IMPACT

Das IMPACT Model dient dazu, die Veränderungen in der Mortalität in einem bestimmten Zeitraum und in einer bestimmten Region zu erklären. Die Zielgröße des IMPACT-Modells sind die sogenannten „deaths postponed or prevented“, also die Zahl der Tode, die durch Verbesserungen in der Primärprävention, Sekundärprävention und Therapie vermieden werden konnten. Den verschiedenen Faktoren wird dann der entsprechende Anteil an der Mortalitätsreduktion zugerechnet. 

Nachdem das IMPACT-Modell für Coronary Heart Disease (CHD) schon in vielen Ländern und für verschiedene Zeiträume erstellt wurde, soll dies nun auch für die Jahre 1998 bis 2015 in Deutschland geschehen. In Zusammenarbeit mit dem Robert-Koch-Institut (RKI) kuratiert das Institut für klinische Epidemiologie und Biometrie zunächst die für die Berechnung des Modells benötigten Datenquellen, um die Berechnung des Modells vorzubereiten. 

Im Rahmen des Projekts werden Daten aus einer Vielzahl an Quellen gesammelt, um die Versorgungslage in Deutschland für den betreffenden Zeitraum möglichst detailliert abzubilden. Benötigt werden Daten zum Vorkommen der Erkrankungen, der Verteilung von Risikofaktoren in der Bevölkerung sowie den angewandten Therapien und ihres Wirkungsgrads.

Schließlich werden die Daten genutzt, um das IMPACT Modell selbst zu berechnen. Das IMPACT-CHD-Modell für Deutschland wird in enger Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe von Martin O'Flaherty aus Liverpool erstellt, welche das ursprüngliche Modell entwickelt hat.

Projektziele

Ziel dieses Projekts ist die Bereitstellung einer Datenmatrix als Grundlage für die IMPACT-Modellierung der Ursachen der zeitlichen Entwicklung der Mortalität koronarer Herzerkrankung (KHK) von 1998 bis 2015 in Deutschland.
Das IMPACT Modell ist ein Health Policy Spreadsheet-Modell. Zur Erstellung des Modells werden Evidenzsynthesen und Daten aus unterschiedlichen Quellen zu beiden Zeitpunkten benötigt. Unter anderem werden Datenquellen zur zeitlichen Entwicklung der Mortalität in verschiedenen Bevölkerungsgruppen, zu Effektschätzern für den Einfluss von Risiko- und Lebensstilfaktoren, zur Verteilung verschiedener vaskulärer Risiko- und Lebensstilfaktoren in der Bevölkerung sowie Art und Häufigkeit von Behandlungen benötigt. Diese Daten sollten, wenn möglich, nach Alter und Geschlecht stratifiziert vorliegen, um die entsprechenden Effekte im Modell berücksichtigen zu können. Für alle diese Daten müssen entsprechende Datenquellen und Operationalisierungen gefunden werden, um die Informationen abbilden zu können.
Dadurch liefert dieses Projekt wesentliche Vorarbeiten für eine IMPACT-KHK Modellierung von Deutschland für die Jahre 1998 bis 2015. Für die Erstellung des IMPACT-KHK Modells werden Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen im zeitlichen Verlauf in Deutschland benötigt: Daten des statistischen Bundesamtes für die Modellierung der Mortalität, Daten bzgl. der Risikofaktorverteilung (z.B. aus Bundesgesundheitssurvey 98 (BGS98) und der Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS)), Prävalenzen bzgl. Risikofaktorverteilung und Behandlungen einer Vielzahl spezifischer Patientengruppen (z.B. mit im Krankenhaus behandelter ST-Hebungs-Myokardinfarkt (STEMI) und non-ST-Hebungs-Myokardinfarkt (NSTEMI) oder Personen mit Hypercholesterinämie ohne KHK, für die eine Statin-Therapie in Frage kommt), Daten zur Häufigkeit und zeitlichen Veränderung der Primär- und Sekundärprävention sowie der Behandlung pro Patientengruppe sowie Daten anhand derer die Case-Fatality Rate der unterschiedlichen Patientengruppen berechnet werden kann. Des Weiteren werden aus der entsprechenden Literatur die relativen Effekte der Risikofaktoren und Behandlungen auf das Risiko entnommen. All diese Informationen werden am Ende im IMPACT Modell kombiniert, um herauszufinden, welcher Anteil der Veränderung der Mortalität jeweils den Risikofaktoren und den Veränderungen der Behandlung zuzuschreiben ist

Im Rahmen des Projekts wurde eine Datenmatrix bereitgestellt, die als Grundlage für zukünftige IMPACT-Modellierungen verschiedener Einflussfaktoren auf die zeitliche Entwicklung der Mortalität an koronarer Herzerkrankung (KHK) in Deutschland dienen soll. Die Datenmatrix umfasst hierbei Daten zur Mortalität, KHK-Risikofaktoren, medizinischen Behandlungen, spezifischer Fallsterblichkeit sowie zu Effektschätzern, die den Einfluss von KHK-Risikofaktoren auf die KHK-Inzidenz sowie von medizinischen Behandlungen auf die KHK-Mortalität quantifizieren. Die Auswahl der Risikofaktoren sowie relevanter Therapien basierte auf Vorarbeiten bereits veröffentlichter Modelle sowie auf Expertenkonsultationen (Prof. Stefan Störk, Prof. Martin O’Flaherty). Zu den Risikofaktoren sowie relevanten Therapien wurden mögliche Datenquellen recherchiert und auf ihre Verfügbarkeit und Qualität im Austausch mit Experten (Prof. Martin O’Flaherty, University of Liverpool, Prof. Stefan Störk, Universität Würzburg, Dr. Peter Ihle, PMV-Gruppe, Dr. Dirk Bartig, DRG-Market) eingeschätzt. Nach Identifikation geeigneter Datenquellen wurden Kooperationen mit den entsprechenden Datenhaltern bzw. Datenanalysten aufgebaut. Diese umfassten das Augsburger Herzinfarkt-Register, das Herzinfarktregister Berlin-Brandenburg, PMV-Forschungsgruppe (Daten der AOK Hessen) und DRG-Market (DRG-Daten). Es wurden Datenanfragen entworfen und mit den jeweiligen Kooperationspartnerinnen und -partnern abgestimmt. Einige der entsprechenden Verträge wurden bereits geschlossen und erste Ergebnisse bereits zum 23.10.2024 bereitgestellt. Ergebnisse zu den Register-Daten sind für Anfang 2025 vereinbart. Darüber hinaus wurden die Effektschätzer zum Einfluss von Risikofaktoren und medizinischen Behandlungen in Absprache mit Experten aus der Literatur entnommen. Bezüglich der Mortalitätsdaten wurden Fallzahlen seitens des RKI bereitgestellt und die Berechnungen zur Differenz zwischen erwarteter und beobachteter altersstandardisierter Mortalitätsraten vorgenommen. Informationen zu Risikofaktoren wurden aus den Befragungs- und Untersuchungssurveys des RKI (BGS 89 und DEGS) berechnet, die durch die Projektpartner bereitgestellt wurden.