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Hintergrund: Um Ergebnisse wissenschaftlicher Untersuchungen der Versorgungforschung besser kommunizieren zu können, wird vermehrt die Verwendung absoluter Effektmaße, z.B. „natürliche Häufigkeiten“ diskutiert. Die bislang in der medizinischen Forschung häufig genutzten relativen Effektmaße, z.B. Chancenverhältnisse (Odds Ratios), Ratenverhältnisse (Rate Ratios) und relative Risiken, allein sind häufig mit Interpretationsschwierigkeiten verbunden. Es gilt, auch für die Versorgungforschung geeignete und möglichst eingängige Darstellungsweisen zu etablieren.

Problemstellung: Welche Alternativen zu den klassischen Darstellungsformen gibt es? Wo liegen die Vor-, wo die Nachteile?

Methoden: Zur beispielhaften Demonstration der Ergebnisdarstellung wurde die dichotome Variable („Hospitalisierung von Typ 2-Diabetikern“) aus Routinedaten der AOK Ba-Wü aus dem Jahr 2012 verwendet. In einem ersten Schritt wurde ein (gemischtes) logistisches Regressionsmodell gerechnet, in welchem für verschiedene Einflussgrößen adjustiert wurde. Auf Basis dieses Modells wurden anschließend populationsgemittelte Raten für beiden Gruppen berechnet, aus welchen dann adjustierte Anzahlen der Hospitalisierungen bestimmt werden können.

Ergebnisse: Wir präsentieren unsere Ergebnisse daher in 3 Darstellungsformen: Odds Ratios mit Konfidenzintervall und p-Wert, populationsgemittelte Raten und deren Differenzen, sowie adjustierte Anzahlen an Hospitalisierungen mit Konfidenzintervall. Während Odds Ratios klassischerweise für die Ergebnisdarstellung verwendet werden und relative Maße sind, sind die populationsgemittelten Raten bzw. die adjustierten Anzahlen Werte, die zwar auf bestimmten Kovariablen-Konstellationen beruhen, jedoch für gesundheitspolitische Entscheidungsträger und Praktiker etwas anschaulicher sein dürften.

Diskussion: Das Berichten von Odds Ratios ist die etablierte Form in wissenschaftlichen Arbeiten, stellt jedoch bzgl. der Interpretation, insbesondere bei Impact-Analysen, eine Herausforderung dar. Populationsgemittelte Raten und adjustierte Anzahlen können geeignete Alternativen sein, auch wenn diese ebenfalls Einschränkungen mit sich bringen.

Praktische Implikationen: Odds Ratios, populationsgemittelten Raten und adjustierten Anzahlen beruhen alle auf demselben logistischen Modell und sind daher in gleicher Weise valide Formen zur Präsentation der Ergebnisse. Letztere können für den Praktiker einfacher zu interpretieren sein und sind daher gut zur Veranschaulichung der Resultate geeignet. Grundsätzlich sollte die Darstellung der Ergebnisse auf die Zielgruppe und die jeweilige Fragestellung zugeschnitten sein. Welche Form dabei die geeignetste ist, muss im konkreten Einzelfall entschieden werden.