Background: Certification programs seek to improve the quality of complex interdisciplinary models of care such as cancer treatment through structuring the process of care in accordance with evidence-based guidelines. In Germany, the German Cancer Society (Deutsche Krebsgesellschaft, DKG) provides a certification programme for cancer care that covers more than one thousand centers. In a recent retrospective cohort study, it has been shown on a large, nationwide data set based on data from a statutory health insurance and selected clinical cancer registries, that there is a benefit in survival for cancer patients who have received initial treatment in hospitals certified by the DKG. Here, we deduce two absolute measures from the relative benefit in survival with the aim to quantify this benefit if all patients had been treated in a certified center.
Methods: The WiZen study analysed survival of adult patients insured by the AOK with a cancer diagnosis between 2009 and 2017 in certified hospitals vs. non-certified hospitals. Besides Kaplan-Meier-estimators, Cox regression with shared frailty was used for 11 types of cancer in total, adjusting for patient-specific information such as demographic characteristics and comorbidities as well as hospital characteristics and temporal trend. Based on this regression, we predict adjusted survival curves that directly address the certification effect. From the adjusted survivals, we calculated years of life lost (YLL) and number needed to treat (NNT), along with a difference in deaths 5 years after diagnosis.
Results: Based on our estimate for the 537,396 patients that were treated in a non-certified hospital included in the WiZen study, corresponding to 68,7% of the study population, we find a potential of 33,243 YLL per year in Germany based on the size of the German population as of 2017. The potential to avoid death cases 5 years from diagnosis totals 4,729 per year in Germany.
Conclusion: While Cox regression is an important tool to evaluate the benefit that arises from variables with a potential impact on survival such as certification, its direct results are not well suited to quantify this benefit for decision makers in health care. The estimated years of life lost and the number of deaths that could have been avoided 5 years from diagnosis avoid mis-interpretation of the hazard ratios commonly used in survival analysis and should help to inform key stakeholders in health care without specialist background knowledge in statistics. Our measures, directly adressing the effect of certification, can furthermore be used as a starting point for health-economic calculations. Steering the care of cancer patients primarily to certified hospitals would have a high potential to improve outcomes.
Hintergrund: Zertifizierungsprogramme zielen darauf ab, die Qualität komplexer interdisziplinärer Versorgungsmodelle wie der Krebsbehandlung zu verbessern, indem der Versorgungsprozess nach evidenzbasierten Leitlinien strukturiert wird. In Deutschland bietet die Deutsche Krebsgesellschaft (DKG) ein Zertifizierungsprogramm für die Krebsversorgung an, das mehr als tausend Zentren umfasst. In einer kürzlich durchgeführten retrospektiven Kohortenstudie wurde anhand eines großen, bundesweiten Datensatzes, der auf Daten einer gesetzlichen Krankenversicherung und ausgewählter klinischer Krebsregister basiert, gezeigt, dass es einen Überlebensvorteil für Krebspatienten gibt, die in von der DKG zertifizierten Krankenhäusern erstbehandelt wurden. Hier leiten wir aus dem relativen Überlebensvorteil zwei absolute Maße ab. Dies geschieht mit dem Ziel, das Potential dieses Vorteils zu quantifizieren für die Annahme, dass alle Patienten in einem zertifizierten Zentrum behandelt worden wären.
Methoden: In der WiZen-Studie wurde das Überleben von erwachsenen AOK-Versicherten mit einer Krebsdiagnose zwischen 2009 und 2017 in zertifizierten Krankenhäusern im Vergleich zu nicht zertifizierten Krankenhäusern analysiert. Neben Kaplan-Meier-Schätzern wurde für insgesamt 11 Krebsarten eine Cox-Regression mit sog. „shared frailty“ verwendet, die für patientenspezifische Informationen wie demografische Merkmale und Komorbiditäten sowie Krankenhausmerkmale und den zeitlichen Verlauf adjustiert wurde. Auf der Grundlage dieser Regression berechnen wir adjustierte Überlebenskurven, die den Zertifizierungseffekt direkt berücksichtigen. Anhand dieser adjustierten Überlebenskurven werden die verlorenen Lebensjahre (Life Years lost, YLL) berechnet. Ebenfalls berechnet wird die Number needed to treat (NNT) für Überleben 5 Jahre nach Diagnosestellung und die daraus resultierende Anzahl vermeidbarer Todesfälle.
Ergebnisse: Basierend auf unserer Schätzung für die 537 396 Patienten, die in der WiZen-Studie in einem nicht zertifizierten Krankenhaus behandelt wurden, was 68,7% der Studienpopulation entspricht, finden wir ein Potenzial von 33 243 YLL pro Jahr in Deutschland, berechnet auf Grundlage der deutschen Bevölkerung im Jahr 2017. Das Potenzial zur Vermeidung von Todesfällen 5 Jahre nach der Diagnose beträgt in Deutschland 4.729 Fälle pro Jahr.
Schlussfolgerung: Die Cox-Regression ist zwar ein wichtiges Instrument zur Bewertung des Nutzens, der sich aus Adjustierung mit Variablen mit potenziellem Einfluss auf das Überleben ergibt, wie z. B. der Zertifizierung, aber ihre direkten Ergebnisse sind nicht gut geeignet, um diesen Nutzen für Entscheidungsträger im Gesundheitswesen zu quantifizieren. Die geschätzten verlorenen Lebensjahre und die Anzahl der Todesfälle 5 Jahre nach Diagnose, die hätten vermieden werden können, beugen einer Fehlinterpretation der in der Überlebensanalyse üblicherweise verwendeten Hazard Ratios vor und können dazu beitragen, eine Ergebnisdarstellung für wichtige Akteure im Gesundheitswesen ohne spezielles Hintergrundwissen in Statistik zu erreichen. Die hier vorgestellten Maße, die sich direkt auf die Auswirkungen der Zertifizierung beziehen, können darüber hinaus als Ausgangspunkt für gesundheitsökonomische Berechnungen verwendet werden. Die Steuerung von Krebspatient:innen in zertifizierte Krankenhäuser hätte ein hohes Potenzial, das Überleben bei Krebs zu verbessern.
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