmann T, Verheyen F: The benefit and efficiency of the disease management program for type 2 diabetes. Dtsch Arztebl Int 2011; 108(10): 155–62.
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