Rofo 2022; 194(01): 29-38
DOI: 10.1055/a-1502-7830
Review

Kosteneffektivitätsanalysen in der Radiologie: Methoden, Ergebnisse, Implikationen

Article in several languages: English | deutsch
1   Department of Radiology and Nuclear Medicine, University Medical Centre Mannheim, Germany
,
Wolfgang G. Kunz
2   Department of Radiology, University Hospital, LMU Munich, Germany
,
Fabian Tollens
1   Department of Radiology and Nuclear Medicine, University Medical Centre Mannheim, Germany
,
Moritz L. Schnitzer
2   Department of Radiology, University Hospital, LMU Munich, Germany
,
Stefan O. Schönberg
1   Department of Radiology and Nuclear Medicine, University Medical Centre Mannheim, Germany
,
Clemens G. Kaiser
1   Department of Radiology and Nuclear Medicine, University Medical Centre Mannheim, Germany
,
Johannes Rübenthaler
2   Department of Radiology, University Hospital, LMU Munich, Germany
› Author Affiliations
 

Zusammenfassung

Hintergrund Diagnostische radiologische Untersuchungen sowie interventionell-radiologische Therapien werden mit stetiger Steigerungsrate im Spannungsfeld zunehmend begrenzter Ressourcen in Gesundheitssystemen durchgeführt. Vor dem Hintergrund ihres Potenzials, zu einer optimierten Therapie entscheidend beizutragen, lassen sich mit ihnen assoziierte kurzfristige, direkte Kosten in den meisten Fällen aus klinischer Sicht gut rechtfertigen. Um ihre klinischen Vorteile jedoch realisieren zu können, muss zusätzlich ihre Rechtfertigung gegenüber Kostenträgern und politischen Entscheidungsträgern gelingen. Ziel dieser Arbeit ist daher, geeignete Methoden zur ökonomischen Analyse radiologischer Maßnahmen darzustellen und ihre Relevanz für die Radiologie zu erarbeiten.

Methode Es werden Methoden und Messgrößen der Kosteneffektivitätsanalyse zunächst vorgestellt und dann an den Beispielfällen der MR-Mammografie sowie der interventionellen Behandlung einer oligometastatischen Tumorerkrankung der Leber beispielhaft demonstriert.

Ergebnisse Die Kosteneffektivitätsbetrachtung unter Berücksichtigung langfristiger Gewinne an Lebenszeit und -qualität sowie möglicher Einsparpotenziale mittels einer verbesserten Therapieplanung ist oft in der Lage, kurzfristige Zusatzkosten objektiv und glaubwürdig zu rechtfertigen.

Schlussfolgerung Mit radiologischer und gesundheitsökonomischer Expertise durchgeführte Kosteneffektivitätsanalysen können der Rechtfertigung und Etablierung neuer radiologischer Technologien in Diagnostik und Therapie dienen.

Kernaussagen:

  • In der Radiologie stehen kurzfristige Kosten häufig einem deutlichen langfristigen Nutzen gegenüber.

  • Radiologische Untersuchungen und Therapien müssen im Kontext begrenzter ökonomischer Ressourcen gerechtfertigt werden.

  • Mittels ökonomischer Methoden lassen sich die Qualität und Kosteneffektivität radiologischer Methoden quantifizieren.

  • Zur besseren Sichtbarkeit sollten derartige Analysen und zielgerichtete Weiterbildungen gefördert werden.

Zitierweise

  • Froelich MF, Kunz WG, Tollens F et al. Cost-effectiveness analysis in radiology: methods, results and implications. Fortschr Röntgenstr 2022; 194: 29 – 38


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Abkürzungen

GB-A: Gemeinsamer Bundesausschuss
ICER: Incremental cost-effectiveness ratio/inkrementelle Kosteneffektivitätsrate
IQWiG: Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen
MRM: MR-Mammografie
MWA: Mikrowellenablation
NICE: National Institute for Health and Care Excellence
omCRC: oligometastatisches kolorektales Karzinom
PET/CT: Positronen-Emissions-Tomografie und Computertomografie
QALY: Quality-adjusted life year/qualitätskorrigiertes Lebensjahr
QoL: Quality of life/Lebensqualität
RFA: Radiofrequenzablation
SIRT: selektive interne Radiotherapie
WTP: Willingness-to-pay/Zahlungsbereitschaft

Einleitung

Die Radiologie ist wie andere Bereiche der Medizin einem zunehmenden Kosten- und daraus resultierenden Rechtfertigungsdruck ausgesetzt. Gerade die Entscheidungssituation für diagnostische oder interventionell-radiologische Maßnahmen kann zu einem starken Fokus auf kurzfristig entstehende Kosten verleiten. Die Radiologie ist fester Bestandteil der klinischen Wertschöpfungskette. Für eine ökonomische Betrachtung müssen hierbei kurz- und langfristige Auswirkungen bedacht werden. Obwohl der langfristige Nutzen dieser Maßnahmen in vielen Fällen außer Frage steht, fällt die Einschätzung bezüglich des Kosten-Nutzen-Verhältnisses in der klinischen Situation sowie bei einer Betrachtung aus Sicht des Gesundheitssystems häufig schwer. Während Studien und Literatur zur diagnostischen Genauigkeit oder Wirksamkeit der radiologischen Verfahren häufig vorliegen, fehlt es häufig an klinisch ausgerichteten Untersuchungen zu ökonomischen Aspekten: Obgleich einzelne Fragestellungen, wie beispielsweise das Lungenkrebsscreening mittels Computertomografie, bereits langfristig bezüglich ihrer Kosteneffektivität analysiert wurden [1] [2], fehlt es bei vielen klinischen Entscheidungssituationen an radiologisch-initiierten, systematischen Auswertungen. Ziel dieses Artikels ist es daher, die Grundlagen der hierzu geeigneten Kosteneffektivitätsanalyse vorzustellen.

Die Kosteneffektivitätsanalyse ist eine Methode der Gesundheitsökonomie, um verschiedene medizinische Strategien in Diagnostik, Therapie und Prävention systematisch zu vergleichen. Der Vergleich basiert auf den mit einer jeweiligen Strategie verbundenen Kosten und der damit verbundenen Effektivität. Als Effektivität können hierbei diverse Parameter dienen, im speziellen Fall der Quantifizierung des medizinischen Nutzens kann in der Literatur auch der Begriff der Kosten-Nutzen-Analyse zutreffen (in diesem Übersichtsartikel werden die Begriffe jedoch der Einfachheit halber als Synonyme verwendet).

Die Notwendigkeit der medizinischen Kosteneffektivitätsanalyse entsteht wie in anderen Bereichen aus der Knappheit der Ressourcen. Das Budget einer Krankenversicherung soll zu einem hohen Nutzen für die Versicherten führen (high-value care) [3]. Die Zielsetzung ist daher, Therapien ohne relevanten Nutzen (low-value care) zu reduzieren oder mit besseren Verfahren zu ersetzen. Die medizinische Kosteneffektivitätsanalyse ist als Instrument jedoch auch auf bestimmte Anwendungsbereiche begrenzt, insbesondere durch soziale und ethische Aspekte des ärztlichen Handelns.

So ist es beispielsweise ein medizin-ethisch legitimes Interesse, diverse Strategien zum Management des Bluthochdrucks bzw. anderer Volkskrankheiten zu vergleichen, um eine Maximierung des Nutzens für die Versicherten zu gewährleisten. Dagegen ist z. B. der Vergleich von Therapien mit präventivem und kurativem Ansatz unpassend. Die Allokation von Ressourcen unterliegt in solchen Fällen multifaktoriellen Gründen [4]. In diesem Artikel wird der Fokus daher auf typische Anwendungsbeispiele von Kosteneffektivitätsanalysen im Kontext diagnostischer und therapeutischer Verfahren in der Radiologie gelegt.


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Methoden

Für eine Kosteneffektivitätsbetrachtung können verschiedene Perspektiven gewählt werden: die Perspektive des Gesundheitssystems oder der Gesellschaft, des Leistungserbringers oder -trägers, des Patienten oder des Arbeitgebers. Abhängig von der Perspektive müssen unterschiedliche Kosten berücksichtigt werden, etwa direkte Kosten wie die Kosten für eine Behandlung, die Personal- oder Sachkosten, indirekte Kosten wie Transportkosten des Patienten oder Kosten durch Arbeitsunfähigkeit sowie intangible Kosten, die auch nichtmonetäre Kosten umfassen. Häufig wird zur Evaluation medizinischer Leistungen vor dem Hintergrund von Allokationsentscheidungen die Perspektive des Gesundheitssystems gewählt und nur direkte Kosten, d. h. erstattete Leistungen, werden berücksichtigt.

Den derzeitigen Referenzstandard zur Quantifizierung des Nutzens stellen qualitätsadjustierte Lebensjahre (quality-adjusted life years, QALY) dar [1]. Hierbei wird die gewonnene Lebenszeit nicht absolut betrachtet, sondern mit dem Faktor Quality-of-life (QoL) multipliziert. QALYs stellen also ein Produkt aus Lebenszeit mit -qualität dar. Die QoL wird dabei primär von den Patienten aus Fragebögen bestimmt. Die Verteilung medizinischer Ressourcen soll somit nicht allein an lebensverlängernden Effekten geschehen, sondern auch unbedingt die Qualität des Lebens in dem Zeitraum berücksichtigen. Die gesundheitsökonomische Evaluation beruht daher auf dem Konzept der inkrementellen Kosteneffektivitätsrate (incremental cost-effectiveness ratio, ICER), die sich aus dem Vergleich einer neuen Methode mit dem etablierten Standard ergibt. Für die Berechnung werden die zusätzlichen Kosten der Methode im Vergleich zum Standard mit dem zusätzlichen Nutzen in Bezug gesetzt:

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Der Nutzen einer diagnostischen oder therapeutischen Methode wird in Form von qualitätsadjustierten Lebensjahren quantifiziert, die sich aus dem Produkt von Lebensqualität und Lebenslänge ergeben. Dies ermöglicht den direkten Vergleich verschiedenster Methoden auf Basis einer gemeinsamen Bezugsgröße.

Der ICER als Maß für die Kosteneffektivität kann Entscheidungsträgern des Gesundheitswesens als Grundlage für Allokationsentscheidungen dienen. So kann ein Schwellenwert für die Zahlungsbereitschaft (Willingness-to-pay) definiert werden, der medizinische Leistungen in Bezug auf die Erstattungsfähigkeit einordnet. In Großbritannien dient ein Schwellenwert von £ 20 000–30 000 pro QALY als Entscheidungsgrundlage [5]. Für die Vereinigten Staaten wird ein Schwellenwert von $ 50 000–200 000 pro QALY diskutiert [6] [7]. Das Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG) nutzt bisher auf Basis gesetzlicher Grundlagen indikationsspezifische Kosten-Nutzen-Bewertungen ohne absoluten Schwellenwert [8].

Die Berechnung des inkrementellen Nutzens und der Kosten erfolgt mittels gesundheitsökonomischer Modellierung und Entscheidungsanalyse. Zunächst wird ein Entscheidungsbaum konstruiert, der die zu vergleichenden diagnostischen oder therapeutischen Methoden und alle realisierbaren Ergebnisse beinhaltet. Um die langfristigen Kosten und den Nutzen zu modellieren, wird ein Markov-Modell konstruiert, welches vereinfachend verschiedene Gesundheitszustände definiert, die jedoch die reale Vielfalt existierender Zustände realistisch abbilden ([Abb. 1]). Ein simulierter Fall befindet sich in jedem Zyklus des Modells in einem Gesundheitszustand und wechselt mit Beginn jedes neuen Zyklus ggf. diesen Zustand entsprechend vordefinierten Wahrscheinlichkeiten. Der jeweilige Zustand ist gekennzeichnet durch eine definierte Lebensqualität sowie assoziierte Kosten. Wird die Dauer eines Zyklus mit der Lebensqualität multipliziert, ergibt sich der resultierende Nutzen in Form von QALYs. Über das Markov-Modell kann beispielsweise der Krankheitsverlauf über ein Erkrankungsstadium, ein Genesungsstadium bis hin zu Rezidiv oder Tod abgebildet werden; jeder der Zustände tritt mit einer gegebenen Wahrscheinlichkeit ein und resultiert ggf. in laufenden Kosten. Die Simulation über einen bestimmten Zeitraum erlaubt, die kumulierten mittleren Kosten und QALYs für alle Strategien zu bestimmen und die inkrementelle Kosteneffektivitätsrate zu berechnen. Umfassende Sensitivitätsanalysen untersuchen die Unsicherheit der verschiedenen Variablen und deren Einfluss auf das Modell und den resultierenden ICER.

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Abb. 1 Allgemeine Darstellung eines Markov-Modells zur Simulation von Effektivität und langfristigen Kosten. Den einzelnen Zuständen werden Lebensqualitäten und ggf. laufende Kosten zugewiesen. In jedem Zyklus können die Patienten gemäß vordefinierten Wahrscheinlichkeiten zwischen den Zuständen wechseln.

In einer Cost-effectiveness plane können mehrere Untersuchungen/Interventionen in Form ihrer inkrementellen Kosten und ihres Nutzens vergleichend gegenübergestellt werden ([Abb. 2]). Ist eine Strategie kostensparend und generiert mehr Nutzen als die Standardstrategie, so wird sie als dominante Strategie im rechten unteren Quadranten verortet. Ist eine Strategie kostspieliger als der Standard und zeigt weniger Nutzen, so wird die Strategie als dominiert bezeichnet (linker oberer Quadrant). Kostet eine Strategie mehr als der Standard und generiert mehr Nutzen, so lässt sich die Kosteneffektivitätsrate berechnen. Eine Gerade durch den Nullpunkt mit einer Steigung in Kosten/QALY stellt die Willingness-to-pay-Schwelle dar.

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Abb. 2 Cost-effectiveness plane: Inkrementeller Nutzen und inkrementelle Kosten im Vergleich zum Standard. Die schraffierte Fläche unterhalb der Willingness-to-pay-Schwelle kennzeichnet den Bereich kosteneffektiver Strategien.

Für die Erstellung von Kosteneffektivitätsanalysen liegen entsprechende Empfehlungen zur Qualitätskontrolle vor [9] [10], die in [Tab. 1] zusammengefasst sind.

Tab. 1

Checkliste zur Erstellung einer Kosteneffektivitätsanalyse (nach [1] [8]).

Abschnitte

Vorgehen

Titel des Artikels

Benennung des Themas der Studie und Einordnung als Kosteneffektivitätsanalyse

Zusammenfassung

strukturierte Zusammenfassung gegliedert in Ziel, Material und Methoden, Ergebnisse und Schlussfolgerung

Einleitung

Hintergrund

Hintergründe des Themas und Hinführung zur Kernfrage der Studie

Zielsetzung

Ziel der Analyse

Material und Methoden

Zielgruppe

Charakteristiken der zu analysierenden Zielgruppe

Vergleichsmodalitäten

Beschreibung der zu vergleichenden radiologischen Modalitäten oder Eingriffen

Zeitraum

Betrachtungszeitraum der Kosten und der Patienten-Outcomes

Diskontiersatz

Festsetzung einer Diskontiersatzes für die Kosten und Resultate

Nutzwert

Benennung und Messung des Nutzwertes (Quality-adjusted life years)

Eingabeparameter

Benennung und Festlegung aller Eingabeparameter zur Berechnung der Ergebnisse des Modells

Wahl und Beschreibung des Modells

Wahl des Modells zur Berechnung der Resultate und Beschreibung der Vorgehensweise, wie z. B. Beschreibung eines Markov-Modells mit zugehörigen Entscheidungsbäumen und Zustandswechsel

Messung und Bewertung der Effektivität

Verhältnissetzung der Kosten in Relation zur Effektivität (ICER)

Kosten und Nutzen

Festlegung der Kosten und Nutzen anhand wissenschaftlicher Quellen

Quellen

Beschreibung der Quellen über Kosten, Nutzen und Wahrscheinlichkeiten

Ergebnisse

Resultate

Resultate der Kosteneffektivitätsrechnung, der inkrementellen Kosten und des ICERs

Unsicherheiten

Resultate der zusätzlich durchgeführten Sensitivitätsanalysen

Abbildungen

grafische Darstellung der Ergebnisse der Kosteneffektivitätsanalyse und der Sensitivitätsanalysen

Diskussion

Einordnung in den Kontext

Einordnung der Ergebnisse der Kosteneffektivitätsanalyse in den klinischen Kontext

Relevanz der Studie

Darstellen der Relevanz der Studie in einem gesundheitspolitischen und gesundheitsökonomischen Kontext

Einschränkungen

Grenzen der Ergebnisse der Studie im klinischen Kontext und Abwägung der Unsicherheiten

Ethik

Betrachtung des Themas von einem ethischen Standpunkt aus

Offenlegung

Offenlegen eines möglichen Interessenkonflikts einer der Autoren gegenüber einem Geldgeber oder anderen Hilfsquellen


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Kosteneffektivitätsbetrachtung diagnostischer Verfahren am Beispiel der MR-Mammografie

Kosteneffektivitätsanalysen spielen insbesondere bei Bildgebungstechniken eine wichtige Rolle, deren diagnostischer Zusatznutzen zwar unbestritten ist, die jedoch als zumindest kurzfristig teurer im Vergleich zu etablierten Bildgebungstechniken erachtet werden. Hier ist es wichtig zu analysieren, wie groß der Zusatznutzen, die genauen diagnostischen und prognostischen Unterschiede und dementsprechend auch der Cut-off-Wert (ICER) in Bezug auf das Kosten-Nutzen-Verhältnis der beiden Vergleichsmethoden sind.

Im derzeitigen nationalen Brustkrebsscreening kommt die Röntgen-basierte konventionelle Mammografie bei Frauen zwischen dem 50. und 70. Lebensjahr alle 2 Jahre zum Einsatz, unabhängig von der Brustdichte der jeweiligen Patientin [11].

Patientinnen mit dichtem Brustgewebe haben der Literatur nach ein erhöhtes Brustkrebsrisiko, unabhängig von ihrer genetischen Prädisposition. Gleichzeitig ist bekannt, dass die Sensitivität der Mammografie in dichtem Drüsengewebe teilweise unter 50 % beträgt [12]. Hier könnte also eine sinnvolle Möglichkeit bestehen, alternative, sensitivere Verfahren zu involvieren und in die Brustkrebsvorsorge mit einzubeziehen und somit die diagnostische Effizienz, also die Kosteneffektivität, zu steigern.

Die MR-Mammografie (MRM) stellt hierbei eine deutlich sensitivere Methode dar, die jedoch zunächst auch kostenintensiver erscheint. Mehrere multizentrische Studien konnten belegen, dass rein diagnostisch selbst die Kombination aller konventionellen Bildgebungsmöglichkeiten die diagnostische Genauigkeit der MRM nicht übertrifft [13] [14]. Im Hochrisikoscreening kommt diese Methode deshalb bereits standardmäßig zum Einsatz. Erste Kosteneffektivitätsanalysen zeigten hier bereits vor einigen Jahren Hinweise auf einen kosteneffektiven Einsatz hinsichtlich dieser Indikation [15] [16].

Da sich die Datenlage der MR-Mammografie jedoch bislang auf einen Einsatz im Hochrisikosegment beschränkte, lagen bislang nur spärliche Analysen über einen Einsatz der MR-Mammografie bei Frauen mit intermediärem Risiko für Brustkrebs aufgrund ihrer erhöhten Brustdichte vor.

Aktuelle Studien konnten jedoch zeigen, dass der Einsatz der MR-Mammografie in der Vorsorge bei Frauen mit dichter Brust die Intervallkarzinomrate im Vergleich zu konventionellen Bildgebungsmöglichkeiten signifikant senken konnte [17]. Gleichzeitig ergaben diese neuen Daten die Möglichkeit zu erstmaligen Kosteneffektivitätsanalysen in diesem bis dato neuen Segment.

Basierend auf diesen Daten lassen sich Entscheidungsmodelle für Kosteneffektivitätsanalysen generieren und entsprechend auswerten. [Abb. 3a] zeigt beispielhaft ein mögliches Entscheidungsmodell zum Brustkrebsscreening bei Frauen mit hohem Risiko, das den Vergleich mehrerer Strategien ermöglicht. Ein Markov-Modell, wie in [Abb. 3b] dargestellt, ermöglicht die Modellierung der Kosten und des Nutzens über einen längeren Zeitraum (Tab. S1). Für Mammografie, Ultraschall, die Kombination aus Mammografie und Ultraschall sowie für MR-Mammografie ergeben sich bei diesem Modell über einen 30-jährigen Zeitraum kumulative Kosten von $36 202, $36 668, $37 984 und $39 051 sowie kumulative Effekte von 19,53, 19,53, 19,55 sowie 19,59 QALYs. Die MR-Mammografie wäre bei einem ICER von $45 374 pro QALY im Vergleich zur Mammografie eine kosteneffektive Strategie.

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Abb. 3 Darstellung eines diagnostischen Entscheidungsmodells. a Entscheidungsmodell zum Screening von Patientinnen auf das Vorliegen eines Mammakarzinoms. b Markov-Modell zur Abschätzung langfristiger Kosten und der langfristigen Effektivität.

Für Frauen mit intermediärem Risiko für Brustkrebs konnte gezeigt werden, dass eine Untersuchung mittels MRM aufgrund der oft hohen Brustdichte trotz initial deutlich höheren Untersuchungskosten (operational) mittel- und langfristig durchaus andere Kosten verhindern oder mindern kann [18] [19]. Dies gelingt durch die Erhebung von prognostisch wertvollen, im Sinne von therapierelevanten Informationen. In diesen Analysen wurden durchweg ICER-Werte für MRM im Vergleich zur Mammografie festgestellt, die deutlich unter den für westliche Industrieländer beschriebenen Willingness-To-Pay-Werten lagen. Hieraus kann geschlossen werden, dass die MRM in diesen Patientenkollektiven neben den genannten medizinischen Argumenten durchaus auch aus ökonomischer Sicht eine geeignete Bildgebungsmodalität darstellt.


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Kosteneffektivitätsbetrachtung interventionell-radiologischer Behandlungen am Beispiel der Ablation von hepatischen Metastasen

Neben Fortschritten im Bereich der diagnostischen Bildgebung kann der klinische Mehrwert interventioneller, minimalinvasiver bildgestützter Verfahren zunehmend durch eine Vielzahl prospektiver Studien nachgewiesen werden. Da sowohl mikrotherapeutische Verfahren wie die Prostataembolisation oder die selektive interne Radiotherapie (SIRT), gefäßeröffnende Verfahren oder auch CT- und MRT-gestützte, ablative Verfahren teils mit erheblichen initialen Kosten verbunden sind, ist es entscheidend, auch ihren ökonomischen Mehrwert mit Blick auf die gesamten Behandlungsprozesse transparent darzustellen. Dies soll am Beispiel der Anwendung ablativer Verfahren bei oligometastatischem Tumorleiden der Leber dargestellt werden.

Eine sehr häufige Tumorentität, die mit einem oligometastatischen Tumorleiden der Leber assoziiert ist, stellt das oligometastatische kolorektale Karzinom (omCRC) dar. Dieses ist gekennzeichnet durch das Vorhandensein von 3–5 Lebermetastasen, welche sich über das portalvenöse System von einem kolorektalen Karzinom ausgebreitet haben [20]. Bisweilen wird eine operative Therapie als einzige heilende Möglichkeit zur Behandlung eines omCRCs angesehen. Da die hepatischen Metastasen aber häufig zu nah an lebenswichtigen Gefäßen lokalisiert sind und teils beide Leberlappen betroffen sind, eignen sich nur etwa 25 % aller Patienten optimal für eine Operation. Dies macht die interventionell-radiologischen Möglichkeiten einer Behandlung im Sinne einer Ablation umso relevanter, um dem Patienten trotzdem eine effektive Therapie, eine verbesserte Lebensqualität und ggf. ein verbessertes Gesamtüberleben zu ermöglichen [21]. Studien zufolge ermöglicht eine ablative Therapie wie etwa Radiofrequenz- oder Mikrowellenablation bei der Behandlung von nichtoperablen omCRCs ein deutlich verbessertes Gesamtüberleben, weshalb dieses Therapieprinzip auch in den ESMO-Richtlinien zur Behandlung des metastasierten kolorektalen Karzinoms – auch in Kombination mit anderen Verfahren – empfohlen wird [22] [23]. Hier muss vor allem darauf geachtet werden, dass vom behandelnden interventionellen Radiologen ein tumorfreier Ablationsrand von mindestens > 5 mm gewährleistet wird, damit eine postablationelle Tumorprogression effektiv vermieden wird [24]. Diese Behandlungsstrategie ist also nicht nur leitliniengerecht, sondern kann bei guter Wirksamkeit ggf. auch aus ökonomischer Sicht empfohlen werden [25] [26]. Ein Beispiel eines geeigneten Entscheidungsmodells zum Vergleich von therapeutischen Strategien bei einer oligometastatischen Tumorerkrankung ist in [Abb. 4a] dargestellt. Die assoziierten langfristigen Kosten sowie die langfristige Kosteneffektivität können dann mittels eines Markov-Modells wie in [Abb. 4b] modelliert werden. Für eine Berechnung müssen die entsprechenden Input-Parameter für das Modell definiert werden. Im Supplement in Tab. S2 sind hier beispielhaft aus der Literatur ausgewählte Input-Parameter zusammengefasst. Basierend auf diesen Zahlen ergeben sich bei einer Berechnung über die gesamte Lebenszeit der Patienten für Resektion, Radiofrequenzablation (RFA) bzw. Mikrowellenablation (MWA) kumulative Kosten von $41 847,96; $36 936,90 und $35 234,26 mit einer Effektivität von 6,80, 6,30 bzw. 6,95 QALYs. Somit wäre in diesem Fall die MWA die dominante Strategie, da diese im Gesamtverlauf mit weniger Kosten und einer besseren Effektivität als die beiden anderen Strategien assoziiert ist. Dieses Ergebnis soll jedoch nur mittels eines Beispiels das Vorgehen und die Interpretation der Ergebnisse einer Kosteneffektivitätsanalyse darstellen. In diesem Fall ist eine zusätzliche Sensitivitätsanalyse zur Überprüfung der Robustheit der Ergebnisse geboten.

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Abb. 4 Darstellung eines therapeutischen Entscheidungsmodells. a Entscheidungsmodellierung zur interventionellen Therapie von Leberläsionen zur Behandlung einer oligometastatischen Tumorerkrankung der Leber. b Beispiel eines einfachen Markov-Modells zur Modellierung der patientenspezifischen Outcomes. Der Startzustand der Patienten ergibt sich aus dem Entscheidungsmodell (z. B. nach unvollständiger Resektion Beginn im Zustand „aktive hepatische Metastasen“). c Monatliche Modellierung der Markov-Zustände nach vollständiger Mikrowellenablation.

Nach der initialen Behandlung ist die regelmäßige bildgebende Therapiekontrolle von entscheidender Bedeutung für den weiteren Verlauf der Erkrankung. Hier kann durch Untersuchungen mittels 18F-FDG-PET/CT sowohl eine unvollständige Ablation als auch eine rezidivierende Erkrankung an den Ablationsrändern festgestellt werden. Die Strategie einer Verlaufskontrolle mittels 18F-FDG-PET/CT sorgt im Vergleich zur CT trotz initial höheren finanziellen Aufwands für eine deutliche Kostensenkung, da die Kosten einer übersehenen Erkrankung deutlich höher ausfallen. Hierdurch lässt sich nicht nur das Gesamtüberleben verbessern, sondern auch die Gesamtkosten der Behandlung lassen sich effektiv senken [27].


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Gesundheitspolitische Aspekte

Kosteneffektivitätsanalysen stellen im Kontext der jeweiligen Gesundheitssysteme auch eine Herausforderung an die Politik und an die jeweiligen Entscheidungsträger im Gesundheitssystem dar und müssen unter unterschiedlichen Aspekten im Gesamtkontext betrachtet werden [28]. Das von den Autoren in diesem Review vorgestellte Konzept der Kosteneffektivitätsanalysen repräsentiert die meistgenutzte Methodik im Gesundheitswesen, um begrenzte Ressourcen, die innerhalb einer Volkswirtschaft zur Verfügung gestellt werden können, adäquat im jeweiligen Gesundheitssystem verteilen zu können ([Abb. 5]) [29]. So steht im volkswirtschaftlichen Kontext jeder Betrag, der für das Gesundheitssystem zur Verfügung gestellt wird, z. B. nicht mehr für das Bildungswesen zur Verfügung. Dies birgt insgesamt Konfliktpotenzial, insbesondere in Volkswirtschaften mit deutlich begrenzten Ressourcen [30] [31]. Im Vereinigten Königreich wird beispielsweise vom National Institute for Health and Care Excellence (NICE) die Bewilligung der Erstattungsfähigkeit von innovativen Behandlungsmethoden unter anderem davon abhängig gemacht, dass eine entsprechende Kosteneffektivitätsanalyse unter Berücksichtigung der jeweiligen QALYs vorliegt. Auch in Deutschland ist am 1. April 2007 das „Gesetz zur Stärkung des Wettbewerbs in der gesetzlichen Krankenversicherung“ (GKV-WSG) in Kraft getreten, wobei dabei der § 35b SGB V neu gefasst wurde. Der Gemeinsame Bundesausschuss (G-BA) wurde hierbei ermächtigt, das Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG) nach § 139b Abs. 1 SGB V zu beauftragen, künftig Leistungen nach deren Kosten und Nutzen zu bewerten und nicht nur, wie vorher üblich, hinsichtlich des potenziellen Nutzens. Prinzipiell ist das IQWiG hierbei nicht an feste Kriterien hinsichtlich der Verwendung bestimmter Methoden zur Evaluation von Kosten-Nutzen-Verhältnissen gebunden, jedoch muss es sich an „in den jeweiligen Fachkreisen anerkannten internationalen Standards der evidenzbasierten Medizin und der Gesundheitsökonomie“ orientieren und diese in ihre Entscheidung obligatorisch mit einbinden. Kritiker von Kosteneffektivitätsanalysen zeigen sich zum Teil besorgt darüber, dass eine Betrachtung unter reiner Einbeziehung der QALYs und korrespondierenden ICER zu Einschränkungen hinsichtlich der potenziell vorhandenen Behandlungsoptionen von Patienten führen könnten und Patienten damit „zu teure“ Therapieoptionen vorenthalten werden könnten. Hier sollte beachtet werden, dass Kosteneffektivitätsanalysen aufgrund wissenschaftlicher Evidenz die Kostenträger und Leistungserbringer im Gesundheitssystem informieren können, die letztendliche Entscheidung hinsichtlich der Erstattungsfähigkeit notwendiger Leistungen ist sowohl im Kontext des jeweiligen einzelnen Patientenfalls als auch im Kontext der Leistungsfähigkeit des einzelnen Gesundheitssystems und dessen Infrastruktur zu sehen. Die z. B. für die USA dargestellten Schwellenwerte von $ 5000–200 000 pro QALY sollten nicht als absolute Grenzen, sondern als Richtwerte angesehen werden, die insbesondere in Deutschland keine Anwendung finden, da das IQWiG keine absoluten Schwellenwerte definiert. Im Rahmen der gesundheitspolitischen Debatte der Erstattungsfähigkeit von radiologischen Leistungen ist es hierbei wichtig zu diskutieren, welche Schwellenwerte zu verwenden sind, die beim Einsatz vergleichsweise „teurer“ Diagnostik zu einem deutlich verbesserten Nutzen für den Patienten führen. Die im November 2020 mitgeteilte Einstellung der Methodenbewertungsverfahren durch den G-BA zur diagnostischen Kombination aus Positronen-Emissions-Tomografie und Computertomografie (PET/CT) verdeutlicht die Wichtigkeit von Kosteneffektivitätsanalysen zum Beleg des spürbaren Nutzens von vermeintlich „teuren“ Untersuchungstechniken [27] [32]. Erwähnenswert ist hierbei, dass das durch den G-BA beauftragte IQWiG ein für Deutschland eigenes 2-stufiges Verfahren entwickelt hat, in welchem im ersten Schritt lediglich der Nutzen bewertet wird und nur im Falle eines erhöhten Nutzens im Vergleich zur Standardbehandlung im zweiten Schritt eine Bewertung des Nutzens im Vergleich zu den Kosten, z. B. durch den Nachweis einer Kosteneffektivitätsanalyse, durchgeführt werden kann. Die Adressierung entsprechender Analysen stellt u. a. auch die Aufgabe der jeweiligen Fachgesellschaften dar; so wird innerhalb der Deutschen Röntgengesellschaft die Arbeitsgemeinschaft Gesundheitspolitische Verantwortung damit befasst, entsprechende innovative Methoden zu identifizieren und deren Implementierung in den Versorgungsalltag zum Wohl der Patienten z. B. durch die Durchführung von Kosteneffektivitätsanalysen voranzutreiben.

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Abb. 5 Verschiedene Stufen der Allokation von Ressourcen innerhalb einer Volkswirtschaft und deren damit verbundenen Anknüpfungspunkte für Kosteneffektivitätsanalysen entlang der Wertschöpfungskette.

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Ausblick

Mithilfe von Kosteneffektivitätsanalysen ist es möglich, den Effekt von Methoden der diagnostischen und interventionellen Radiologie kurz- und langfristig zu modellieren. Gerade in der Radiologie stehen hier oft kurzfristige Kosten langfristigen Gewinnen an Lebensqualität und -zeit sowie Einsparungspotenzialen mittels besserer Therapieplanung gegenüber. Daher hat diese Methodik gerade für die Radiologie ein enormes Potenzial im Nachweis und in der Kommunikation des Nutzens von diagnostischen Methoden und interventionellen Therapien. Wie oben dargelegt sind ökonomische Analysen – und insbesondere Kosteneffektivitätsbetrachtungen – explizite Grundlage von Entscheidungen zur Erstattungsfähigkeit in vielen Gesundheitssystemen [33].

Für die Identifikation geeigneter Fragestellungen sowie eine realistische Modellierung der klinischen Wertschöpfungskette ist radiologische Expertise unabdingbar. Hieraus ergibt sich zwingend, dass entsprechende Analysen entweder von Radiologinnen und Radiologen mit entsprechender ökonomischer Qualifikation oder von interdisziplinären Teams unter Berücksichtigung radiologischer Expertise durchgeführt werden sollten, um die klinische Signifikanz sowie fachliche Richtigkeit der Ergebnisse sicherzustellen. Daher wäre es empfehlenswert, beispielsweise innerhalb nationaler und internationaler radiologischer Fachgesellschaften entsprechende Arbeitsgruppen einzurichten und zielgerichtete Fortbildungen gezielt zu fördern. Auch aufgrund ihres modellartigen Charakters bietet sich die interdisziplinäre sowie standortübergreifende Zusammenarbeit zu Kosteneffektivitätsbetrachtungen an.


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Ergänzendes Material/Supplementary Material

  • References

  • 1 Mahadevia PJ, Fleisher LA, Frick KD. et al. Lung Cancer Screening With Helical Computed Tomography in Older Adult Smokers: A Decision and Cost-effectiveness Analysis. JAMA 2003; 289: 313
  • 2 Black WC, Gareen IF, Soneji SS. et al. Cost-Effectiveness of CT Screening in the National Lung Screening Trial. 2014 http://Dx.Doi.Org/10.1056/NEJMoa1312547
  • 3 Pandya A. Adding Cost-effectiveness to Define Low-Value Care. JAMA 2018; 319: 1977-1978
  • 4 Hunink MGM, Weinstein MC, Wittenberg E. et al. Decision making in health and medicine: Integrating evidence and values. Cambridge University Press; 2014
  • 5 Guide to the Methods of Technology Appraisal 2013 [Internet] – PubMed.
  • 6 Cameron D, Ubels J, Norström F. On what basis are medical cost-effectiveness thresholds set? Clashing opinions and an absence of data: a systematic review. Glob Health Action 2018; 11: 1447828
  • 7 McDougall JA, Furnback WE, Wang BCM. et al Understanding the global measurement of willingness to pay in health. J Mark Access Health Policy 2020; 8 [published online ahead of print]
  • 8 Gandjour A. Willingness to pay for new medicines: a step towards narrowing the gap between NICE and IQWiG. BMC Health Serv Res 2020; 20: 343
  • 9 Sanders GD, Neumann PJ, Basu A. et al. Recommendations for Conduct, Methodological Practices, and Reporting of Cost-effectiveness Analyses. JAMA 2016; 316: 1093
  • 10 Husereau D, Drummond M, Petrou S. et al. Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS) statement. Eur J Health Econ 2013; 14: 367-372
  • 11 Leitlinienprogramm Onkologie: Mammakarzinom.
  • 12 Pisano ED, Gatsonis C, Hendrick E. et al. Diagnostic Performance of Digital versus Film Mammography for Breast-Cancer Screening. N Engl J Med 2005; 353: 1773-1783
  • 13 Sardanelli F, Podo F, Santoro F. et al. Multicenter surveillance of women at high genetic breast cancer risk using mammography, ultrasonography, and contrast-enhanced magnetic resonance imaging (the high breast cancer risk italian 1 study): final results. Invest Radiol 2011; 46: 94-105
  • 14 Kuhl C, Weigel S, Schrading S. et al. Prospective multicenter cohort study to refine management recommendations for women at elevated familial risk of breast cancer: the EVA trial. J Clin Oncol Off J Am Soc Clin Oncol 2010; 28: 1450-1457
  • 15 Ahern CH, Shih YCT, Dong W. et al. Cost-effectiveness of alternative strategies for integrating MRI into breast cancer screening for women at high risk. Br J Cancer 2014; 111: 1542-1551
  • 16 Moore SG, Shenoy PJ, Fanucchi L. et al. Cost-effectiveness of MRI compared to mammography for breast cancer screening in a high risk population. BMC Health Serv Res 2009; 9: 1-8
  • 17 Bakker MF, de Lange SV, Pijnappel RM. et al. Supplemental MRI Screening for Women with Extremely Dense Breast Tissue. N Engl J Med 2019; 381: 2091-2102
  • 18 Froelich MF, Kaiser CG. Cost-effectiveness of MR-mammography as a solitary imaging technique in women with dense breasts: an economic evaluation of the prospective TK-Study. Eur Radiol 2020; 31: 967-974
  • 19 Kaiser CG, Dietzel M, Vag T. et al Cost-effectiveness of MR-mammography vs. conventional mammography in screening patients at intermediate risk of breast cancer – A model-based economic evaluation. Eur J Radiol 2020; 109355 [published online ahead of print]
  • 20 Petersen C, Gauer T. [Local ablative radiotherapy of oligometastatic colorectal cancer]. Radiol 2017; 57: 105-110
  • 21 Engstrand J, Nilsson H, Strömberg C. et al. Colorectal cancer liver metastases – a population-based study on incidence, management and survival. BMC Cancer 2018; 18: 78
  • 22 Van Cutsem E, Cervantes A, Adam R. et al. ESMO consensus guidelines for the management of patients with metastatic colorectal cancer. Ann Oncol Off J Eur Soc Med Oncol 2016; 27: 1386-1422
  • 23 Ruers T, Van Coevorden F, Punt CJA. et al Local Treatment of Unresectable Colorectal Liver Metastases: Results of a Randomized Phase II Trial. J Natl Cancer Inst 2017
  • 24 Shady W, Petre EN, Do KG. et al. Percutaneous Microwave versus Radiofrequency Ablation of Colorectal Liver Metastases: Ablation with Clear Margins (A0) Provides the Best Local Tumor Control. J Vasc Interv Radiol JVIR 2018; 29: 268-275.e1
  • 25 Gazelle GS, McMahon PM, Beinfeld MT. et al. Metastatic colorectal carcinoma: cost-effectiveness of percutaneous radiofrequency ablation versus that of hepatic resection. Radiology 2004; 233: 729-739
  • 26 Froelich MF, Schnitzer ML, Rathmann N. et al Cost-Effectiveness Analysis of Local Ablation and Surgery for Liver Metastases of Oligometastatic Colorectal Cancer. PMID: 33806059. PMCID: PMC8037107.
  • 27 Schnitzer ML, Froelich MF, Gassert FG. et al Follow-Up 18F-FDG PET/CT versus Contrast-Enhanced CT after Ablation of Liver Metastases of Colorectal Carcinoma-A Cost-Effectiveness Analysis. Cancers 2020; 12
  • 28 Franklin M, Lomas J, Walker S. et al. An Educational Review About Using Cost Data for the Purpose of Cost-Effectiveness Analysis. PharmacoEconomics 2019; 37: 631-643
  • 29 de Vries LM, van Baal PHM, Brouwer WBF. Future Costs in Cost-Effectiveness Analyses: Past, Present, Future. PharmacoEconomics 2019; 37: 119-130
  • 30 Interpretation of Cost-Effectiveness Analyses. J Gen Intern Med 1998; 13: 716-717
  • 31 Garber AM, Phelps CE. Economic foundations of cost-effectiveness analysis. J Health Econ 1997; 16: 1-31
  • 32 Fabritius MP, Holzgreve A, Knösel T. et al. Incidental Finding of Endobronchial Metastasis by 18F-FDG PET/CT Leads to Change in Management in a Patient With Rectal Adenocarcinoma. Clin Nucl Med 2020; 45: 980-981
  • 33 Chambers JD, Lord J, Cohen JT. et al. Illustrating Potential Efficiency Gains from Using Cost-Effectiveness Evidence to Reallocate Medicare Expenditures. Value Health 2013; 16: 629-638

Correspondence

PD Dr. Matthias F. Frölich
Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin, Universitätsmedizin Mannheim
Theodor-Kutzer-Ufer 1–3
68167 Mannheim
Germany   
Phone: +49/6 21/3 83 20 67   

Publication History

Received: 20 December 2020

Accepted: 26 April 2021

Article published online:
17 June 2021

© 2021. Thieme. All rights reserved.

Georg Thieme Verlag KG
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

  • References

  • 1 Mahadevia PJ, Fleisher LA, Frick KD. et al. Lung Cancer Screening With Helical Computed Tomography in Older Adult Smokers: A Decision and Cost-effectiveness Analysis. JAMA 2003; 289: 313
  • 2 Black WC, Gareen IF, Soneji SS. et al. Cost-Effectiveness of CT Screening in the National Lung Screening Trial. 2014 http://Dx.Doi.Org/10.1056/NEJMoa1312547
  • 3 Pandya A. Adding Cost-effectiveness to Define Low-Value Care. JAMA 2018; 319: 1977-1978
  • 4 Hunink MGM, Weinstein MC, Wittenberg E. et al. Decision making in health and medicine: Integrating evidence and values. Cambridge University Press; 2014
  • 5 Guide to the Methods of Technology Appraisal 2013 [Internet] – PubMed.
  • 6 Cameron D, Ubels J, Norström F. On what basis are medical cost-effectiveness thresholds set? Clashing opinions and an absence of data: a systematic review. Glob Health Action 2018; 11: 1447828
  • 7 McDougall JA, Furnback WE, Wang BCM. et al Understanding the global measurement of willingness to pay in health. J Mark Access Health Policy 2020; 8 [published online ahead of print]
  • 8 Gandjour A. Willingness to pay for new medicines: a step towards narrowing the gap between NICE and IQWiG. BMC Health Serv Res 2020; 20: 343
  • 9 Sanders GD, Neumann PJ, Basu A. et al. Recommendations for Conduct, Methodological Practices, and Reporting of Cost-effectiveness Analyses. JAMA 2016; 316: 1093
  • 10 Husereau D, Drummond M, Petrou S. et al. Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS) statement. Eur J Health Econ 2013; 14: 367-372
  • 11 Leitlinienprogramm Onkologie: Mammakarzinom.
  • 12 Pisano ED, Gatsonis C, Hendrick E. et al. Diagnostic Performance of Digital versus Film Mammography for Breast-Cancer Screening. N Engl J Med 2005; 353: 1773-1783
  • 13 Sardanelli F, Podo F, Santoro F. et al. Multicenter surveillance of women at high genetic breast cancer risk using mammography, ultrasonography, and contrast-enhanced magnetic resonance imaging (the high breast cancer risk italian 1 study): final results. Invest Radiol 2011; 46: 94-105
  • 14 Kuhl C, Weigel S, Schrading S. et al. Prospective multicenter cohort study to refine management recommendations for women at elevated familial risk of breast cancer: the EVA trial. J Clin Oncol Off J Am Soc Clin Oncol 2010; 28: 1450-1457
  • 15 Ahern CH, Shih YCT, Dong W. et al. Cost-effectiveness of alternative strategies for integrating MRI into breast cancer screening for women at high risk. Br J Cancer 2014; 111: 1542-1551
  • 16 Moore SG, Shenoy PJ, Fanucchi L. et al. Cost-effectiveness of MRI compared to mammography for breast cancer screening in a high risk population. BMC Health Serv Res 2009; 9: 1-8
  • 17 Bakker MF, de Lange SV, Pijnappel RM. et al. Supplemental MRI Screening for Women with Extremely Dense Breast Tissue. N Engl J Med 2019; 381: 2091-2102
  • 18 Froelich MF, Kaiser CG. Cost-effectiveness of MR-mammography as a solitary imaging technique in women with dense breasts: an economic evaluation of the prospective TK-Study. Eur Radiol 2020; 31: 967-974
  • 19 Kaiser CG, Dietzel M, Vag T. et al Cost-effectiveness of MR-mammography vs. conventional mammography in screening patients at intermediate risk of breast cancer – A model-based economic evaluation. Eur J Radiol 2020; 109355 [published online ahead of print]
  • 20 Petersen C, Gauer T. [Local ablative radiotherapy of oligometastatic colorectal cancer]. Radiol 2017; 57: 105-110
  • 21 Engstrand J, Nilsson H, Strömberg C. et al. Colorectal cancer liver metastases – a population-based study on incidence, management and survival. BMC Cancer 2018; 18: 78
  • 22 Van Cutsem E, Cervantes A, Adam R. et al. ESMO consensus guidelines for the management of patients with metastatic colorectal cancer. Ann Oncol Off J Eur Soc Med Oncol 2016; 27: 1386-1422
  • 23 Ruers T, Van Coevorden F, Punt CJA. et al Local Treatment of Unresectable Colorectal Liver Metastases: Results of a Randomized Phase II Trial. J Natl Cancer Inst 2017
  • 24 Shady W, Petre EN, Do KG. et al. Percutaneous Microwave versus Radiofrequency Ablation of Colorectal Liver Metastases: Ablation with Clear Margins (A0) Provides the Best Local Tumor Control. J Vasc Interv Radiol JVIR 2018; 29: 268-275.e1
  • 25 Gazelle GS, McMahon PM, Beinfeld MT. et al. Metastatic colorectal carcinoma: cost-effectiveness of percutaneous radiofrequency ablation versus that of hepatic resection. Radiology 2004; 233: 729-739
  • 26 Froelich MF, Schnitzer ML, Rathmann N. et al Cost-Effectiveness Analysis of Local Ablation and Surgery for Liver Metastases of Oligometastatic Colorectal Cancer. PMID: 33806059. PMCID: PMC8037107.
  • 27 Schnitzer ML, Froelich MF, Gassert FG. et al Follow-Up 18F-FDG PET/CT versus Contrast-Enhanced CT after Ablation of Liver Metastases of Colorectal Carcinoma-A Cost-Effectiveness Analysis. Cancers 2020; 12
  • 28 Franklin M, Lomas J, Walker S. et al. An Educational Review About Using Cost Data for the Purpose of Cost-Effectiveness Analysis. PharmacoEconomics 2019; 37: 631-643
  • 29 de Vries LM, van Baal PHM, Brouwer WBF. Future Costs in Cost-Effectiveness Analyses: Past, Present, Future. PharmacoEconomics 2019; 37: 119-130
  • 30 Interpretation of Cost-Effectiveness Analyses. J Gen Intern Med 1998; 13: 716-717
  • 31 Garber AM, Phelps CE. Economic foundations of cost-effectiveness analysis. J Health Econ 1997; 16: 1-31
  • 32 Fabritius MP, Holzgreve A, Knösel T. et al. Incidental Finding of Endobronchial Metastasis by 18F-FDG PET/CT Leads to Change in Management in a Patient With Rectal Adenocarcinoma. Clin Nucl Med 2020; 45: 980-981
  • 33 Chambers JD, Lord J, Cohen JT. et al. Illustrating Potential Efficiency Gains from Using Cost-Effectiveness Evidence to Reallocate Medicare Expenditures. Value Health 2013; 16: 629-638

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Fig. 1 General illustration of a Markov model simulating effectiveness and long-term costs. The individual states are assigned qualities of life and, if applicable, ongoing costs. In each cycle, patients can change between states according to predefined probabilities.
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Fig. 2 Cost-effectiveness plane: Incremental benefits and incremental costs compared to the standard. The shaded area below the willingness-to-pay threshold denotes the area of cost-effective strategies.
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Fig. 3 Illustration of a diagnostic decision model. a Decision model for screening patients for the presence of breast cancer. b Markov model for estimating long-term costs and long-term effectiveness.
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Fig. 4 Illustration of a therapeutic decision model. a Decision modeling for interventional therapy of liver lesions for the treatment of oligometastatic tumor disease of the liver. b Example of a simple Markov model for modeling patient-specific outcomes. The starting state of the patients is based on the decision model (e. g., after incomplete resection, starting in the “active hepatic metastases” state). c Monthly modeling of Markov states after complete microwave ablation.
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Fig. 5 Different levels of resource allocation within an economy and their associated entry points for cost-effectiveness analyses along the value chain.
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Abb. 1 Allgemeine Darstellung eines Markov-Modells zur Simulation von Effektivität und langfristigen Kosten. Den einzelnen Zuständen werden Lebensqualitäten und ggf. laufende Kosten zugewiesen. In jedem Zyklus können die Patienten gemäß vordefinierten Wahrscheinlichkeiten zwischen den Zuständen wechseln.
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Abb. 2 Cost-effectiveness plane: Inkrementeller Nutzen und inkrementelle Kosten im Vergleich zum Standard. Die schraffierte Fläche unterhalb der Willingness-to-pay-Schwelle kennzeichnet den Bereich kosteneffektiver Strategien.
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Abb. 3 Darstellung eines diagnostischen Entscheidungsmodells. a Entscheidungsmodell zum Screening von Patientinnen auf das Vorliegen eines Mammakarzinoms. b Markov-Modell zur Abschätzung langfristiger Kosten und der langfristigen Effektivität.
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Abb. 4 Darstellung eines therapeutischen Entscheidungsmodells. a Entscheidungsmodellierung zur interventionellen Therapie von Leberläsionen zur Behandlung einer oligometastatischen Tumorerkrankung der Leber. b Beispiel eines einfachen Markov-Modells zur Modellierung der patientenspezifischen Outcomes. Der Startzustand der Patienten ergibt sich aus dem Entscheidungsmodell (z. B. nach unvollständiger Resektion Beginn im Zustand „aktive hepatische Metastasen“). c Monatliche Modellierung der Markov-Zustände nach vollständiger Mikrowellenablation.
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Abb. 5 Verschiedene Stufen der Allokation von Ressourcen innerhalb einer Volkswirtschaft und deren damit verbundenen Anknüpfungspunkte für Kosteneffektivitätsanalysen entlang der Wertschöpfungskette.