Analyse der Therapie- und Kostenstrukturen bei Patienten mit DLBCL in der GKV
http://doi.org/10.24945/MVF.03.22.1866-0533.2416
Die vorliegende Analyse zum diffus großzelligen B-Zell-Lymphom (DLBCL) untersucht die Realversorgung von Patienten mit DLBCL anhand einer Auswertung von Abrechnungsdaten der Gesetzliche Krankenversicherung (GKV). Im Rahmen der Analyse wurde festgestellt, dass die Immunchemotherapie die dominierende Therapieform darstellt. Insbesondere in der jüngeren Population folgt danach die allogene/autologe Stammzelltransplantation (SZT) ab der Zweitlinientherapie, während in der älteren Population eher Monotherapien zum Einsatz kommen. CAR (Chimärer Antigenrezeptor)-T-Zell-Therapien konnten im Analysezeitraum (Jahre 2014 bis 2019) nicht beobachtet werden. Die ersten CAR-T-Zell-Präparate wurden im August 2018 zugelassen und in 2019 als OPS im Vergütungssystem abgebildet, aber im Analysezeitraum bis Ende 2019 nur selten eingesetzt und waren somit in dem Kollektiv nicht abgebildet. Insgesamt weisen 40% der Patienten nach der Erstlinie (1L), 52% nach der Zweitlinie (2L) und 57% nach der Drittlinie (3L) keine weitere definierte Behandlungslinie bis zum Ende des Beobachtungszeitraumes auf und versterben auch nicht.
Treatment and costs of patients suffering from DLBCL in the German statutory health insurance – A retrospective real world data analysis
This analysis uses German statutory health insurers‘ administrative data to generate real world evidence on how patients suffering from diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) are treated. It becomes evident that immunochemotherapy is the leading form of treatment. From the second line of therapy onwards, allogenic/autologous stem cell transplantation becomes more important for the younger population while older patients are rather treated with mono therapies. Within the period to analyze from year 2014 to 2019, CAR (Chimeric Antigen Receptor)-T cell therapies could not be observed in our data. The first CAR T-cell drugs were approved in August 2018 and mapped as OPS in the reimbursement system in 2019 but were rarely used in the period analyzed through the end of 2019 and thus were not mapped in the sample. Overall, it can be seen, that 40% of the patients after the first (1L) and 52 % after the second (2L) and 57% after the third line of therapy (3L) did not have neither a further defined line of therapy documented nor do they die until the end of the observation periods.
Keywords
statutory health insurers‘ administrative data, DLBCL, DLBCL population, therapeutic regimens, immunochemotherapy, stem cell transplantation, real world evidence
Dr. rer. oec. Katja Gehrke / Dr. rer. pol. Stefanie Thönnes / Sebastian Lempfert
AGENS, DGSMP und DGEpi (2014): Gute Praxis Sekundärdatenanalyse (GPS) Leitlinien und Empfehlungen. In: https://www.dgepi.de/assets/Leitlinien-und-Empfehlungen/GPS_revision2-final_august2014.pdf (abgerufen am 07.12.2021)
Ärzt:innenzeitung (2021): Innovative Krebsbehandlung. CAR-T-Zell-Therapie ist in Deutschland angekommen. In: https://www.aerztezeitung.de/Medizin/CAR-T-Zell-Therapie-ist-in-Deutschland-angekommen-406907.html (abgerufen am 07.12.2021)
AWMF online (2022): Leitlinie: Diagnostik, Therapie und Nachsorge für erwachsene Patienten mit einem diffusen großzelligen B-Zell-Lymphom. In: https://www.awmf.org/leitlinien/detail/anmeldung/1/ll/018-038OL.html (abgerufen am 05.01.2022)
Mayerhoff, L./Lehne, M./Hickstein, L./ Salimullah, T./ Prieur, S./Thomas, S.K./Zhang, J. (2019): Cost associated with hematopoetic stem cell transplantation: a retrospective claims data analysis in Germany. In: Journal of Comparative Effectiveness Research 2019, 8, 2: S. 121-131.
Morton, L.M./Wang, S.S./Devesa, S.S./Hartge, P./Weisenburger, D.D./ Linet, M.S. (2006): Lymphoma incidence patterns by WHO subtype in the United States, 1992-2001. In: Blood 2006, 107: S. 265-276 (DOI: 10.1182/blood-2005-06-2508)
Neubauer, S./Zeidler, J./Lange, A./von der Schulenburg, M. (2014): Grundlagen und Methoden von GKV-Routinedatenstudien., Diskussionspapier Nr. 534. In: https://www.researchgate.net/publication/292605730_Grundlagenund_Methoden_von_GKV-Routinedatenstudien, (abgerufen am 16.01.2022)
Onkopedia (2021): Diffuses großzelliges B-Zell-Lymphom. In: https://www.onkopedia.com/de/onkopedia/guidelines/diffuses-grosszelliges-b-zell-lymphom/@@guideline/html/index.html (abgerufen am 04.01.2022)
Sant, M,/ Allemani, C./ Tereanu, C./ De Angelis, R./ Capocaccia, R./Visser, O./Marcos-Gragera, R./Maynadié, M./Simonetti, A./Lutz, J.M./Berrino, F. HAEMACARE Working Group. Incidence of hematologic malignancies in Europe by morphologic subtype: results of the HAEMACARE project. In: Blood. 2010 Nov 11;116(19): S. 3724-34. DOI: 10.1182/blood-2010-05-282632)
Srivastava, S./ Riddell, S. R. Engineering (2015): Engineering CAR-T cells: Design concepts. In: Trends in Immunology 2015, 36: S. 494–502 (DOI:10.1016/j.it.2015.06.004)
Tilly, H./Gomes da Silva, M./Vitolo, U., Jack, A./Meignan M./Lopez-Guillermo, A./ Walewski, J./André, M./Johnson, P.W./Pfreundschuh, M./Ladetto, M. ESMO Guidelines Committee. Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL): ESMO Clinical Practice Guidelines for diagnosis, treatment and follow-up. Ann On-col. 2015 Sep; 26 Supplement 5: S. 116-125. (DOI: 10.1093/annonc/mdv304. PMID: 26314773)
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Zitationshinweis: Gehrke, K., Thönnes, S., Lempfert, S.: „Analyse der Therapie- und Kostenstrukturen bei Patienten mit DLBCL in der GKV“, in: „Monitor Versorgungsforschung“ (03/22), S. 77-84. http://doi.org/10.24945/MVF.03.22.1866-0533.2416
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Analyse der Therapie- und Kostenstrukturen bei Patienten mit DLBCL in der GKV / Eine retrospektive Real World Data Analyse
Die von den Immunzellen ausgehende bösartige Tumorerkrankung des diffus großzelligen B-Zell-Lymphoms (DLBCL) gilt mit etwa 30 bis 58% als häufigstes Non-Hodgkin-Lymphom bei Erwachsenen (Tilly et. al 2015: S. 116). Mit einer Inzidenz im Zweijahreszeitraum von 3,8 Fällen pro 100.000 Einwohnern ist es die häufigste maligne Erkrankung des lymphatischen Systems in Europa (Sant et al. 2010: 3728). Die Inzidenz steigt mit zunehmendem Lebensalter an, bei einem Median von 70 Jahren (Morton et al. 2006: 265). Neben einer Vergrößerung der Lymphknoten kann auch die Milz betroffen sein. Lymphome haben häufig einen aggressiven Verlauf. Bleibt DLBCL unbehandelt, kann die Erkrankung zum Tod führen. Aufgrund einer hohen histologischen, klinischen und molekularen Variabilität fällt die mittlere Überlebensdauer sehr unterschiedlich aus. Die 5-Jahres-Überlebensraten werden mit 60-90% angegeben (Ärztezeitung 2021), wobei das Überleben insbesondere bei Nichtansprechen auf die 1L-Therapie schlechter ausfällt (AWMF online 2022). In der Therapie werden u.a. autologe oder allogene Stammzelltransplantationen (STZ) durchgeführt; die Ausgaben belaufen sich dabei zwischen 107.457 Euro bis 230.399 Euro je Patienten (Mayerhoff et al. 2019: 126). Nunmehr gibt es neu zugelassene Therapieoptionen in Deutschland, die den Erkrankten ein längeres Überleben ermöglichen sollen. Im August 2018 wurde in der Europäischen Union die Behandlungsmethode der CAR-T-Zelltherapie (Chimärer Antigenrezeptor an T-Zellen) nach 2L oder mehr Therapielinien zugelassen. Hierbei handelt es sich um eine Krebsimmuntherapie, die auf genetisch veränderten T-Zellen mit synthetischen antigenspezifischen Rezeptoren basiert (Srivastava/Riddell 2015: 494). Weiterhin werden, v.a. in der 1L und 2L, Immunchemotherapien oder klassische Chemotherapien, häufig in Form von komplexen Behandlungsschemata und teilweise in Kombination mit Rituximab (RTX), eingesetzt. Aufgrund dieser komplexen Behandlungsmöglichkeiten besteht ein Bedarf an wissenschaftlicher Evidenz zur Versorgung.
Methoden
Datenauswahl und -extraktion
Identifikation der Analysepopulation
Dazu wurde die Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme (ICD-10-Diagnose) verwendet und mit C83.3 (Diffus großzelliges B-Zell-Lymphom) in den Abrechnungsdaten von niedergelassenen Ärzt:innen und im Krankenhaus identifiziert. Von diesen Patienten werden nur solche analysiert, die mindestens 8 Quartale vor der relevanten Diagnose (Indexquartal) beobachtet werden können (Vorbeobachtungszeitraum). Zusätzlich wird verlangt, dass sie auch mindestens 7 Quartale nach dem Indexquartal beobachtet werden können, außer sie versterben in dem Zeitraum (Nachbeobachtungszeitraum). Weiterhin dürfen die Patienten im Vorbeobachtungszeitraum keine gesicherte Krebsdiagnose (mit Ausnahme von sonstigen bösartigen Neubildungen der Haut, Prostatakarzinom oder In-situ-Karzinom) aufweisen, siehe Abbildung 1.
Von den prävalenten Patienten gelten jene als inzident, für die im Vorbeobachtungszeitraum keine DLBCL-Diagnose dokumentiert wurde und diese sind Basis für die vertiefenden Analysen.
Epidemiologie
Zuordnung zu Therapieregimen, -linien und -gruppen
Als Regimewechsel wird gewertet, wenn sich das Regime ändert, oder die zeitliche Unterbrechung vier oder mehr Prüfzyklen beträgt. Kann keines der definierten Regime zugeordnet werden und handelt es sich nicht um eine zeitliche Unterbrechung von max. drei Prüfzyk-len, erfolgt die Zuordnung des Prüfzeitraumes zum Regime „Keine definierte Therapie“. Die Kombination von „Keine definierte Therapie“ und einer nachlaufenden dokumentierten Gabe von RTX (max. drei Prüfzyklen) hingegen wird als Regime „Off-Label/Studie“ gekennzeichnet. Bei einer nachlaufenden Gabe von RTX erfolgte i.d.R. eine vorlaufende Therapie. Da diese entweder nicht dem zugelassenen Standard entspricht (Off-Label) oder die Medikation in den Abrechnungsdaten nicht dokumentiert wurde (Studie), konnte diese im Rahmen der Analyse nicht identifiziert werden. Strahlentherapie wird nicht als Regime gewertet, sondern der Zeitraum der Strahlentherapie wird dem zeitlich vorangehenden Regime zugerechnet. Jedes zeitlich abgegrenzte Regime bei einem Patienten definiert eine Therapielinie. Das erste Therapieregime entspricht der 1L, das zweite der 2L, bis max. zur 4L. Das Pseudoregime „Keine definierte Therapie“ wird nicht als eigenständige Linie gewertet. Hat ein Patient nach einer Linie keine weitere Therapielinie, ist er entweder in der Linie verstorben (Pseudoregime „Tod“) oder es wurde im gesamten Nachbeobachtungszeitraum kein weiteres Regime außer „keine definierte Therapie“ für diesen Patienten mehr identifiziert. Folgerichtig dezimiert sich die Studienpopulation von der 1L bis zur 4L um die o.g. Patienten.
Abschließend werden die Regime zu diversen Gruppen zusammengefasst.
Gruppe Immunchemo:
*HAP/*HAX(+RTX),
*EPOCH(+RTX), GDP/GemOx(+RTX), Etoposid(+RTX);
Gruppe Mono:
Polatuzumab(+RTX),
Lenalidomid(+RTX),
Brentuximab(+RTX),
Pixantron,
Ibrutinib,
Bendamustin(+RTX),
Rituximab(RTX);
Einzelkategorien:
CAR-T,
Allo/Auto SZT;
Hilfskategorien:
Verstorben, Off-Label/Studie, Kein definiertes Regime (2 )
Zusätzlich werden EBM-Codes für Bestrahlungsplanung (25340, 25341, 25342) und Hochvolttherapie (25320,
25321, 25322, 25323) abgefragt. In Tabelle 2 sind den Regimen entsprechende Wirkstoffe zugeordnet.
Die Regime wurden umfassend analysiert und eine Zuordnung der Wirkstoffe vorgenommen, wobei sofern möglich Leitsubstanzen identifiziert wurden. Die Zuordnung erfolgte disjunkt und hierarchisiert, um Doppelzählungen auszuschließen. Dabei wurden international übliche Bezeichnungen für Regime verwendete. Eine Kombination ohne „Doxorubicin“ oder andere Leitsubstanz, also bspw. nur Cyclophosphamid mit/ohne Vincristin wird zur Gruppe Etoposid zugeordnet, denn hier sind alle Wirkstoffe enthalten, die nicht direkt als Leitsubstanz gefunden wurden.
Kostenanalyse der GKV-relevanten Kosten
Ergebnisse
Charakteristika der DLBCL-Population
Hochgerechnet auf die GKV inkl. Alters- und Geschlechtsstratifizierung umfasst die Analysepopulation insgesamt 19.774 prävalente Patienten. Das entspricht einer Prävalenz über zwei Jahre von 27,6 Patienten je 100.000 Einwohner mit einem medianen Alter von 70 Jahren. Die Inzidenz über zwei Jahre entspricht 14,3 Patienten je 100.000 Einwohner mit einem medianen Alter von 72 Jahren. Der Anteil der Männer ist mit 56% jeweils etwas höher als der der Frauen mit 44% (ohne Abbildung). Der Anteil der inzidenten an der prävalenten Analysepopulation über zwei Jahre liegt für Patienten ab 30 Jahren relativ konstant bei 43% bis 47% (siehe Abbildung 3). Lediglich bei jüngeren Patienten schwanken die Werte aufgrund der geringeren Patientenzahl in diesen Altersgruppen.
Realversorgung von DLBCL in der GKV
Zusätzlich reduziert sich die Anzahl um die Patienten, für die bis zum Ende des Beobachtungszeitraumes kein weiteres definiertes Regime dokumentiert wurde. Die letztgenannten sind somit entweder bis zum Ende des Beobachtungszeitraumes in Remission oder in einer palliativen Versorgung, ohne zu versterben. In der „jungen“ Altersgruppe betrifft dies gerundet 591 Patienten bzw. 29,5% der Patienten in der 1L, 732 bzw. 51,9% der Patienten in der 2L und 354 bzw. 52,2% der Patienten in der 3L. In der „alten“ Altersgruppe fällt die Linie der Patienten ohne weiteres dokumentiertes Regime noch deutlicher ab. Zur 2L sind 1.790 Patienten (37,5%) in Remission oder Palliation, ohne zu versterben. Nach der 2L sind dies 1.595 (53,3%) und nach der 3L 817 Patienten (58,6%). Selbst in der „sehr alten“ Altersgruppe ist die Gruppe dieser Patienten mit 1.084 Patienten (54,4%) nach der 1L, 466 Patienten (51,3%) nach der 2L und 269 Patienten (60,7%) nach der 3L ausgeprägt.
Zur Vergleichbarkeit mit Analysen aus Registern, werden die Regime anteilig prozentual nur auf die Population berechnet, zu der in der jeweiligen Linie auch eine Therapie dokumentiert wurde. D.h. die hochgerechnete GKV-Population pro Linie (N GKV in Linie) wurde um die Verstorbenen reduziert. Davon ausgehend ergibt sich für die „junge“ Population in der 1L eine Summe von 1.961 Patienten für die Analyse der Regime. Von diesen erhielten 1.639 Patienten (83,6%) eine Immunchemotherapie, 147 Patienten (7,5%) eine Monotherapie und 175 Patienten (8,9%) wurden der Gruppe Off-Label/Studie zugeordnet. Die Immunchemotherapie bleibt in der „jungen“ Population mit 71,6% in der 2L, 54,9% in der 3L und 52,7% in der 4L dominierend. Die Monotherapien sind mit 7,5% in der 1L, über 13,9% und 14,8% bis zur 4L mit 8,8% nachrangig. Ab der 2L wurden auch zu 10,4% SZT mit steigender Tendenz von 21,8% bis 29,3% in der 4L dokumentiert.
Auch in der „alten“ Population ist die Immunchemotherapie mit 82,2% in der 1L, über 69,4% und 64,4% bis zu 72,8% in der 4L dominant. Im Vergleich zur „jungen“ Population wurden mehr Monotherapien dokumentiert. Der Anteil der Monotherapien steigt von der 1L mit 10,2% auf 20,7% in der 2L, um dann über 18,2% auf 16,9% in der 4L zu sinken. Der Anteil der SZT fällt hingegen mit 2,3% in der 2L und 6,5% bzw. 7,0% in der 3L und 4L deutlich niedriger aus. Die „sehr alte“ Population zeichnet sich neben der hohen Mortalität durch die geringste Rate an Immunchemotherapien aus. Der Anteil beträgt in der 1L 74,5%, in der 2L 65,6%, in der 3L 43,2% und in der 4L 86,0%. Korrespondierend sind in dieser Altersgruppe verstärkt Monotherapien von 18,5% in der 1L, über 26,8% und 48,1% in der 2L und 3L bis zu 12,0% in der 4L dokumentiert. SZT wurden in dieser Altersgruppe nicht detektiert. Ebenso konnten in keiner Altersgruppe CAR-T-Zell-Therapien gefunden werden.
Kostenstrukturen der wesentlichen Therapievarianten
Abbildung 5: Da sich die ermittelten Tageskosten (Abb. 6) nicht in dem Maß verringern wie die Mittelwerte (MW) der Regimekosten (Abb. 5), ist anzunehmen, dass die Regimedauer mit fortschreitender Linienanzahl kürzer wird.
Die hohen Kosten sowohl von Pixantron als auch von *HAP/*HAX umfassen nur sehr wenige Fälle und sind nicht repräsentativ.
*EPOCH weist einen niedrigen Krankenhausanteil auf, wohingegen Etoposid einen hohen zeigt. Dies ergibt sich aufgrund der Zuordnung der Regime und ist der Systematik der Analyse geschuldet, siehe auch Tabelle 2.
Ansonsten bewegen sich die Tageskosten (Abb. 6) in einem Bereich zwischen 140 Euro und 530 Euro, wobei *EPOCH und GDP/GemOX etwas unter den Kosten für Etoposid liegen.
Diskussion
Darüber hinaus nimmt insbesondere bei der „jungen“ und „alten“ Population die relative Morbidität mit zeitlich fortschreitender Erkrankung deutlich zu. Bei der „sehr alten“ Population ist die Mortalität bereits ab der 1L stark ausgeprägt. Dies ist u.a. der generellen Sterblichkeit in der Altersgruppe 80+ geschuldet und nur sekundär dem DLBCL zuzurechnen. Korrelierend zur Mortalität steigt der relative Anteil der Monotherapien, die häufig als Salvage-Therapien eingesetzt werden. Beide Aspekte zeigen ein deutliches Bild zur abnehmenden Belastbarkeit bzw. dem reduzierten Gesundheitszustand der Patienten im Zeitverlauf und mit dem Fortschreiten der Erkrankung.
Grundsätzlich gibt es bei der Verwendung von GKV-Abrechnungsdaten für Analysen eine Vielzahl von Limitationen, denn ursprünglich sind diese Daten für den Zweck der Abrechnung erhoben worden. (Neubauer et al. 2014: 123ff.) So lassen sich beispielsweise nicht alle medizinischen Werte ermitteln. Sofern diese abrechnungsbegründend nicht erforderlich sind, erfolgt für medizinische Parameter regelhaft keine Dokumentation. Ebenso werden Fallpauschalen abgerechnet, die eine Reihe von relevanten medizinischen Werten subsumieren. Typisch sind hier die Fallpauschalen im G-DRG-System. Kosten- oder aufwandsintensive Verfahren werden über die OPS-Schlüssel kodiert, um die Höhe der abgerechneten Fallpauschale zu begründen. Kostengünstige Arzneimittel werden nicht gesondert kodiert, denn diese sind mit der Grundpauschale der DRG abgegolten. Dies gilt für einen Großteil der platinbasierten Chemotherapien.
Für diese Analyse wurde ein eigenständiges Modell entwickelt, um die verwendeten Regime und durchlaufenden Therapielinien implizit zu detektieren. Die basierenden Annahmen wurden aus den genannten Leitlinien abgeleitet. Trotzdem konnte nicht jedes mögliche Regime eindeutig aufgrund der Wirkstoffkombination identifiziert werden und es mussten Aggregationen (z.B. *HAP/*HAX) gebildet werden.
Aufgrund der o.g. Limitierungen stellt die differenzierte Abgrenzung der zeitlich vorlaufenden Chemotherapien zur SZT (Konditionierung) oder CAR-T (Bridging/Lymphodepletion) eine Herausforderung dar. Diese soll im Rahmen einer Weiterentwicklung der bestehenden Analytik umgesetzt und auf zeitlich aktualisierte Daten (Jahre 2015 bis 2020) angewendet werden. Damit steigt die Wahrscheinlichkeit, Patient:innen mit CAR-T in dem anonymisierten untersuchten Kollektiv aufzufinden. <<