[Impact of Case Numbers on the 5-Year Survival Rate of Unicondylar Knee Replacements in Germany]

Z Orthop Unfall. 2018 Feb;156(1):62-67. doi: 10.1055/s-0043-116490. Epub 2017 Aug 23.
[Article in German]

Abstract

Background: Reported survival rates of unicondylar knee arthroplasty (UKA) vary considerably. The influences of patient characteristics and the type of implant have already been examined. This analysis investigated the influence of hospital volume on 5-year-survival rate, using administrative claims data of Germany's largest health insurance provider.

Methods: We analysed administrative claims data for 20,946 UKAs covered by the German local healthcare funds (Allgemeine Ortskrankenkasse, AOK) between 2006 and 2012. Survival rates were estimated using Kaplan-Meier analysis. The influence of hospital case numbers on 5-year survival was analysed by means of multivariable Cox regression adjusted for patient characteristics. We estimated hazard ratios (HR) with 95% confidence intervals for five hospital volume categories: < 12 cases, 13 - 24 cases, 25 - 52 cases, 53 - 104 cases, > 104 cases (per hospital and year).

Results: The overall 5-year Kaplan-Meier survival rate was 87.8% (95%-CI: 87.3 - 88.3%). This increased with hospital volume (< 12 cases: 84.1% vs. > 104 cases: 93.2%). The analysis identified low hospital volume as an independent risk factor for surgical revision (< 12 cases: HR = 2.13 [95%-CI 1.83 - 2.48]; 13 - 24 cases: HR = 1.94 [95%-CI: 1.67 - 2.25]; 25 - 52 cases: HR = 1.66 [95%-CI: 1.41 - 1.96]; 53 - 104 cases: HR = 1.51 [95%-CI: 1.28 - 1.77]; > 104 cases: reference category).

Discussion: Our analysis revealed a significant relationship between hospital case numbers and 5-year survival rate, which increases with hospital volume. The risk of surgical revision within 5 years in hospitals with fewer than 25 UKAs per year is approximately twice as high as in hospitals with more than 104 cases.

Hintergrund: Die Angaben zu Überlebensraten des unikondylären Kniegelenkersatzes (UKE) sind ganz unterschiedlich. Der Einfluss von Patientenfaktoren und Implantat wurden bereits untersucht. Ziel der Analyse war es, den Einfluss der Fallzahl pro Klinik auf die 5-Jahres-Überlebensrate (5-JÜR) anhand von Routinedaten der größten Krankenkasse Deutschlands zu überprüfen.

Methodik: Die Abrechnungsdaten von 20 946 UKEs der Allgemeinen Ortskrankenkasse (AOK) der Jahre 2006 – 2012 wurden analysiert. Zur Ermittlung der Standzeiten wurden Kaplan-Meier-Analysen durchgeführt. Der Einfluss der Fallzahl pro Klinik auf die 5-JÜR wurde mithilfe einer multivariablen Cox-Regression unter Berücksichtigung von Patientenfaktoren analysiert und Hazard Ratios (HR) mit 95%-Konfidenzintervallen (KI) berechnet. Dazu wurden 5 Fallzahlgruppen gebildet: < 12 Fälle, 13 – 24 Fälle, 25 – 52 Fälle, 53 – 104 Fälle, > 104 Fälle (jeweils pro Klinik und Jahr).

Ergebnisse: Insgesamt betrug die 5-JÜR nach Kaplan-Meier 87,8% (95%-KI: 87,3 – 88,3%). Sie nahm mit der Fallzahl stetig zu (< 12 Fälle: 84,1% vs. > 104 Fälle: 93,2%). Die Cox-Analyse ergab, dass kleinere Fallzahlen einen unabhängigen Risikofaktor für eine Revision darstellen (< 12 Fälle: HR = 2,13 [95%-KI: 1,83 – 2,48]; 13 – 24 Fälle: HR = 1,94 [95%-KI: 1,67 – 2,25]; 25 – 52 Fälle: HR = 1,66 [95%-KI: 1,41 – 1,96]; 53 – 104 Fälle: HR = 1,51 [95%-KI: 1,28 – 1,77]; > 104 Fälle: Referenz).

Diskussion: In dem untersuchten Kollektiv besteht ein klarer Zusammenhang zwischen einer höheren Fallzahl pro Klinik und der 5-JÜR. Diese nimmt stetig über alle analysierten Fallzahlkategorien zu. So ist etwa das Risiko einer Revision innerhalb von 5 Jahren in Kliniken mit einer Fallzahl von weniger als 25 UKE pro Jahr gegenüber einer Klinik mit mehr als 104 Fällen etwa doppelt so hoch.

MeSH terms

  • Aged
  • Arthroplasty, Replacement, Knee / statistics & numerical data*
  • Clinical Competence / statistics & numerical data*
  • Female
  • Germany
  • Health Facility Size / statistics & numerical data*
  • Humans
  • Kaplan-Meier Estimate*
  • Length of Stay / statistics & numerical data
  • Male
  • Middle Aged
  • Postoperative Complications / surgery
  • Prosthesis Failure*
  • Reoperation / statistics & numerical data
  • Risk Factors