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Diese Untersuchung ist keine Feldstudie, da die Daten nicht zur Beantwortung der Forschungsfrage erhoben wurden.

Bei Studien zum Vergleich der Effektivität von Behandlungen müssen Interventions- und Kontrollgruppe vergleichbar sein (1). Dies ist in Zweifel zu stellen, wenn für die Interventionsgruppe eine ventrikuläre Funktionsstörung und ein Kardiologenkontakt erforderlich sind, für die Kontrollgruppe hingegen nicht. Hier wurde versucht, die Gruppen mittels Propensity-Score-Matching vergleichbar zu machen. Bei dieser Methode sollten möglichst alle Variablen eingeschlossen werden, die das Ereignis oder die Gruppenzuteilung beeinflussen (und nicht nur Alter, Geschlecht und NYHA-Stadium), wozu eine schrittweise Regression nicht sinnvoll ist (1). Wichtige Parameter zur Erkrankungsschwere, wie die Anzahl der Hospitalisierungen vor Studienbeginn, wurden weder berücksichtigt noch überhaupt berichtet.

Durch den Ausschluss von Patienten, die weniger als sechs Monate am Programm teilnahmen, wird ein „immeasurable time bias“ (2) induziert. Patienten, die innerhalb dieser Zeit sterben, werden in der Interventionsgruppe nicht berücksichtigt, in der Kontrollgruppe jedoch schon. CorBene wurde 2005 entwickelt und es ist davon auszugehen, dass viele Patienten erst in den Folgejahren eingeschrieben wurden. Durch Beginn des Follow-up zum 1. 7. 2005, unabhängig davon, ob der Patient zu diesem Zeitpunkt bereits ins Programm eingeschrieben war, verstärkt sich dieser Bias weiter.

Wie Arztkontakte aufgrund einer Herzinsuffizienz ermittelt wurden, bleibt unklar, zumal Diagnosen im ambulanten Bereich fallbezogen abgerechnet werden. Zwei Kontakte pro Jahr bei Hausärzten und Kardiologen erscheinen viel zu niedrig, wenn man bedenkt, dass jeder Versicherte jährlich durchschnittlich 18 Arztkontakte aufweist (davon 10 zu Hausärzten/Internisten) und die Werte für über 70-Jährige auf mehr als 30 ansteigen (3).

Abschließend denken wir, dass die Studie aufgrund methodischer Mängel nicht als Basis für politische Entscheidungen geeignet ist.

DOI: 10.3238/arztebl.2014.0680b

PD Dr. PH Falk Hoffmann

Universität Bremen, ZeS, Abteilung Gesundheitsökonomie,
Gesundheitspolitik und Versorgungsforschung, Bremen

hoffmann@zes.uni-bremen.de

Dr. rer. medic. Tania Schink

Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie – BIPS GmbH,
Abteilung Klinische Epidemiologie, Bremen

Interessenkonflikt

Die Autoren erklären, dass kein Interessenkonflikt besteht.

1.
Johnson ML, Crown W, Martin BC, Dormuth CR, Siebert U: Good research practices for comparative effectiveness research: analytic methods to improve causal
inference from nonrandomized studies of treatment effects using secondary data sources: the ISPOR Good Research Practices for Retrospective Database Analysis Task Force Report-Part III. Value Health 2009; 12: 1062–73. CrossRef MEDLINE
2.
Suissa S: Immeasurable time bias in observational studies of drug effects on mortality. Am J Epidemiol 2008, 168: 329–35. CrossRef MEDLINE
3.
Grobe TG, Döring H, Schwartz FW: Barmer GEK Arztreport. Sankt Augustin:
Asgard-Verlag 2010.
4.
Hendricks V, Schmidt S, Vogt A, et al.: Case management program for patients with chronic heart failure—effectiveness in terms of mortality, hospital admissions and costs. Dtsch Arztebl Int 2014; 111: 264–70.
VOLLTEXT
1.Johnson ML, Crown W, Martin BC, Dormuth CR, Siebert U: Good research practices for comparative effectiveness research: analytic methods to improve causal
inference from nonrandomized studies of treatment effects using secondary data sources: the ISPOR Good Research Practices for Retrospective Database Analysis Task Force Report-Part III. Value Health 2009; 12: 1062–73. CrossRef MEDLINE
2.Suissa S: Immeasurable time bias in observational studies of drug effects on mortality. Am J Epidemiol 2008, 168: 329–35. CrossRef MEDLINE
3.Grobe TG, Döring H, Schwartz FW: Barmer GEK Arztreport. Sankt Augustin:
Asgard-Verlag 2010.
4.Hendricks V, Schmidt S, Vogt A, et al.: Case management program for patients with chronic heart failure—effectiveness in terms of mortality, hospital admissions and costs. Dtsch Arztebl Int 2014; 111: 264–70.
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