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Optimiertes Monitoring epidemiologischer Trends zur Evaluation des Hautkrebsscreening
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Published: | August 30, 2022 |
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Hintergrund/Fragestellung: In Deutschland wurde 2008 das Hautkrebsscreening (HKS) als Leistung der GKV eingeführt. Die Evidenz zum Nutzen des HKS ist als „sehr gering“ einzustufen [1]. International sind keine randomisierten kontrollierten Studien vorhanden oder absehbar. Zur Bewertung des HKS muss daher auch auf vorhandene Daten zurückgegriffen werden. Das Projekt Pertimo („Perspektiven einer multimodalen Evaluation der Hautkrebsfrüherkennung“, Innovationsfond) hat das Ziel verschiedene Ansätze zur sekundärdatengestützten Evaluation der Hautkrebsfrüherkennung in Deutschland zu erproben und zu bewerten, unter anderem ein optimiertes Monitoring epidemiologischer Trends.
Methoden: Anonymisierte Einzelfalldaten zum malignen Melanom (ICD-10: C43, D03) und zum nicht-melanozytären Hautkrebs (C44, D04) wurden vom Zentrum für Krebsregisterdaten für die Jahre 1998 bis 2016 bereitgestellt, Mortalitätsdaten und Bevölkerungsdaten vom Statistischen Bundesamt.
Trendanalysen der Inzidenz werden von der Vollzähligkeit der Krebsregister beeinflusst, welche zeitlich und regional stark schwankt. Daher wurden Kriterien zur Bildung von Datenpools von unterschiedlicher Validität definiert. Stadien- bzw. lokalisationsspezifische Trendanalysen sind zudem durch fehlende Angaben zum Tumorstadium bzw. zur Lokalisation beeinträchtigt. Daher wurden fehlende Werte multipel imputiert.
Für verschiedene Hautkrebsentitäten wurden zeitliche Verläufe der Inzidenz gesamt, nach Altersgruppen, nach Tumorstadium und nach Lokalisation sowie der Mortalität dargestellt. Die Ergebnisse wurden in Abhängigkeit von Datenpools und Imputation verglichen.
Ergebnisse: Es wurden drei Pools mit hoher/eingeschränkter/stark eingeschränkter regionaler Validität identifiziert. Trendanalysen auf Basis des Pools mit hoher Validität beziehen sich auf eine Population von ca. 17 Millionen und werden durch Vollzähligkeitsmängel in der Krebsregistrierung kaum beeinträchtigt. Durch die multiple Imputation kann der Verzerrung durch zeitlich schwankende Anteile fehlender Stadien- bzw. Lokalisationsangaben entgegengewirkt werden, was interpretierbare Trendanalysen ermöglicht.
Schlussfolgerung: Wir empfehlen für ein optimiertes Monitoring epidemiologischer Trends im Rahmen der HKS-Evaluation die Beschränkung auf einen Datenpool mit hoher Validität und den Einsatz multipler Imputation für die Bewertung von stadien- oder lokalisationsspezifischen Trends.
Interessenkonflikte: Keine.