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Die chronische Herzinsuffizienz kennzeichnet ein klinisches Syndrom unterschiedlicher Ätiologie, welches über eine primäre linksventrikuläre Funktionsstörung (Kardiomyopathie) zu verminderter körperlicher Leistungsfähigkeit und reduzierter Lebenserwartung führt. Trotz konkreter Therapieleitlinien findet sich bei der Mehrzahl der Patienten eine unzureichende medikamentöse Kombinationstherapie und eine große therapeutische Unsicherheit der behandelnden Hausärzte. Das Kern-Curriculum von Disease Management Programmen (DMP) zur Herzinsuffizienz umfasst eine Optimierung der medikamentösen Therapie, edukative Maßnahmen für Patienten zur Pathophysiologie der Herzinsuffizienz und zu Frühwarnsymptomen einer potentiellen Dekompensation sowie eine enge Anbindung der Patienten an Spezialisten nach ihrer Krankenhausentlassung [Ref. 1].

Die aktuelle Evidenz zu DMPs der Herzinsuffizienz zeigt größtenteils positive, aber statistisch nicht signifikante Effekte und die Größe der Effekte variiert. Unser Ziel war es, in einer Meta-Analyse diese Evidenz systematisch zusammenzufassen und mögliche Gründe für die bestehende Heterogenität zu identifizieren.

Wir führten eine systematische MEDLINE-Literaturrecherche zu randomisierten klinischen Studien zu Herzinsuffizienz-DMPs im Zeitraum 1966 bis März 2004 durch. Zur Abdeckung der uneinheitlichen Terminologie verwendeten wir folgende Suchbegriffe: „congestive heart failure", case management", „disease management" „multidisciplinary care", „comprehensive health care", „home care service", „intervention", „health service research", „clinical protocols", „patient care planning" und „nurse led clinics". Zusätzlich wurden die Referenzlisten der ausgewählten Artikel und bereits publizierte Reviewartikel auf bisher nicht identifizierte Studien untersucht. Eingeschlossen wurden alle Studien, die randomisiert durchgeführt wurden, in einem Studienarm das oben beschriebene Kern-Curriculum von DMPs beinhalteten, im einem anderen Arm kein DMP einsetzten und als Outcome Mortalitäts- oder Hospitalisationsraten berichteten. Wir bestimmten die statistische Heterogenität und in Abhängigkeit davon nach dem Random oder Fixed Effects Modell getrennt für beide Outcomes gepoolte relative Risiken (RR) mit zugehörigen 95% Konfidenzintervallen (95%CI).

Unter 537 initialen Treffern in der Literaturrecherche befanden sich 56 randomisierte Studien. Davon erfüllten neun Studien die Einschlusskriterien und sieben weitere Studien konnten durch nachfolgende Recherchen identifiziert werde. Damit umfasste unsere Analyse 16 Studien [Ref. 2], [Ref. 3], [Ref. 4], [Ref. 5], [Ref. 6], [Ref. 7], [Ref. 8], [Ref. 9], [Ref. 10], [Ref. 11], [Ref. 12], [Ref. 13], [Ref. 14], [Ref. 15], [Ref. 16], [Ref. 17] aus 5 Ländern mit Daten von 2868 Patienten, die aufgrund der Heterogenität mit dem Random Effects Modell ausgewertet wurden. Für Patienten in einem DMP ergab sich gegenüber der Kontrollgruppe ein gepooltes RR von 0,79 (95%CI 0,65-0,97) für die Gesamtmoralität [Abb. 1] und ein gepooltes RR von 0,87 (95%CI 0,79-0,95) für die Rehospitalisation [Abb. 2] über den jeweiligen Studienzeitraum.

Zusammenfassend ist festzustellen, dass DMPs zur Herzinsuffizienz im Mittel zu einer klinisch relevanten und statistisch signifikanten Reduktion der Mortalität (um 21%) und der Rehospitalisation (um 13%) führen können. Subgruppen-Analysen basierend auf Patientencharakteristika erbrachten keine Reduktion der bestehenden Heterogenität. Allerdings zeigten Studien mit längerem Beobachtungszeitraum geringere Risikoreduktionen für die erste Rehospitalisation - dafür jedoch umso größere Unterschiede in der Anzahl der nachfolgenden Hospitalisationen. Zusätzlich führte die erhöhte Gesundheitsaufmerksamkeit in den DMPs einiger Studien initial zu einer erhöhten Rehospitalisation für nicht kardiale Ursachen. Ob ein Teil der Heterogenität durch die unterschiedliche Gesundheitversorgungstruktur verschiedener Länder erklärt werden kann, ist in weiterer Forschung zu klären. In wieweit der Aufwand der DMP-Programme durch den begrenzten Erfolg zu rechtfertigen ist, muss in Kosten-Effektivitäts-Modellierungen geprüft werden.