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Hintergrund: In den letzten Jahren ist für Darmkrebs ein Rückgang der altersstandardisierten Inzidenz und Mortalität bei beiden Geschlechtern zu beobachten [1]. Ein Zusammenhang mit der Einführung der Früherkennungskoloskopie wird diskutiert. Prinzipiell könnten auch andere Faktoren zu dem Rückgang geführt haben. Daher sind weitere Untersuchungen zum Zusammenhang der beobachteten Trends mit der Darmkrebsfrüherkennung erforderlich.

Ziel: Primäres Ziel unserer Studie ist es mittels Sekundär- und Registerdaten auf regionaler Ebene („Landkreise“) einen Zusammenhang zwischen der Häufigkeit der Darmkrebsfrüherkennung und den Trends der Darmkrebsinzidenz und -mortalität zu zeigen. Dabei stellt die Heterogenität der Datenbasis in Bezug auf Herkunft und Struktur eine große Herausforderung dar. Bei der Zusammenführung der verschiedenen Datensätze sind insbesondere die Anpassungen zum Ausgleich mehrfacher Änderungen der Gebietseinheiten und die Extraktion von Daten aus Qualitätsberichten der Krankenhäuser sehr aufwendig.

Datenbasis:

• Teilnahmeraten für Früherkennungsuntersuchungen auf der Basis vertragsärztlicher Abrechnungsdaten nach § 295 SGB V, bereitgestellt durch das Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung in der Bundesrepublik Deutschland (Zi)
• Im Krankenhaus durchgeführte ambulante Koloskopien aus Qualitätsberichten nach § 137 Abs. 3 Satz 1 Nr. 4 SGB V
• Inzidenz (auch stadienspezifisch) und Mortalität bei Darmkrebs aus den epidemiologischen Krebsregistern
• Daten zu siedlungsstrukturellen Kreistypen (Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung [BBSR])
• Deprivations-Indizes (German Index of Multiple Deprivation [GIMD]) [2], [3]

Datenaufbereitung: Aufgrund von Gebietsreformen verringerte sich in den letzten zehn Jahren die Zahl der Kreise und kreisfreien Städte von 517 auf aktuell 402. Zeitliche Analysen sind nur dann sinnvoll darstellbar, wenn der Einfluss der auf Kreisebene erfolgten Gebietszuschnitte herausgerechnet bzw. die regionale Einheit zu allen Zeitpunkten in den aktuellen Grenzen betrachtet wird. Hierzu wurde ein vom BBSR [4] entwickeltes Verfahren auf unsere Daten angewandt, welches auf Basis der jährlichen Neuzuordnungen der Gemeinden eine Umschätzung von Daten älterer Kreisgebietsstände auf den aktuellen Gebietsstand ermöglicht. Sind die Gemeinden eines Altkreises im Beobachtungszeitraum in unterschiedliche neue Kreise eingegliedert worden, dann dient ihr Bevölkerungsanteil am Altkreis, ermittelt über die betreffenden Gemeinden, als Umrechnungsfaktor für die zugrundeliegenden Daten.

Die Daten zu ambulant durchgeführten Koloskopien stammen aus den Qualitätsberichten der Krankenhäuser und lagen für die Jahre 2008, 2010, 2012 und 2013 in Form von rund 8300 maschinenverwertbaren XML-Dateien vor. Um die darin enthaltenen Informationen zu extrahieren, wurde mit der Programmiersprache Python [5] ein XML-Parser entwickelt. Die Zuordnung der Patienten zu den Kreisen und kreisfreien Städten erfolgte über einen Abgleich der Postleitzahlen der Krankenhausstandorte mit einem Datensatz des OpenGeoDB-Projektes [6], welcher neben Postleitzahlen auch die amtlichen Gemeindeschlüssel enthält. Krankenhäuser, bei denen eine eindeutige Zuordnung über die Postleitzahl nicht möglich war, wurden anhand der Standortadresse und mit Hilfe des Gemeindeverzeichnis-Informationssystems der statistischen Ämter des Bundes und der Länder einem Kreis oder einer kreisfreien Stadt zugeordnet.

Das Einlesen, die Aufbereitung und die Analyse der Daten erfolgte mit der Programmiersprache R [7]. Angesichts der starken strukturellen Heterogenität der Datenbasis bot R hier den nötigen Funktionsumfang mit entsprechenden Dokumentationsmöglichkeiten, um dem Standard „Gute Praxis Sekundärdatenanalyse“ [8] und insbesondere dem Anspruch der Reproduzierbarkeit aller Ergebnisse und der Datenanalyse vorangegangenen Prozesse, gerecht zu werden.

Schlussfolgerung: Mit dem geschilderten methodischen Vorgehen konnte eine belastbare Datenbasis zur Auswertung unserer Fragestellungen erstellt werden.