Seit 2005 stehen Daten zu allen Krankenhausaufenthalten in Deutschland für wissenschaftliche Zwecke über die Diagnosis-Related Group (DRG)-Statistik des Forschungsdatenzentrums des Statistischen Bundesamtes (DESTATIS) zur Verfügung. Diese Hospitalisierungsdaten, einschließlich Diagnosen und Verfahren, sind eine wertvolle Quelle für national repräsentative Daten zur Behandlung von Patienten im Krankenhaus. Diese Datenbank stellt eine nahezu vollständige Sammlung aller Krankenhausaufenthalte in deutschen Krankenhäusern dar, die nach dem diagnosebezogenen Gruppensystem abgerechnet werden. Aus dieser Datenbank extrahierten wir Daten zu allen isolierten transfemoralen expandierbaren oder selbstexpandierbaren TAVI-Verfahren, die im Jahr 2018 durchgeführt wurden. I06.0, I06.2) und Personen mit gleichzeitiger Herzoperation oder perkutaner Koronarintervention wurden in dieser Analyse nicht berücksichtigt². Eine vollständige Liste der Verfahrenscodes finden Sie in einem früheren Artikel¹⁷. Außerdem wurden dringend aufgenommene Patienten extrahiert. Die Notaufnahme war ein vordefinierter Code, der nach Übermittlung durch die Krankenhäuser für die wissenschaftliche Auswertung durch DESTATIS zur Verfügung gestellt wurde.

Endpunkte

Die Analyse konzentrierte sich auf acht verschiedene Endpunkte: Sterblichkeit im Krankenhaus, Blutungsereignisse, Schlaganfall, akutes Nierenversagen, postoperatives Delirium, permanente Schrittmacherimplantation, mechanische Beatmung länger als 48 h, Dauer des Krankenhausaufenthalts und Rückzahlung. Schlaganfall und akutes Nierenversagen wurden anhand der ICD-Codes der zehnten Revision (ICD-10) definiert (Nebendiagnose I63* bzw. I64 und N17*). Blutungen wurden definiert als die Notwendigkeit einer Transfusion von >5 Einheiten roter Blutkörperchen und wurden anhand der deutschen OPS-Codes (8–800.c1 bis 8–800.cr) identifiziert. Die Krankenhaussterblichkeit, die Dauer der mechanischen Beatmung und die Dauer des Krankenhausaufenthalts gehörten zu den wichtigsten DESTATIS-Variablen. Für alle anderen Komorbiditäten wurden bestehende eindeutige anamnestische oder akute Codes verwendet (wir haben OPS- und ICD-Codes zuvor ausführlich besprochen²).

Für die Berechnung des geschätzten logistischen EuroSCORE (European Cardiac Operative Risk Assessment System) konnten wir alle Felder außer dem kritischen präoperativen Zustand und der linksventrikulären Funktion ausfüllen. Dabei gingen wir von einem diskreten Zustand (d. h. kein kritischer präoperativer Zustand und keine linksventrikuläre Dysfunktion) aus und berechneten daher ein Best-Case-Szenario.

statistische Analysen

In einer früheren Studie haben Reinöhl et al.² Identifizierte 20 grundlegende Patientenmerkmale, um Risikoprofile zwischen Verfahrensgruppen zu beschreiben. Da die Patienten nicht randomisiert wurden, wurden mögliche Störfaktoren durch die Propensity-Score-Methode berücksichtigt. Im Detail wurde für die Anpassung der Propensity Score verwendet. Der Propensity-Score wurde unter Verwendung eines multivariaten linearen Regressionsmodells geschätzt, wobei die Anzahl der Notfall-TAVI-Fälle als abhängige Variable und alle in Tabelle 1 aufgeführten Grundlinienmerkmale als unabhängige Variablen dienten. Dann wurde eine Neigungs-Score-Anpassung mit der Anzahl der Notfall-TAVI-Fälle und dem Neigungs-Score als kontinuierliche Kovariaten angewendet. Daher wurden je nach Bedarf logistische oder lineare Regressionsmodelle verwendet. Um die Korrelation der Fehlerterme von Patienten zu berücksichtigen, die im selben Krankenhaus behandelt wurden, wurde ein zufälliger Intercept auf Zentrumsebene eingeschlossen. Basierend auf diesen acht risikoadjustierten logistischen oder linearen Regressionsanalysen wurden die prognostizierten Wahrscheinlichkeiten (oder Mittelwerte) unter Verwendung einer marginalen Standardisierung berechnet und in bestimmten Volumenkategorien visualisiert¹⁸.

Aufgrund fehlender Codes, die auf fehlende Daten hinweisen, konnte keine Imputation für fehlende Werte durchgeführt werden. Wenn die elektronische Patientenakte des Patienten keine Angaben zu einem klinischen Merkmal enthielt, wurde davon ausgegangen, dass dieses Merkmal nicht vorhanden war. Außerdem wurde keine Anpassung für multiples Testen vorgenommen. Daher dürfen p-Werte nicht als bestätigend interpretiert werden, sondern sind beschreibender Natur, und Schlussfolgerungen, die aus 95-%-Konfidenzintervallen gezogen werden, sind möglicherweise nicht reproduzierbar.

Alle Analysen wurden mit Stata 16 (StataCorp, College Station, Texas, USA) durchgeführt.

Ethische Zustimmung und informierte Zustimmung

Unsere Studie implizierte keinen direkten Zugriff der Prüfärzte auf einzelne Patientendaten, sondern nur Zugriff auf die von DESTATIS bereitgestellten zusammenfassenden Ergebnisse. Daher galten nach deutschem Recht eine Zustimmung durch eine Ethikkommission und eine Einverständniserklärung als nicht erforderlich. Alle zusammenfassenden Ergebnisse wurden von DESTATIS anonymisiert. In der Praxis bedeutet dies, dass alle Informationen, die Rückschlüsse auf einen einzelnen Patienten oder ein bestimmtes Krankenhaus zulassen, von DESTATIS geschwärzt wurden, um den Datenschutz zu gewährleisten. Um zudem Rückschlüsse auf ein einzelnes Krankenhaus zu vermeiden, werden die Daten in diesen Fällen durch DESTATIS situationsbezogen geprüft und zensiert. Alle Methoden wurden in Übereinstimmung mit den aktuellen Richtlinien und Vorschriften durchgeführt.