Nationales Zertifizierungsprogramm Krebs

Guideline-Based Quality Indicators for Kidney and Bladder Cancer in Germany: Development and Implementation

INTRODUCTION

As part of the development of the evidence-based (S3) clinical practice guidelines for kidney and bladder cancer by the German Guideline Program in Oncology, quality indicators (QIs) were defined to measure the quality of care. Based on these guidelines and QIs, the German Cancer Society (DKG) developed two new certification systems. The aim of this article is to show the process of development and implementation of QIs in certified cancer centres.

METHODS

Based on strong recommendations of each guideline and an additional systematic literature review for national and international QIs, two sets of QIs were derived in a multistep standardized approach. These QIs were implemented in the centres in certification data sheets to measure their outcomes. First results of treatment years 2018 and 2019 are available.

RESULTS

The final sets include 9 QIs for kidney cancer and 12 QIs for bladder cancer. Two-thirds of the QIs were transferred to the data sheets. In 2018 and 2019, the results of all but one QI are within the plausibility limits. From 2020 on, they are replaced by stricter target values that will challenge centres to improve their outcomes.

CONCLUSIONS

Guideline-derived QIs make relevant aspects of patient care measurable and consequently improvable. The first QI results are encouraging. However, the DKG certification system and the methods of measuring quality are under ongoing development. Systematic QI implementation and evaluation may help to generate broader databases and thus expand knowledge.

Can routine register data be used to identify vulnerable lung cancer patients of suboptimal care in a German comprehensive cancer centre?

OBJECTIVES

Several patient factors have been described to influence access to optimal cancer care like socioeconomic factors or place of residence. In this study, we investigate whether data routinely collected in a clinical cancer registry can be used to identify populations of lung cancer patients with increased risk of not receiving optimal cancer care.

METHODS

We analysed data of 837 lung cancer patients extracted from the clinical cancer registry of a German university hospital. We compared patient populations by two indicators of optimal care, namely implementation of tumour board meeting recommendations as well as the timeliness of care.

RESULTS

There was a high rate of implementation of tumour board meeting recommendations of 94.4%. Reasons for non-implementation were mainly a patient's own wish or a worsening of the health situation. Of all patient parameters, only tumour stage was associated with the two optimal care indicators.

CONCLUSION

Using routine data from a clinical cancer registry, we were not able to identify patient populations at risk of not getting optimal care and the implementation of guideline-conform care appeared to be very high in this setting. However, limitations were the ambiguity of optimal care indicators and availability of parameters predictive for patients' vulnerability.

Berechenbarkeit der Qualitätsindikatoren der onkologischen S3-Leitlinien mit dem ADT-/GEKID-Basisdatensatz und seiner Zusatzmodule

Hintergrund Das Krebsfrüherkennungs- und -registergesetz (KFRG, § 65c SGB V) regelt zur Verbesserung der onkologischen Versorgung, dass die klinische Krebsregistrierung in Deutschland auf Grundlage des Basisdatensatzes der Arbeitsgemeinschaft Deutscher Tumorzentren (ADT) und der Gesellschaft der epidemiologischen Krebsregister in Deutschland (GEKID) durchzuführen ist. Qualitätsindikatoren in S3-Leitlinien sind Kennzahlen zur Beurteilung der Qualität von Behandlung und Ergebnis in der klinischen Versorgung für die jeweilige Krebsentität. Diese Studie untersucht, in welchem Umfang diese Qualitätsindikatoren anhand der Variablen des ADT/GEKID Basisdatensatzes und seiner organspezifischen Module berechnet werden können.

Methoden Nach Überprüfung aller verfügbaren S3-Leitlinien auf die Ein- und Ausschlusskriterien zur Berechnung der Qualitätsindikatoren, wurde für jeden Indikator bewertet, ob er unter Verwendung einer einzelnen oder einer Kombination mehrerer Variablen des ADT/GEKID Basisdatensatzes und seiner organ-spezifische Module berechnet werden kann.

Ergebnisse In 17 veröffentlichten S3-Leitlinien werden insgesamt 151 Qualitätsindikatoren definiert. Davon können 82 (54%) Qualitätsindikatoren mit den Variablen des ADT/GEKID Basisdatensatzes ermittelt werden. Nur die Qualitätsindikatoren des exokrinen Pankreaskarzinoms konnten zu 100% berechnet werden und hatte damit den höchsten berechenbaren Anteil. Der geringste Anteil an Qualitätsindikatoren ist für das Mundhöhlenkarzinom berechenbar (10%).

Schlussfolgerungen Diese Analyse zeigt erhebliche Unterschiede bei der Berechenbarkeit der Qualitätsindikatoren für die verschiedenen Tumorentitäten mittels der in den klinischen Krebsregistern dokumentierten Variablen. Der ADT/GEKID-Basisdatensatz sollte um zusätzliche organ-spezifische Module, ähnlich dem Modul für das kolorektale Karzinom, erweitert werden, um eine möglichst vollständige Dokumentation aller Variablen zu ermöglichen, die für die Bestimmung der klinischen Qualitätsindikatoren erforderlich sind.