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Markov - Die Markov-Modellierung in der Gesundheitsökonomie – ein Anwendungsbeispiel anhand der medikamentösen Behandlung der rheumatoiden Arthritis

 

Projektkennung VfD_Markov_13_003492
Laufzeit von 05/2013 bis 12/2015
Status des Projekts laufend

 

Projektbeschreibung

Fragestellung(en) Methodisches Ziel:
Ist eine Markov-Modellierung auf Basis der Routinedaten geeignet um den Therapieverlauf zu simulieren?
In welcher Relation stehen Aufwand und Ertrag?
Inhaltliches Ziel:
Welche Unterschiede im Therapieverlauf sind erkennbar?
Weiterführungsraten
Wechselverhalten
Abbruchsraten
Welche Kostenverläufe ergeben sich?
Hintergrund / Ziele Die Behandlung der rheumatoiden Arthritis mit Biologika ist besonders bei schweren Krankheitsverläufen eine der wirkungsvollsten Therapieansätze. In Deutschland sind derzeit neun Biologika zugelassen, wobei direkte Head-to-Head Vergleiche bezüglich der Wirksamkeit und Therapiekosten nicht ausreichend gegeben sind.
Zur Analyse der Biologika-Therapie wird zunehmend eine Markov-Modellierung als Evaluations-Instrument eingesetzt. Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit dieses Instrument geeignet ist, um die Therapieverläufe und –kosten der verschiedenen Biologika zu erfassen und zu vergleichen. Dabei dienen die drei innerhalb der Techniker Krankenkasse (TK) umsatzstärksten Biologika Adalimumab, Etanercept und Infliximab als Untersuchungsgegenstand.
Methodik Das bestehende Verordnungsverhalten der drei Biologika wurde auf Basis von Routinedatenanalysen der TK erfasst und ausgewertet. Dabei wurden erwachsene Versicherte mit der gesicherten Diagnose der rheumatoiden Arthritis und mindestens einer Abgabe der drei Biologika in den Jahren 2009 bis 2011 in die Analyse eingeschlossen. Ausgehend von der ersten Biologika-Abgabe wurden die Biologika-Therapien der Versicherten über einen Zeitraum von einem Jahr erfasst und analysiert. Die daraus generierten Therapieverläufe und Kosten der Biologika dienten ebenso wie die weiteren Gesundheitsausgaben im ambulanten, stationären und Arzneimittelbereich als Input-Parameter für die Markov-Modellierung.
Datenbasis Sekundärdaten
   Krankenkassen - GKV  (Stichprobengröße: 2.000)
Studiendesign Querschnittstudie
Längsschnittstudie

Untersuchte Geschlechter weiblich und männlich
Untersuchte Altersgruppen von 18 bis 99 Jahre
Ergebnisse --

Forschende und kooperierende Einrichtungen

Projektverantwortliche

Förderung

Veröffentlichungen

Schlagwörter

 

Stand: 25.03.2015