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Hintergrund: Interaktion und nicht-lineare Effekte werden in Routinedatenanalysen selten berücksichtigt. Beispielhaft gibt es zahlreiche internationale Studien, welche den Einfluss der Kontinuität der hausärztlichen Versorgung auf die Überlebenszeit untersuchen, jedoch wird in keiner dieser Studien Interaktion oder nicht-lineare Effekte explizit berücksichtigt. Aus theoretischer Sicht, lässt sich aber eine mögliche Interaktion ebenso begründen wie die Annahme nicht-linearer Effekte.

Fragestellung: Gibt es nicht-linearer Effekte und Interaktionen bei dem Einfluss der hausärztlichen Versorgungskontinuität auf die Überlebenszeit?

Methode: Abrechnungsdaten von 100.000 AOK-Versicherten aus den Jahren 2011-2015 wurden analysiert. Die hausärztliche Versorgungskontinuität wurde anhand des Usual Provider of Care Index gemessen. Der Einfluss der Kontinuität auf die Überlebenszeit wurde mittels einer Cox-Regression mit zeitabhängigen Kovariaten adjustiert für Alter, Geschlecht, Gesamtzahl der Kontakte und Morbidität (Charlson Update Index) bestimmt. Dabei wurden die Interaktionen von Versorgungskontinuität mit Alter, Geschlecht und Morbidität ebenso berücksichtigt wie nicht-lineare Effekte über Kategorienbildung.

Ergebnisse: In den Jahren 2013 bis 2015 verstarben 5.247 Versicherte. Der Einfluss des Usual Provider of Care Index war nicht linear und abhängig von den Interaktionsvariablen Alter und Morbidität: Bei Versicherten mit einer geringen Morbidität und jüngerem Alter (bis 60 Jahren) zeigte sich kein Einfluss des Usual Provider of Care Indexes auf die Überlebenszeit. Bei Versicherten mit geringer Morbidität und höherem Alter war ein höherer Anteil an Hausarztkontakten an allen Arzt-Patienten-Kontakten negativ mit der Überlebenszeit assoziiert. Bei Versicherten mit einer hohen Morbidität (Charlson Update Index >= 5) war ein höherer Usual Provider of Care Index positiv für die Überlebenszeit außer bei Frauen in der höchsten Altersgruppe.

Diskussion: In der Vorliegenden Analyse konnte der soziale Status als potenzieller Confounder nicht berücksichtigt werden. Jedoch zeigte sich deutlich, dass der Effekt des Usual Provider of Care Index abhängig von Alter und Morbidität, teilweise auch von Geschlecht variiert, meist mit nicht-linearen Zusammenhängen.

Praktische Implikationen: In Routinedatenuntersuchungen der Versorgungsforschung, insb. zur Kontinuität der Versorgung, sollten zukünftig nicht-lineare Effekte und plausible Interaktionen in der Auswertung berücksichtigt werden.