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21. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung

Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e. V.

05.10. - 07.10.2022, Potsdam

Der Einsatz von Data-Mining Methoden auf externe Qualitätssicherungsdaten zur Ableitung künftiger Handlungsempfehlungen im Studiendesign am Beispiel der Neonatologie

Meeting Abstract

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  • Sandra Mayer-Huber - Technische Hochschule Rosenheim, Forschung und Entwicklung, Rosenheim, Deutschland

21. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF). Potsdam, 05.-07.10.2022. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2022. Doc22dkvf106

doi: 10.3205/22dkvf106, urn:nbn:de:0183-22dkvf1069

Published: September 30, 2022

© 2022 Mayer-Huber.
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Hintergrund: In Deutschland werden 8,17% der Kinder zu früh geboren, was mit einem hohen Risiko von gesundheitlichen Folgen sowie psychischen Belastungen der Eltern einhergeht [1]. Daraus folgen auch deutliche gesundheitsökonomische Auswirkungen von bis zu 170.000 US $ für den initialen Krankenhausaufenthalt [2] und längeren Krankenhausaufenthalten bis zum 4ten Lebensjahr, was zusätzlich per capita 3.000 € Mehrkosten verursacht [3]. Angesichts des damit einhergehenden Kostendrucks ist das Interesse an adäquaten Versorgungsmodellen groß. Zahlreiche Studien befassen sich mit optimierten Versorgungsmodellen [4]. Wenn auch „Frühgeburtlichkeit“ durch die WHO klar definiert ist (GA < 37te SSW), zeigen Studien eine ausgeprägte Heterogenität des Reifegrades. Der Einschluss erfolgt teils nur über das Geburtsgewicht der Kinder, unter Annahme einer adäquaten Abbildung des Reifegrades [5] oder über sehr unterschiedliche Spannbreiten des Gestationsalters (GA) ohne weitere Betrachtung des Geburtsgewichtes [6], [7]. Die uneinheitliche Anwendung kann dann in der Folge zu Ergebnisverzerrungen führen, wenn bspw. die Verweildauer (VWD) als primäres Outcome verwendet wird, welche wiederrum vom Reifegrad beeinflusst wird.

Fragestellung und Zielsetzung: Es bleibt zu klären, inwieweit das Geburtsgewicht und das GA äquivalent verwendet werden können. Durch den hohen Zusammenhang des Reifegrades mit der VWD ist weiter zu eruieren, ob Empfehlungen zur Einteilung der Studienpopulation möglich sind. Wie stark die VWD durch die Ausgangsbedingungen beeinflusst wird, ist entscheidend für eine kritische Würdigung dieser als primäres Outcome.

Methode und Ergebnisse: Unter Verwendung der bayerischen Daten der externen Qualitätssicherung des Moduls Neonatologie von 2010–2019 geborener Kinder (n=148 847) wurde eine Stichprobe zur Analyse der Frühgeburtlichkeit generiert. Die Korrelation zwischen Geburtsgewicht und GA wurde berechnet (rho = 0,709). Zur Diskussion möglicher Einteilungen konnte ein Entscheidungsbaum (überwacht) sowie eine Clusteranalyse (unüberwacht) genutzt werden. Um die kritische Würdigung der VWD als primäres Outcome zu ermöglichen, fand ein Regressionsmodell unter Annahme einer Gamma-Verteilung Verwendung (Pseudo-R² über 0,7).

Diskussion: Kostenträgerdaten des Kindes beinhalten i.d.R. das Geburtsgewicht und nicht das GA, was die Kenntnis über die tatsächliche Höhe des Zusammenhangs unabdingbar macht. In Anbetracht des hohen Zusammenhangs der VWD mit dem Reifegrad, ist eine durchdachte Strategie der Ein- und Ausschlusskriterien notwendig. Da die VWD zu einem großen Teil von den Ausgangsparametern des Kindes und nicht durch die stationäre Behandlung beeinflusst wird, bleibt fraglich, ob sich als primäres Outcome die Komplikationsraten wie Sepsis, welche nicht vorhersagbar sind, besser eigenen würden. Die Verwendung der VWD sollte folglich als Outcome für neue Versorgungsmodelle hinterfragt werden.

Appell: Unter Verwendung von Sekundärdaten können ressourcenschonend Implikationen für die Forschungspraxis gewonnen werden.


Literatur

1.
WHO. Preterm birth fact sheet. [Stand: 15.03.2021]. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/preterm-birth External link
2.
Petrou S, Yiu HH, Kwon J. Economic consequences of preterm birth: a systematic review of the recent literature (2009-2017). Arch Dis Child. 2019 May;104(5):456-65. DOI: 10.1136/archdischild-2018-315778 External link
3.
Rüdiger M, Heinrich L, Arnold K, Druschke D, Reichert J, Schmitt J. Impact of birthweight on health-care utilization during early childhood - a birth cohort study. BMC Pediatr. 2019 Mar;19(1):69. DOI: 10.1186/s12887-019-1424-8 External link
4.
Mayer-Huber S, Paulick J, Pricoco R. Outcome-Messung familienintegrierender Versorgungsmodelle für Frühgeborene: Ein Scoping-Review. Gesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement. 2022; 27(01): 36-45. DOI: 10.1055/a-1652-8976 External link
5.
Lv B, Gao XR, Sun J, Li TT, Liu ZY, Zhu LH, Latour JM. Family-Centered Care Improves Clinical Outcomes of Very-Low-Birth-Weight Infants: A Quasi-Experimental Study. Front Pediatr. 2019;7:138. DOI: 10.3389/fped.2019.00138 External link
6.
Byers JF, Lowman LB, Francis J, Kaigle L, Lutz NH, Waddell T, Diaz AL. A quasi-experimental trial on individualized, developmentally supportive family-centered care. J Obstet Gynecol Neonatal Nurs. 2006 Jan-Feb;35(1):105-15. DOI: 10.1111/j.1552-6909.2006.00002.x External link
7.
van Veenendaal NR, van der Schoor SRD, Heideman WH, Rijnhart JJM, Heymans MW, Twisk JWR, van Goudoever JB, van Kempen AAMW. Family integrated care in single family rooms for preterm infants and late-onset sepsis: a retrospective study and mediation analysis. Pediatr Res. 2020 Oct;88(4):593-600. DOI: 10.1038/s41390-020-0875-9 External link