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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

Familiäre Hypercholesterinämie in der Primärversorgung in Deutschland. Diabetes and Cardiovascular Risk Evaluation: Targets and Essential Data for Commitment of Treatment (DETECT) – Studie

Meeting Abstract

  • Nina Schmidt - D-A-CH-Gesellschaft Prävention von Herz-Kreislauf-Erkrankungen e.V., Mannheim, Deutschland
  • Burkhard Schmidt - Hochschule für Internationales Management Heidelberg, Heidelberg, Deutschland
  • Alexander Dressel - D-A-CH-Gesellschaft Prävention von Herz-Kreislauf-Erkrankungen e.V., Mannheim, Deutschland
  • Ingrid Gergei - Medizinische Klinik V (Nephrologie, Hypertensiologie, Rheumatologie, Endokrinologie, Diabetologie), Medizinische Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg, Mannheim, Deutschland
  • Jens Klotsche - Deutsches Rheuma-Forschungszentrum Berlin, Leibnitz-Institut, Berlin, Deutschland
  • Lars Pieper - Behaviorale Epidemiologie, Technische Universität Dresden, Dresden, Deutschland
  • Hubert Scharnagel - Klinisches Institut für Medizinische und Chemische Labordiagnostik, Medizinische Universität Graz, Graz, Österreich
  • Winfried März - Medizinische Klinik V (Nephrologie, Hypertensiologie, Rheumatologie, Endokrinologie, Diabetologie), Medizinische Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg, Mannheim, Deutschland; Klinisches Institut für Medizinische und Chemische Labordiagnostik, Medizinische Universität Graz, Graz, Österreich; Synlab Akademie, Synlab Services GmbH, Augsburg, Deutschland
  • Hendrik Lehnert - Universität zu Lübeck, Lübeck, Deutschland
  • David Pittrow - Institut für klinische Pharmakologie, Technische Universität Dresden, Dresden, Deutschland
  • Günter Stalla - Max-Planck-Institut für Psychatrie, München, Deutschland
  • Hans-Ulrich Wittchen - Institut für klinische Psychologie und Psychotherapie, Technische Universität Dresden, Dresden, Deutschland
  • Tanja Grammer - Medizinische Klinik V (Nephrologie, Hypertensiologie, Rheumatologie, Endokrinologie, Diabetologie), Medizinische Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg, Mannheim, 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. 265

doi: 10.3205/16gmds077, urn:nbn:de:0183-16gmds0775

Published: August 8, 2016

© 2016 Schmidt et al.
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Hintergrund: Die familiäre Hypercholesterinämie (FH) ist eine genetisch bedingte Erhöhung des LDL-Cholesterins; sie erhöht das Risiko von kardiovaskulären Erkrankungen. Dieses Risiko lässt sich durch frühzeitige Diagnose und Therapie signifikant senken. In Deutschland gibt es bisher keine verlässlichen Zahlen zur Prävalenz von FH. Diese Studie schätzt erstmals die Prävalenz von FH in Deutschland anhand einer Kohorte aus der ärztlichen Primärversorgung.

Methoden: Daten aus der populationsbasierten DETECT-Studie nutzend, standen Blutfettwerte und medizinische Daten von 4722 Patienten zur Verfügung. Die Prävalenzen wurde mittels DLCN- und USMEDPED-Kriterien abgeschätzt. Die Daten wurden für Alter und Geschlecht stratifiziert. Gruppenunterschiede wurden mittels Chi2 und ANOVA berichtet.

Ergebnisse: Die Prävalenz war mit 1:300 am Zeitpunkt der Erhebung höher als bisher angenommen. FH-Patienten erreichten in keinem Fall den LDL-Zielwert von weniger als 130mg/dl. Für Frauen unter 50 Jahren liegt das 95. Perzentil des LDL-Wertes unter dem bisherigen Grenzwert von 190 mg/dl, was auf eine FH-Unterdiagnose in dieser Bevölkerungsgruppe hinweisen könnte. Auffällig ist weiterhin, dass die verwendeten, etablierten Diagnose-Scores deutlich unterschiedliche Patienten identifizieren.

Zusammenfassung: FH kommt wesentlich häufiger vor als bisher angenommen. Bisherige Grenzwerte und verwendete Diagnose-Scores sollten überdacht werden. Zukünftige Forschung sollte versuchen, die Diagnoserate mittels eines Kaskadenscreenings zu erhöhen und die klinische Diagnostik mit Hilfe von Registerdaten zu verbessern.