Die Planung von Screeningprogrammen zur Gebärmutterhalskrebsvorsorge in Osteuropa: Sind HP-Virentests eine gangbare Alternative zur Abstrichuntersuchung?


Hausarbeit (Hauptseminar), 2003
21 Seiten, Note: 1,7

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Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Grundlagen
2.1. Zervixkarzinome
2.2. Das HP – Virus
2.3. Diagnose
2.3.1. Abstrichuntersuchung
2.3.2. HPV - Test
2.4. Mathematische Grundlagen: Markov-Modelle

3. Studie zum Vergleich von HPV-Tests und Abstrichuntersuchungen als primäre Screeningmethode
3.1. Durchführendes Institut
3.2. Problemstellung
3.3. Methodische Vorgehensweise: Das mathematische Modell
3.3.1. Grundannahmen und Dateninput
3.3.2. Berechnung der Outcomes: Kosten und „Life Years Saved“ (LYS)
3.3.3. Anteil der gescreenten Population (Coverage)
3.3.4. Sensitivitätsanalyse
3.3.5. Graphische Darstellung
3.4. Ergebnisse
3.5. Diskussion

4. Schlussbemerkungen

5. Literaturverzeichnis

1. Einleitung

„Rationalisierung vor Rationierung“[1] – Handlungsprämisse und zugleich Ausdruck des Dilemmas, in welchem sich nicht nur das deutsche Gesundheitssystem momentan befindet.

In Zeiten sinkender Einnahmen der sozialen Sicherungssysteme und gleichzeitig technisch und demographisch bedingt steigender Ausgaben im Gesundheitswesen stellt sich die Frage, wie das System als Ganzes auf Dauer überleben kann, ohne merkliche Einschnitte bezüglich des Zuganges zu Dienstleistungen im Gesundheitssektor und deren Qualität hinzunehmen – und somit weiterhin die breite Bevölkerung optimal versorgt werden kann.

Nimmt man die Herausforderung an, auch bei knapper werdenden Ressourcen eine gleichbleibend hohe Qualität in der medizinischen Versorgung gewährleisten zu wollen, ohne quantitativ den Katalog erstatteter Leistungen zu kürzen, so bleibt nur die logische Konsequenz, auf eine effiziente Ressourcenallokation hinzuarbeiten[2].

Aus der momentanen Situation heraus entwickelten sich in den letzten Jahren immer mehr ökonomische Ansätze, um verschiedene „konkurrierende“ medizinische Maßnahmen in puncto Kosten und Effektivität vergleichend analysieren zu können.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit einer Studie zur Analyse verschiedener Screeningoptionen zur Gebärmutterhalskrebsvorsorge in osteuropäischen Ländern auf Basis einer reinen Simulation. Bezüglich des verwendeten Analyseansatzes hat die Studie für künftige Untersuchungen auch hierzulande einen hohen Wert.

Zu Beginn dieser Arbeit werden einige medizinische und mathematische Grundlagen erläutert, im weiteren Verlauf das von den Autoren verwendete mathematische Modell skizziert, die Studie und deren erarbeitete Ergebnisse vorgestellt und im Anschluss kritisch gewürdigt.

2. Grundlagen

Zervixkarzinome

Nach den malignen Neoplasien der Brust, des Darmes und des Gebärmutterendometriums ist das Zervixkarzinom (auch Gebärmutterhalskrebs oder Collumkarzinom) der am vierthäufigsten auftretende bösartige Tumor der Frau. Im Jahr 2000 variierten nach WHO-Angaben die landesspezifischen Inzidenzraten zwischen 3 (Syrien) und 61 (Tansania), im hier näher untersuchten osteuropäischen Raum 17 [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten].[3]

Die eklatanten Differenzen lassen sich einerseits durch die regional sehr unterschiedlichen Vorsorgeuntersuchungen, andererseits durch den Hauptrisikofaktor der Erkrankung, Infektionen mit speziellen Typen des sexuell übertragbaren humanen Papillomavirus (HPV), erklären.[4]

Als unbedeutendere Risikofaktoren in Betracht kommen extrem frühe Schwangerschaften, genetische Disposition, erworbene Immunschwächen und frühe erste Sexualkontakte, diskutiert wird derzeit auch ein Einfluss von Tabakkonsum, der bislang aber noch nicht eindeutig nachgewiesen werden konnte.[5]

Die Eigenschaft, dass sich invasive Karzinome häufig erst nach einem bis zu 10 -jährigem Durchlauf von Vorstadien bilden, prädestiniert die Erkrankung für gute Screeningergebnisse, da diese sog. Präcancerosen durch Abstrichuntersuchungen während eines großen Zeitfensters entdeckt werden können.

In der Literatur sind viele unterschiedliche Einteilungen der prämalignen Plattenepithelveränderungen der Cervix Uteri gebräuchlich, die sich hauptsächlich durch den Schweregrad der histologisch bereits erkennbaren Entartung definieren.[6] Im Folgenden werden die Präcancerosen nach WHO-Klassifizierung in drei sog. CIN-Gruppen (C ervical I ntraepithelial N europlasia) unterteilt (Abb. 1):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Einteilung: “Cervical Intraepithelial Neoplasia” (World Health Organisation, International Society of Gynaecologic Pathology aus dem Jahr 1975. Quelle: Bender / Diedrich / Künzel, 2002, S. 102 [modifiziert])

Charakteristisch für die Präcancerosen ist, dass sie von einem Stadium ins nächste pro- oder regredieren, sich allerdings auch direkt zu invasiven Krebserkrankungen entwickeln können. So bilden sich beispielsweise zwischen 27 und 65 % der CIN 1 / 2-Läsionen spontan wieder zurück[7], 1 bis 5 % progredieren direkt in ein bösartiges Stadium.[8]

Zur allgemeinen Prognose muss gesagt werden, dass bei Behandlung der Vorstadien eine Heilung von annähernd 100% zu erwarten ist, was die Bedeutung der Screeninguntersuchung auch aus ökonomischer Sicht unterstreicht, da die Kosten einer Therapie eines invasiven Karzinoms die Vorsorge und einen eventuellen frühzeitigen Eingriff weit überschreiten[9] /[10] (siehe auch Kap. 3.3.2).

Das HP – Virus

Beim humanen Papillomavirus handelt es sich um ein DNA-Virus, dessen onkogene Wirkung auf Haut und Schleimhaut sich durch die in ihm enthaltenen E6- und E7 – Transformationsproteine erklärt. Bislang sind über 90 Subtypen bekannt, von denen allerdings nur einige als hochgefährlich anzusehen sind, da sie stark mit dem Auftreten von Karzinomen assoziiert sind. Hervorzuheben sind hierbei die Typen 16, 18 und 45.[11] Auch andere Formen sind erkennbar mit der Wahrscheinlichkeit einer späteren Krebserkrankung korreliert, allerdings nicht in dieser Deutlichkeit.[12]

Die Gefahr, dass eine bereits vorhandene Präcancerose bösartig progrediert ist bei Präsenz eines HPV um ein vielfaches höher als ohne. Allgemein lässt sich fest-stellen, dass in 90% aller CIN und in 98% aller hochgradigen Veränderungen das Virus nachweisbar ist.[13]

Der Umkehrschluss, dass nahezu alle HPV-Infektionen zu Gewebsveränderungen führen, ist allerdings nicht zulässig, schließlich persistiert das HPV verschiedenen Studien zufolge in einem großen Anteil der Bevölkerung, ohne dort Neoplasien zu verursachen. Syrjänen beziffert das lebenslange Risiko einer HPV-Infektion mit 80%[14], Sherlaw-Johnson spricht sogar von 84%.[15]

Diagnose

Im Rahmen der gynäkologischen Vorsorgeuntersuchungen werden vom Frauenarzt in aller Regel Gewebsproben (gründlicher Abstrich durch einen Spatel oder eine Bürste) entnommen, die anschließend im Labor zytologisch bewertet werden. Zusätzlich kann man das biopsierte Material einem HPV-Test unterziehen.

Abstrichuntersuchung

Diese seit 1971 in Deutschland vollständig von den Kassen getragene zytologische Untersuchung hat durch ihre Effektivität in den letzten drei Jahrzehnten maßgeblich dazu beigetragen, die Inzidenzraten von Zervixkarzinomen und deren Vorstufen deutlich zu senken. Dennoch kann sie nicht als perfekt bezeichnet werden. Fehlerquellen wie ein unvollständiger Abstrich, eine verunreinigte Probe oder auch menschliches Versagen bei der Bewertung verursachen oftmals Fehldiagnosen. Bis zu 44% falsch-negative Ergebnisse (bei leichten CIN) und 22% bei schweren Dysplasien[16] machen deutlich, dass weiter auf Verbesserungen und / oder Ergänzungen des Verfahrens hingearbeitet werden muss.

Es existieren noch weitere Probleme:[17]

- Aus der zytologischen Untersuchung kann nicht geschlossen werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine CIN sich vorwärts- oder zurückentwickeln wird. Dies führt zu einer großen Anzahl unnötig behandelter Frauen.
- Da die Zellen nur von der Oberfläche der Cervix entnommen werden, kann keine Aussage über das darunter liegende Gewebe gemacht werden. Der Abstrich ist also nicht vollkommen repräsentativ für das gesamte Gewebe.

HPV - Test

Eine wie eben angesprochene Ergänzung zur etablierten Untersuchung stellt ein HPV-Test dar. Das durch den Abstrich gewonnene Material kann zusätzlich auf das Vorhandensein von HPV-DNA untersucht werden, was allerdings die gesamten Kosten der Maßnahme um circa 20 % erhöht.[18] Eine Kostenreduktion ist allerdings zu erwarten, wenn man sich beim Screening primär auf das HPV konzentriert und nur Trägerinnen von „High-Risk“ - Virentypen näher untersucht, da hier Kolposkopien und zytologische Bestimmung für die breite Masse entfallen.

Auch wenn die im Anschluss vorgestellt Studie ebendieses untersucht – als primäre Screeningmethode sind die DNA-Nachweise (hierzulande) kaum in der Diskussion, da ihre Spezifität bislang noch zu gering ist, um ausreichend verlässliche Ergebnisse zu liefern.[19] Jedoch können sie als Prognosefaktor dienen, Anhaltspunkte für einen falsch-negativen Zellbefund liefern und dazu beitragen, den Screeningabstand gefährdeter Frauen zu verkürzen.[20] /[21] Insgesamt kann man dadurch mit einem weiteren Rückgang der Karzinominzidenzen und falsch-negativen Zytologieergebnissen rechnen.

Mathematische Grundlagen: Markov-Modelle

Ähnlich wie Entscheidungsbäume werden Markov-Modelle in gesundheits-ökonomischen Analysen dazu verwendet, Ereignis- und Entscheidungsabläufe zu strukturieren, empirische Daten zu synthetisieren oder klinische bzw. ökonomische Ergebnisse zu evaluieren.[22]

Die Modelle simulieren den Übergang eines Anteils einer Menge von Merkmalsträgern von einem Zustand Zn in einen anderen unter Berücksichtigung von zuvor festgelegten Wahrscheinlichkeiten für den Wechsel von einem Stadium in ein anderes, bzw. dem Verbleib im alten. Man nennt diese Übergangswahr-scheinlichkeiten. Bezogen auf gesundheitsökonomische Untersuchungen bedeutet dies: Es wird eine endliche Anzahl von sich gegenseitig ausschließenden Gesundheitszuständen definiert und für ein vorgegebenes Zeitintervall Tm (für alle m = 0,1,.,M) die Übergangswahrscheinlichkeiten Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten (,wobei gilt:Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten; für alle i,j = 1,, N) zwischen diesen Gesundheitszuständen (i zu j) festgelegt. Zusätzlich muss eine Ausgangsverteilung zum Zeitpunkt T0 vorgegeben werden.[23] Durch die Übergänge ändert sich die Verteilung der Population von jedem Zeitpunkt Tm zu Tm+1 . Zustände, die nicht wieder verlassen werden können (z.B. Tod), werden absorbierende Zustände genannt.

Eine wichtige Eigenschaft der Modelle ist die sog. Markov-Eigenschaft, die besagt, dass ein Zustand zu jedem beliebigen Zeitpunkt nur von seinem direkten Vorzustand abhängt, nicht von der übrigen Vergangenheit.[24] Schöffski / Schulenberg geben folgende Empfehlungen, wann Markov-Modelle zur Anwendung kommen sollten:[25]

1. Übergangswahrscheinlichkeiten und / oder zugehörige Kosten ändern sich im Zeitverlauf. (Bsp.: Die Wahrscheinlichkeit, sich neu mit HPV zu infizieren sinkt mit zunehmendem Alter)
2. Der Zeitpunkt, an dem ein bestimmtes Ereignis eintritt, spielt eine Rolle. (Bsp.: Ein junger Patient trägt i. d. R. bei chirurgischen Eingriffen ein geringeres Sterberisiko als ein alter)
3. Ein relevantes Ereignis kann mehrmals auftreten. (Bsp.: Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten )

Übergangswahrscheinlichkeiten lassen sich gut mit Hilfe eines Diagrammes (Abb. 2) oder auch in Matrizenform (Abb. 3.) darstellen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Darstellung eines Markov-Modelles in Diagrammform

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3: Darstellung in Matrizenform

Sind die Übergangswahrscheinlichkeiten festgelegt, definiert man als Ausgangszustand die aktuelle Verteilung der beobachteten Population über die möglichen Zustände. Es ließe sich beispielsweise der Anteil der Menschen der untersuchten Population, die sich zu T0 in einem Sonnen- Schneefall- oder Regengebiet befinden als Vektor Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten= (0,5 [Sonne]; 0,3 [Regen]; 0,2 [Schnee]) ausdrücken.

Durch Multiplikation des Vektors mit der Wahrscheinlichkeitsmatrix ergibt sich die Verteilung zu T1 :

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten(1) = Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten(0) Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten P = (0,5 ; 0,3 ; 0,2) Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

= (0,47 ; 0,1 ; 0,43)

Im Intervall T1 erleben also 47% der untersuchten Population Sonne, nur noch 10% Regen und 43% Schneefall. Analog lassen sich die Verteilungen für alle Ti bestimmen.

3. Studie zum Vergleich von HPV-Tests und Abstrichunter- suchungen als primäre Screeningmethode

Durchführendes Institut

Durchgeführt wurde die Studie vom Clinical Operational Research Unit des University College London, England im Jahr 1999.

Die Autoren Chris Sherlaw-Johnson (BA Hons. Mathematics / MSc. Operational Research) und Steve Gallivan (B.Sc. in Mathematics / Ph.D. in Mathematics) beschäftigten sich schon in zahlreichen vorangegangen Untersuchungen mit der mathematischen Modellierung natürlicher Krankheitsverläufe.[26] Veröffentlicht wurde die Studie 2000 in der dritten Ausgabe der Zeitschrift „Health Care Management Science“.

Problemstellung

Die „medizinische Überlegenheit“ des Abstrich-Screenings ist den HPV-Tests gegenüber unbestritten.[27] Dennoch wurde und wird in Ländern, in denen es bislang noch keine formalisierte Vorsorge gibt oder in denen die Ressourcen im Gesundheitswesen begrenzt sind, das primäre Screening anhand von HPV-DNA-Untersuchungen als mögliche Alternative diskutiert. Argumentationsgrundlagen hierfür sind die Erwartungen an die Prognosefähigkeit, niedrigere Kosten und die an dieser Stelle bislang noch nicht erwähnte Erhöhung der Compliance oder auch Coverage (der Grad der „Teilnahmebereitschaft“ bzw. Anzahl der tatsächlich gescreenten Individuen) der zu untersuchenden Bevölkerung.[28]

Die Studie vergleicht für verschiedene Optionen - bezüglich der Länge der Screeningintervalle (Abstand der einzelnen Screeninguntersuchungen) und Altersspanne der Zielpopulation – die jeweils zu erwartenden Ergebnisse für die beiden alternativen Methoden. Gemessen und bewertet werden die durch ein mathematisches Simulationsmodell berechneten Kosten, die gewonnenen Lebensjahre und der medizinische Ressourcenverbrauch.[29]

Ziel der Studie ist es nicht, ein einziges „optimales“ Modell in Bezug auf verwendete Methode, Altersspanne und Intervalllänge oder eine mögliche Kombination beider Verfahren zu bestimmen; vielmehr soll die generelle Durchführbarkeit von primären HPV-Screenings untersucht werden.[30]

Methodische Vorgehensweise: Das mathematische Modell

Grundannahmen und Dateninput

Den Unterbau des Modells stellt eine Simulation des natürlichen Krankheitsverlaufes dar, die sowohl die Inzidenzen von HPV-Infektionen verschiedener Schweregrade, deren Regression, die Progression in eine CIN und deren weitere Entwicklung berücksichtigt. In der graphischen Darstellung (Abb. 4) zeigt sich die Struktur des natürlichen Krankheitsverlaufes als Markov-Modell.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 4: Modellierung des natürlichen Krankheitsverlaufes. Die Pfeile symbolisieren mögliche Übergänge zwischen den Gesundheitszuständen. (Quelle: Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S.; 2000, S.325).

Zur Vereinfachung der Berechnungen kann in einem Alternativmodell die geringe Wahrscheinlichkeit der Entwicklung eines invasiven Karzinoms auch ohne HPV-Infektion vernachlässigt werden. Zu diesem Zweck definiert man die Übergangswahrscheinlichkeiten a:=0, b:=0. Dies widerspricht zwar dem natürlichen Krankheitsverlauf, spiegelt aber in etwa die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines falsch-negativen HPV-Tests wider.[31]

Darauf aufgesetzt wird nun ein Basismodell, das den Lebensablauf der Individuen der beobachteten Population nachahmt (Abb. 5) und die Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten relevanter Ereignisse (HPV-Infektion, CIN, Karzinom, Tod) berechnet. Unterteilt wird dieser Lebensverlauf in die drei Stadien vor, während und nach dem jeweils näher untersuchten Screeningzeitraum. Die Beobachtung beginnt im Alter von 15 Jahren, da dies der früheste Zeitraum ist, ab dem HPV-Infektionen und Neoplasien auftreten - zuvor wird die Population als krankheitsfrei angesehen.[32]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 5: Basismodell zur Berechnung erwarteter Krankheitsereignisse einer Population gesunder 15-jähriger Frauen für einen exemplarischen Screeningzeitraum zwischen dem 30. und 50. Lebensjahr.

(Quelle: Sherlaw-Johnson, C / Gallivan, S.; 2000, S.324).

Berücksichtigt werden in diesem Basismodell die sowohl von Zervixkarzinomen als auch von anderen Umständen verursachten altersspezifischen Mortalitätsraten sowie die Auswirkungen, die das Screening in Stadium 2 auf diese Raten hat.[33] Die zugrundegelegten Daten und deren Quellen werden zusammenfassend in folgender Tabelle benannt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 6: Art und Quelle der dem Modell zugrundeliegenden Daten. (Quelle: Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S.324).

Mit dem zugrundegelegten natürlichen Krankheitsverlauf lassen sich nun für die Population die erwarteten Ereignisse und der daraus folgende Ressourcenverbrauch berechnen.

Berechnung der Outcomes: Kosten und „Life-Years-Saved“ (LYS)

Den Bewertungsmaßstab zum Vergleich der unterschiedlichen Screeningoptionen bilden zum einen die erwarteten Kosten, zum anderen die Effektivität der Maßnahme. Die Effektivität wird ausgedrückt in Life-Years-Saved (LYS), also die Anzahl der durch die Durchführung gewonnenen Lebensjahre der Zielpopulation im Vergleich zur Lebenserwartung ohne ein Screeningprogramm.

Um beide Faktoren in einer Maßzahl unterzubringen, bildet man den Quotienten Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten und erhält somit einen Wert für die sog. Kosten-Wirksamkeit bzw. Cost-Effectiveness.[34]

Kosten:

Aufgrund des Fehlens verlässlicher Daten zu den Kosten der Untersuchung und Behandlung der Gebärmutter in osteuropäischen Ländern wird auf Studien aus Großbritannien verwiesen, die die relevanten Kosten wie folgt ausweisen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 7: Kosten von Screening und Behandlung ( Quelle: Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 326).

Untersuchungen zeigen, dass die Kosten zur Behandlung invasiver Tumore in Osteuropa – durch seltenere Anwendung einer Radiotherapie und geringerer palliativer Maßnahmen – um bis zu 50% niedriger ausfallen könnten.[35] Dieser Möglichkeit wird in der Studie ein eigenes Szenario gewidmet. Volkswirtschaftliche Kosten, wie beispielsweise die des Produktivitätsausfalls erkrankter Frauen werden nicht berücksichtigt.

LYS:

Zur Berechnung der LYS werden die altersbezogenen Mortalitätsraten für an Gebärmutterhalskrebs Erkrankter um den Anteil der Frauen bereinigt, die durch ein Screeningprogramm auffielen und im Anschluss erfolgreich behandelt werden könnten.[36] Diese nur durch die Screeningmaßnahme überlebenden Frauen unterliegen nun wie ihre gesunden Altersgenossinnen den spezifischen Mortalitätsraten, die nicht durch Zervixkarzinome verursacht werden. Unterstellt man für eine erfolglos bzw. nicht behandelte Frau eine durchschnittliche Überlebenszeit von 5 Jahren nach Auftreten der Erkrankung, so ergeben sich die LYS aus der Differenz des erwarteten Todeszeitpunktes ohne bzw. mit erfolgreicher Behandlung.[37]

Anteil der gescreenten Population (Coverage)

Die Annahme, man könne mit einem Screeningprogramm 100% der Population erreichen, ist unrealistisch. Selbst bei gut aufgebauten Programmen wird es immer einen Anteil an Frauen geben, der nicht erfasst wird.[38] Allerdings sollte bei den Verantwortlichen eines solchen Programmes genau diese Variable im Mittelpunkt des Interesses stehen, da eine höhere Coverage zum einen eine Erhöhung der LYS nach sich zieht, sowie die Gesamtkosten senkt, da weniger Behandlungen von invasiven Tumoren zu verzeichnen sein werden. Der Grad der Coverage wird in den Berechnungen berücksichtigt.

Sensitivitätsanalyse

Es wird betont, dass bei der Fülle der vorliegenden, teilweise breit gestreuten Daten, die Ergebnisse nur eine Approximation an die tatsächliche Effektivität der untersuchten Screeningoptionen sein können. Aus diesem Grund wurden die Ergebnisse im Rahmen einer Sensibilitätsanalyse auf ihre Stabilität bei variierenden Inputdaten hin geprüft.[39]

Ältere Veröffentlichungen der Autoren lassen darauf schließen, dass innerhalb dieser Analyse die HPV - Pro- und Regressionsraten um bis zu Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten% und die CIN – Inzidenz um bis zu Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten% variiert wurden.[40]

Graphische Darstellung

Zur Veranschaulichung werden in den Abbildungen 8-10 jeweils die Ergebnisse von vier untersuchten Alternativen einander in einem Koordinatensystem gegenüber-gestellt. Auf der horizontalen Achse sind die jährlichen Kosten pro 10.000 Frauen über 15 Jahren aufgetragen, auf der vertikalen die LYS pro 10.000 Frauen über 15 dargestellt.

Die Buchstaben H (= HPV-Test) und S (= Smear-Test, also Abstrich) bezeichnen das zugrundegelegte primäre Screening-Verfahren.

Jeder Punkt der Linien steht für ein einzelnes Ergebnis bezüglich Kosten und LYS in Abhängigkeit der Beteiligung am Programm. Der Schnittpunkt dieser Linien mit der Horizontalen symbolisiert eine Coverage von 0 %, d.h. die an dieser Stelle abzulesenden Kosten sind einzig der Behandlung invasiver Tumore zuzuordnen, da ein Screening hier praktisch nicht existiert. Das offene Ende steht für eine Coverage von 100%, dem, wenn auch nur theoretisch, maximal erreichbaren Wert. Die Ergebnisse einer Beteiligungsrate von 50% finden sich genau in der Mitte einer solchen Geraden die Beziehung zwischen Beteiligung einerseits und Kosten bzw. LYS andererseits wird also als linear vorausgesetzt.[41]

Ein Outcome bei einer bestimmten Coverage ist genau dann als besser anzusehen, wenn er im Schaubild weiter links (geringere Kosten) und weiter oben (mehr gewonnene Lebensjahre) zu finden ist. In diesem Fall wird er als dominant bezeichnet.

Ergebnisse

Anhand des vorgestellten mathematischen Modells werden für drei unterschiedliche Szenarien jeweils die Outcomes für die 4 Alternativen

- HPV – Test, Screeningintervall 5 Jahre
- HPV – Test, Screeningintervall 10 Jahre
- Abstrich – Test, Screeningintervall 5 Jahre
- Abstrich – Test, Screeningintervall 10 Jahre

bei einem Screeningzeitraum zwischen 25 und 60 Jahren berechnet und zum Vergleich graphisch dargestellt. Besonderer Wert wird bei der Beurteilung der Methoden auf Beteiligungsraten von 60% bei 5-jährigen und 70% bei 10-jährigen Screeningintervallen gelegt, da hier die in der Praxis jeweils maximal erreichbaren Coverage-Werte vermutet werden.[42]

1. Szenario (Abb. 8):

Auf Grundlage aller zuvor beschriebener Daten wurden in diesem „Basiszenario“ die Outcomes berechnet. Beurteilt man nun die eben erwähnten praktischen Maximalwerte, so fällt der für den von der Alternative „primäres HPV-Screening / 5 Jahre Abstand zwischen den Untersuchungen“ beobachteten Punkt auf, dass er von 2 anderen dominiert wird. Die Alternative ist sowohl teurer als auch weniger effektiv als die beiden 10-jährigen Screenings. Die Durchführung dieser Option sollte dementsprechend nicht wahrgenommen werden. Welche der drei anderen Alternativen gewählt werden sollte, hängt von den Präferenzen und den gewünschten Kosteneinsparungen des Entscheiders ab.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 8: Ergebnisse des Basisszenarios (Quelle: Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 327).

2. Szenario (Abb. 9):

Wie in 3.3.2. bereits erwähnt wurde, besteht die Möglichkeit, dass die in Osteuropa tatsächlich anfallenden Kosten für Therapien invasiver Karzinome bis zu 50 % geringer ausfallen könnten als im Basisszenario angenommen. Diesem Sachverhalt wird hier Rechnung getragen. Die relativen Positionen der Alternativen ändern sich nicht – wie zuvor wird die Variante „HPV / 5 Jahre“ dominiert und scheidet bei der Entscheidungsfindung aus. Die Option „Abstrich / 5 Jahre“ würde nun allerdings zu einer Gesamtkostensteigerung führen (verglichen mit der Option „kein Screening“).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 9: Ergebnisse bei reduzierten Kosten für die Behandlung invasiver Karzinome (Quelle: Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 328).

3. Szenario (Abb. 10):

Dies betrifft das in 3.3.1. angesprochene alternative Modell für den Krankheitsverlauf: Die Wahrscheinlichkeiten, dass ein bösartiger Tumor ohne eine HPV-Infektion entstehen kann, wurde als ´0´ definiert. Hierbei ist die Alternative „HPV / 10 Jahre“ sowohl günstiger als auch effektiver als der Rest.[43]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 10: Ergebnisse für das alternative Krankheitsmodell (Quelle: Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 328).

Diskussion

Auch wenn nur einige wenige von einer Vielzahl möglicher Optionen untersucht worden sind, belegt die Studie, dass ein primäres HPV-Screening prinzipiell durchführbar ist.[44] Des weiteren wird gezeigt, dass für den Erfolg der meisten Screeningmodelle eine möglichst hohe Beteiligung erzielt werden sollte. Hier werden nicht nur medizinische Argumente geltend gemacht, da eine höhere Coverage in vielen Fällen auch eine Senkung der Kosten verursacht.

Wie zuvor schon erwähnt, sollten die absoluten Ergebnisse der Studie mit Vorsicht betrachtet werden. Da die Datengrundlage vor allem aus Westeuropa und den USA stammt und das Modell viele Simplifikationen enthält, können die Outcomes nur als approximativ angesehen werden.[45] Als besonders problematisch hervorgehoben werden in diesem Zusammenhang die als linear angenommene Abhängigkeit von Coverage und Effektivität. In der Realität ist davon auszugehen, dass gerade die höhergradig gefährdeten Frauen (sie stammen oftmals niedrigeren sozialen Schichten) schwerer zum Screening zu bewegen sind , also in der gescreenten Population unterrepräsentiert sein werden.[46]

Die berechneten Kosten sind in mehrfacher Hinsicht unsicher: Zum einen sind die tatsächlichen Kosten für Tests und Therapie in Osteuropa nicht bekannt, zum anderen wird beim Versuch, auch die besonders gefährdeten Frauen zu erfassen, die Relation zwischen Coverage und Kosten nicht mehr linear verlaufen.

Weitere Studien über lokale Daten und die genauen Auswirkung der Coverage auf die Ergebnisse zur besseren Modellierung werden als sinnvoll erachtet.

4. Schlussbemerkungen

Das von Sherlaw-Johnson und Gallivan benutzte Simulationsmodell stellt einen Ansatz dar, dessen Einsatz vor allem dann sinnvoll ist, wenn praktische medizinische Studien aus ethischen oder auch finanziellen Gründen nicht indiziert wären. Im vorliegenden Fall wäre eine solche praktische Untersuchung mit zur Validierung nötigen hohen Fallzahlen und langen Beobachtungszeiträumen sehr teuer. Auch würde sich die Frage stellen, ob es moralisch tragbar wäre, eine Vergleichspopulation mit einer vermeintlich schlechteren Methode gegen ein bereits standardisiertes und anerkanntes Screeningmodell zu untersuchen.

Die Ergebnisse eines solchen Simulationsmodell können und sollten als Indikator für weitere praktische Studien gesehen werden, die sich durch ein positives Ergebnis rechtfertigen lassen.

Allerdings bleiben Zweifel an der Güte der berechneten Ergebnisse. Im Laufe der Recherche über die in der Studie zugrundegelegten Daten fiel mir deren breite Streuweite auf. Dies betraf sowohl die erwarteten Kosten als auch Inzidenzraten und Progressionswahrscheinlichkeiten. Viele der Daten stammen aus westeuropäischen und nordamerikanischen Studien, sind also nicht sicher auf Osteuropa übertragbar.

Zudem finden sich viele Vereinfachungen im Modell, wie beispielsweise die Annahmen zur linearen Abhängigkeit von Coverage, Kosten und Effektivität. Bei der Fülle der eingebrachten Daten potenziert sich somit die Wahrscheinlichkeit für Ergebnisse, die nicht der Wahrheit entsprechen. Dies wurde von den Autoren allerdings erkannt und folgerichtig im Rahmen einer Sensitivitätsanalyse näher untersucht. Leider fanden genaue Vorgehensweise und Ergebnisse diesbezüglich keine Erwähnung.

Letztendlich bleibt also festzuhalten, dass trotz des innovativen Ansatzes weitere Untersuchungen durchgeführt werden müssen, um speziell bei der hier untersuchten Fragestellung valide Ergebnisse zu liefern. Bei einer gesicherten Datenbasis jedoch können und sollten Simulationsmodelle im Rahmen gesundheitsökonomischer Studien vermehrt zum Einsatz kommen.

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Wolstenholme, J.L. / Whynes, D.K.: Stage-specific treatment costs for cervical cancer in the United Kingdom; in: European Journal of Cancer 34; 1998; S. 1889-1893.

World Health Organisation; GLOBOCAN 2000 (IARC CancerBase No. 5.); IARCPress, Lyon; in: http://www-dep.iarc.fr/globocan/globocan.html; 2001.

[...]


[1] Vgl. Schöffski / v.d. Schulenburg, 2000, S. V

[2] Vgl. Schöffski / v.d. Schulenburg, 2000, S. V.

[3] Vgl. WHO: GLOBOCAN 2000: Cancer Incidence, Mortality and Prevalence Worldwide

[4] Vgl. Medicine-Worldwide, 2003.

[5] Vgl. Bosch, F.X. et al, 1995a, S. 9.

[6] Vgl. Bender,H.G. / Diedrich, K. / Künzel, W., 2002b, S. 102.

[7] Vgl. Bender,H.G. / Diedrich, K. / Künzel, W., 2002a, S. 58.

[8] Vgl. Bender,H.G. / Diedrich, K. / Künzel, W., 2002b, S. 104.

[9] Vgl. Waughn, N. et al, 1996; S. 231ff., zitiert nach Sherlaw-Johnson, 2000, S. 326.

[10] Vgl. Quinn, M. et al, 1999, S. 1889ff. , zitiert nach Sherlaw-Johnson; 2000, S. 326.

[11] Vgl. Bender / Diedrich / Künzel, 2002b, S. 102.

[12] Genaue Daten finden sich in zahlreichen Veröffentlichungen. An dieser Stelle sei eine Studiensammlung zum Anlass eines fachbezogenen Expertenkongresses benannt: J. Monsego: „Screening of cervical cancer for whom, why and how“; EUROGIN, Paris, 1994.

[13] Vgl. Bender / Diedrich / Künzel, 2002b, S. 103.

[14] Vgl. Syrjänen, K.J. et al, 1996, S. 47.

[15] Vgl. Sherlaw-Johnson, C. et al, 1997, S. 212.

[16] Vgl. Hillemanns, P. / Thaler, C. / Kimmig,R., 1998.

[17] Vgl. Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 324.

[18] Vgl. Waughn, N. et al; 1996; S. 231ff., zitiert nach Sherlaw-Johnson, 2000, S. 326.

[19] P. Hillemanns / C. Thaler / R. Kimmig, 1998: 10-20% einer Population sind Träger des HP-Virus, die Prävalenz von CIN aller Stufen liegt jedoch bei nur 3-5%.

[20] Vgl. P. Hillemanns / C. Thaler / R. Kimmig, 1998.

[21] Vgl. Schiffman, M.H. / Sherman, M.E., 1994, S. 273.

[22] Vgl. Siebert, U. / Mühlberger, N./ Wasem, J., 1999, S. 30f.

[23] Vgl. Lauterbach, K. / Schrappe, M., 2001, S. 189ff.

[24] Vgl. Collins, L., 1972, S. 6.

[25] Vgl. Schöffski / v.d. Schulenburg, 2000, S. 110.

[26] Eine Übersicht der bisherigen Veröffentlichungen der Autoren gibt es unter: http://www.ucl.ac.uk/operational-research/staff.htm

[27] Vgl. Kap. 2.3.

[28] Vgl. Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 323.

[29] Vgl. Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 323.

[30] Vgl. Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 328.

[31] Vgl. Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 325.

[32] Vgl. Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 324.

[33] Vgl. Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 324.

[34] Vgl. Schöffski / v.d. Schulenburg, 2000, S. 192.

[35] Vgl. Wolstenholme, J.L. / Whynes, D.K., 1998, S.1889ff., zitiert nach Sherlaw-Johnson. C. / Gallivan, S., 2000, S. 326.

[36] Grundlage hierfür sind die in Großbritannien erzielten Erfolgsraten der Behandlung (Vgl. Quinn, M. et al, 1998, S. 904ff.)

[37] Vgl. Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 2000, S. 325.

[38] Vgl. Dpt. Of Health, Government Statistic Service, 1996, zitiert nach Sherlaw-Johnson, C., 2000; S. 326.

[39] Vgl. Sherlaw-Johnson. C. / Gallivan, S., 2000, S. 325.

[40] Vgl. Jenkins, D. / Sherlaw-Johnson, C. / Gallivan, S., 1996, S.769f.

[41] Vgl. Sherlaw-Johnson. C. / Gallivan, S., 2000, S. 326.

[42] Vgl. Sherlaw-Johnson. C. / Gallivan, S., 2000, S. 326.

[43] Vgl. Sherlaw-Johnson. C. / Gallivan, S., 2000, S. 328.

[44] Vgl. Sherlaw-Johnson. C. / Gallivan, S., 2000, S. 328.

[45] Vgl. Sherlaw-Johnson. C. / Gallivan, S., 2000, S. 328.

[46] Vgl. Sherlaw-Johnson. C. / Gallivan, S., 2000, S. 328.

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Details

Titel
Die Planung von Screeningprogrammen zur Gebärmutterhalskrebsvorsorge in Osteuropa: Sind HP-Virentests eine gangbare Alternative zur Abstrichuntersuchung?
Hochschule
Universität zu Köln
Veranstaltung
Hauptseminar "Management im Gesundheitswesen"
Note
1,7
Autor
Jahr
2003
Seiten
21
Katalognummer
V108332
Dateigröße
826 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Die Seminararbeit beschäftigt sich mit einem Artikel der Zeitschrift "Health Care Management Science", der die grundlegende Frage untersucht, ob sich die diagnostische Methode des Nachweises von humanen Papillomaviren (HPV) grundsätzlich zum primären Screening von bösartigen Veränderungen des Gebärmutterhalses (Pap/CIN Karzinome) eignet. Beantwortet wird diese Frage anhand einer auf einem Markov-Modell basierenden Simulation des natürlichen Krankheitsverlaufes.
Schlagworte
Planung, Screeningprogrammen, Gebärmutterhalskrebsvorsorge, Osteuropa, Sind, HP-Virentests, Alternative, Abstrichuntersuchung, Hauptseminar, Management, Gesundheitswesen
Arbeit zitieren
Rüdiger Wittmann (Autor), 2003, Die Planung von Screeningprogrammen zur Gebärmutterhalskrebsvorsorge in Osteuropa: Sind HP-Virentests eine gangbare Alternative zur Abstrichuntersuchung?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/108332

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