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Führt eine digitale Unterstützung zu einer besseren Entscheidungsqualität zur Knieendoprothese – eine stepped-wedge Cluster-randomisierte Studie
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Authors
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Jörg Lützner
- UniversitätsCentrum für Orthopädie, Unfall- & Plastische Chirurgie, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany
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Franziska Beyer
- UniversitätsCentrum für Orthopädie, Unfall- & Plastische Chirurgie, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany
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Waldemar Hahn
- Institut für Medizinische Informatik und Biometrie, Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany
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Toni Lange
- Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung, Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany
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Stefanie Deckert
- Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung, Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany
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Jochen Schmitt
- Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung, Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany
| Published: | October 23, 2023 |
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Fragestellung: Ein relevanter Anteil von Patienten nach Knieendoprothese ist mit dem Behandlungs-ergebnis nicht vollständig zufrieden. Dafür werden u.a. auch Indikationsstellung, unrealistische Erwartungen und nicht auseichende Patientenaufklärung verantwortlich gemacht.
Ziel der Studie war es, zu untersuchen in welchem Ausmaß eine digitale Unterstützung der Indikationsstellung und der partizipativen Entscheidungsfindung zu einer besseren Entscheidungsqualitätg beitragen kann.
Methodik: Im Rahmen eines vom Innovationsfond unterstützten Projektes wurde eine App entwickelt (EKIT-Tool), welche die Indikationskriterien der aktuellen S2k-Leitlinie „Indikation Knieendoprothese“ sowie weitere Informationen zu Funktion, Lebensqualität und Erwartungen erfasst und im Indikationsgespräch darstellt.
Patienten mit Gonarthrose und Vorstellung zur Frage Knieendoprothese wurden in 10 Zentren in Deutschland eingeschlossen. Die 10 Zentren wurden Cluster-randomisiert, sodass die App schrittweise in den Zentren eingeführt wurde.
Bei allen Patienten erfolgte zunächst eine Befragung via Tablet zu Beschwerden, Vorbehandlung, Behandlungspräferenzen und -zielen. In der Interventionsphase wurden diese Informationen durch die App im Arzt-Patientengespräch dargestellt. In der Kontrollphase standen die erhobenen Daten im Arzt-Patientengespräch nicht zur Verfügung und das Gespräch erfolgte nach klinischen Standards. Unmittelbar nach dem Arzt-Patientengespräch erfolgte in beiden Studienphasen eine Befragung zur Qualität und Zufriedenheit mit dem Gespräch sowie der getroffenen Entscheidung zur bzw. gegen eine Knie-TEP.
Primärer Endpunkt war die Entscheidungsqualität des Patienten im Arzt-Patienten-Gespräch gemessen mittels des Hip and Knee Quality Decision Instrument (HK-DQI).
Ergebnisse und Schlussfolgerung: Bis 01/2023 konnten von den geplanten 1.080 Patienten insgesamt 978 ausgewertet werden. Bei den eingeschlossenen Patienten wurde bei 86% die Indikation zur Knieendoprothese gestellt.
Die Konkordanz der Behandlungspräferenz der Patienten und der Entscheidung zur/gegen eine Knieendoprothese lag bei 88% in der Kontrollphase gegenüber 95% in der Interventionsphase.
Im HK-DQI Wissensscore als Surrogatparameter für eine informierte Entscheidung erreichten die Patienten in der Kontrollphase zu 75% richtige Antworten und in der Interventionsphase 91%.
Mit dem Arzt-Patientengespräch waren 73% der Patienten in der Kontrollphase und 76% in der Interventionsphase sehr zufrieden und weitere 26%/23% zufrieden. Auch auf ärztlicher Seite zeigte sich eine hohe Zufriedenheit mit dem Aufklärungsgespräch.
Fazit: Die übersichtliche Darstellung der Indikationskriterien in einer App ist möglich und dadurch konnte die Entscheidungsqualität für oder gegen eine Knieendoprothese verbessert werden.
