gms | German Medical Science

HEC 2016: Health — Exploring Complexity
2016 Joint Conference of GMDS, DGEpi, IEA-EEF, EFMI

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

28.08. - 02.09.2016, München

Anteile statistisch geheilter Krebspatienten in Deutschland

Meeting Abstract

Search Medline for

  • Jörg Haberland - Robert Koch-Institut, Berlin, Deutschland
  • Nadia Baras - Robert Koch-Institut, Berlin, Deutschland

HEC 2016: Health – Exploring Complexity. Joint Conference of GMDS, DGEpi, IEA-EEF, EFMI. München, 28.08.-02.09.2016. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2016. DocAbstr. 396

doi: 10.3205/16gmds055, urn:nbn:de:0183-16gmds0556

Published: August 8, 2016

© 2016 Haberland et al.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. See license information at http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.


Outline

Text

Hintergrund: Das Zentrum für Krebsregisterdaten im Robert Koch Institut erhält jährlich per Gesetz die Daten der epidemiologischen Krebsregister Deutschlands. Auf diesen Daten basierende Überlebensanalysen bieten keine direkten Informationen zur Heilung der Patienten als primäres Behandlungsziel. Parametrische Heilungsmodelle erlauben es jedoch, den Anteil statistisch Geheilter zu schätzen. Eine Gruppe von Krebspatienten wird als statistisch geheilt betrachtet, wenn sich deren Mortalität nicht wesentlich von der in der Allgemeinbevölkerung unterscheidet. Obwohl derartige Analysen international weit verbreitet sind, liegt für Deutschland nur eine ältere Auswertung des Robert Koch-Instituts mit Daten aus den 1980er Jahren vor, die hiermit um aktuelle Schätzungen ergänzt wird.

Methoden: Die Daten derjenigen bundesdeutschen bevölkerungsbezogenen Krebsregister von ausreichender Qualität und mit einer mindestens 10-jährigen Erfassungszeit werden herangezogen, um mittels parametrischer Modellierungen der Überlebenszeiten von Patienten (15-79 Jahre) die Anteile statistisch Geheilter für 10 ausgewählte Krebserkrankungen sowie Krebs gesamt zu berechnen, die auch schon in einer älteren Studie des Robert Koch-Instituts untersucht wurden. Um aktuelle Schätzungen zu erhalten, werden Periodenanalysen mit einer Follow-Up-Zeit von 10 Jahren für das Periodenfenster 2010-2012 durchgeführt.

Ergebnisse: Bezüglich Krebs gesamt bei Frauen resultiert ein geschätzter Anteil statistisch Geheilter von rund 62%. Bei Männern fiel dieser Anteil mit rund 56% geringer aus. Dementsprechend zeigen sich für die alle hier untersuchten Krebserkrankungen bei Frauen höhere geschätzte Anteile Geheilter als bei Männern. Die höchsten Anteile Geheilter werden beim Prostatakrebs (Männer) und beim malignen Melanom der Haut (Frauen) mit jeweils rund 91% geschätzt. Die niedrigsten Anteile Geheilter zeigen sich dagegen beim Lungenkrebs mit 15% bei Männern und rund 19% bei Frauen. Bei allen hier untersuchten Krebserkrankungen sind die geschätzten Anteile statistisch Geheilter gegenüber den 1980er Jahren in Deutschland angestiegen.

Zusammenfassung: Auf Basis der Daten der in Deutschland inzwischen flächendeckend erfassenden epidemiologischen Krebsregister können wichtige populationsbezogene Erkenntnisse zum statistischen Heilungsgeschehen gewonnen werden. Dabei zeigen sich starke Unterschiede zwischen den verschiedenen Krebserkrankungen hinsichtlich des geschätzten Anteils Geheilter. Für einige Krebserkrankungen erscheinen längere Follow-Up-Zeiten notwendig, um verlässliche Schätzungen zu erhalten.


Literatur

1.
Schön D, Bertz J, Görsch B, Haberland J, Ziegler H, Stegmeier C, Eisinger B, Stabenow R. Entwicklung der Überlebensraten von Krebspatienten in Deutschland. Gesundheitsberichterstattung für Deutschland, Robert Koch-Institut. Berlin; 1999.
2.
Lambert PC. Modeling of the cure fraction in survival studies. The Stata Journal. 2007;7:351-375.
3.
Cvancarova M, Aagnes B, Fosså SD, Lambert PC, Møller B, Bray F. Proportion cured models applied to 23 cancer sites in Norway. International Journal of Cancer. 2013;132:1700-1710.