<link de fakultaet professuren hintermann-beat-oeffentliche-finanzen external-link-new-window internal link in current>Prof. Dr. Beat Hintermann, Florian Kuhlmey, Matthias Minke

Öffentliche Finanzen

Ziele des Projektes:
Das Ziel des Projekts ist eine methodisch saubere Aufbereitung von medizinischen und ökonomischen Daten, sowie deren Verwendung im Kontext einer Kosten-Nutzen Analyse. Dafür berechnen wir krankheitsspezifische Überlebenskurven in der Schweiz, basierend auf Daten der medizinischen Statistik der Krankenhäuser, und kontrolliert für Alter und Geschlecht. Wir berechnen mit statistischen Methoden die (nicht im Datensatz enthaltenen) Todesfälle, welche ausserhalb eines Krankenhauses auftreten, und quantifizieren die Behandlungskosten aufgrund des Pauschalvergütungssystems SwissDRG. Zusätzlich schätzen wir krankheitsspezifische Überlebenskurven unter der Annahme, dass eine Krankheit unbehandelt bleibt; diese Berechnung erfolgt aufgrund von epidemiologischen Studien. Informationen über krankheitsspezifische Überlebenskurven für den behandelten Krankheitsverlauf sind in der Schweiz erst für einige Krebserkrankungen verfügbar, für den unbehandelten Krankheitsverlauf noch gar nicht.

Wir konnten das Projekt noch nicht abschliessen. Ursachen sind v.a. der späte Erhalt der Daten sowie Komplikationen bei der Kombination unserer beiden Datenquellen.

Realisierte Schritte:

• Auswertung von epidemiologischen Studien (Sichtung von >110 Papieren, die den natürlichen Verlauf von >60 Krankheiten und Diagnosen beschreiben); Fokussierung auf bisher 9    Krebserkrankungen aufgrund von Datenverfügbarkeit, Bestimmung unbehandelter Überlebenskurven.
• Bereinigung des BfS-Datensatzes „Medizinische Statistik der Krankenhäuser“ (beantragt im Januar 2015, erhalten erst im September), Erstellung deskriptiver Statistiken, coding zur Berechnung der Höhe der Fallpauschalen, Aufbereitung der Daten zur Berechnung der Überlebenskurven.
• Adaption und Implementierung der auf Farsi und Ridder (2006) basierenden Schätzmethode zur Berechnung der in- und out-of-hospital „hazard rates“ in einem mehrstufigen Verfahren, aus denen sich die krankheitsspezifischen, behandelten Überlebenskurven für die Schweiz ergeben.
  

Bisherige Ergebnisse:
Ein Vergleich der berechneten behandelten und unbehandelten Überlebenskurven impliziert eine Mortalitätsreduktion durch Behandlung in der Schweiz, deren Ausmass unplausibel erscheint. Als mögliche Ursachen identifizierten wir vor allem folgende zwei Punkte:

1.     Stichprobenverzerrung („selection bias“) in den epidemiologischen Studien: Wer lässt sich (nicht) behandeln und wie können wir dafür korrigieren?

2.     Identische Definition des Krankheitsbeginns („onset-of-risk) nötig, um wirklich vergleichbare Überlebenskurven für den behandelten und unbehandelten Verlauf der jeweiligen Krankheiten zu erhalten.<link typo3>[1]

Die Stichprobenverzerrung ist nicht systematisch für alle untersuchten Krankheiten gleich relevant, sondern von der in den epidemiologischen Studien vorgenommenen Auswahl der Patienten abhängig. Somit lässt sich hier keine allgemeine Lösungsstrategie erarbeiten.

Betreffend den zweiten Punkt, erscheint zumindest für manche Krebserkrankungen eine einheitliche Definition des Krankheitsbeginns möglich, da beim Schweizer Krebsregister (NICER) zusätzliche Informationen existieren, in welchen Stadien (evtl. sogar nach welcher Zeit seit der Erstdiagnose) die erste Hospitalisierung typischerweise erfolgt. Derzeit versuchen wir so den ursprünglichen Forschungsplan in reduzierter Form (weniger Krankheiten, eingeschränkte Aussagekraft) zu realisieren.

Die Definition des onset-of-risk in der Medizinischen Statistik verzerrt die gemessene absolute Lebenserwartung und stellt somit ein Problem für den Vergleich mit den epidemiologischen Studien dar. Bei Vergleichen innerhalb der Medizinischen Statistik taucht dieses Problem nicht auf. So kann beispielsweise untersucht werden, ob und inwiefern regionale Unterschiede wie verschiedene Spitalfinanzierungssysteme einen Einfluss auf Behandlungserfolg und –kosten haben. Weiterhin kann auf die Entwicklung über die Zeit abgestellt werden, d.h. ob sich etwa technologischer Fortschritt abbilden lässt. Diese im ursprünglichen Forschungsplan nicht vorgesehenen Analysen, die im Idealfall kausale Aussagen über die Ursachen allfälliger kantonaler Unterschiede zulassen, versuchen wir deshalb ins Forumsprojekt einzubinden.

Wir planen, bis Ende April unsere Analyse der regionalen Variation in einem Arbeitspapier zu vertexten. Je nachdem, wie erfolgreich wir unsere ursprüngliche Idee noch umsetzen können, entsteht ein weiteres Arbeitspapier, das zumindest die Datenbank der epidemiologischen Studien beschreibt.

Präsentationen und Konferenzen:
Posterpräsentation auf der „Second PhD Student – Supervisor Conference“ der European Health Economics Association (EUHEA) am 2. - 4. September in Paris (M. Minke).

<link typo3>[1] Dies ist deshalb ein Problem, weil der initiale Aufenthalt im Spital uns als Approximation für das onset-of-risk dient. Wenn nun der erste stationäre Aufenthalt systematisch später erfolgt als der wahre onset-of-risk (im Sinne der ersten Erwähnung in der Krankenakte, die in epidemiologischen Studien Verwendung findt), dann unterschätzen wir zwangsläufig die Lebenserwartung der behandelten Patienten. Ein naiver Vergleich der unbehandelten mit der behandelten Mortalität würde dann ein zu negatives Bild der Realität widergeben.