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Stefan Klemke

• Zusammenfassung Hintergrund: Diese Arbeit hatte neben der rein deskriptiven Auswertung einer Tumordatenbank das Ziel, einen statistisch haltbaren Nachweis zu führen, ob gemeinhin angelegte Maßstäbe zur Prognose von Tumorerkrankungen auch auf die direkte Stichprobe der Universitätsfrauenklinik Greifswald übertragbar wären. Hierzu erfolgte die Betrachtung der am stärksten wirkenden Abhängigkeiten der einzelnen Variablen. Ziel: Es wurde eine Follow-Up-Studie zu bereits bestehenden 3 Datenbanken (Endometriumkarzinom TEK, Ovarialkarzinom TOC und Zervixkarzinom ZEK) durchgeführt, mit Anschrift niedergelassener Fachärzte und darauffolgender Aktualisierung der bestehenden Datensätze. Gesucht werden sollten die statistisch größten Einflussfaktoren auf das rezidivfreie Überleben und das Gesamtüberleben von Patientinnen mit oben genannten Malignomgruppen. Methoden: Insgesamt umfasste die Datenbank der Universitätsfrauenmedizin für April 2004 bis Oktober 2018 516 Eintragungen mit ungleicher Aufteilung auf 3 Einzeldatenbanken. Zu maximal 15 Variablen wurden Daten erhoben: 1. Patientenanzahl, 2. Anzahl der einzelnen Entitäten, 3. Anzahl von Primarien, 4. Anzahl von Rezidiven, 5. Alter der Patientinnen bei Erstdiagnose, 6. histopathologischer Befund, 7. Grading, 8. Staging nach FIGO, 9. operatives Verfahren, 10. (nur bei ZEK) Unterscheidung zwischen laparoskopischem und offenem Verfahren über Zeit, 11. Lymphonodektomie, nonoperative Therapie mittels 12. Chemotherapie und/oder 13. Radiatio, 14. progressionsfreies Überleben und 15. Gesamtüberleben. Hauptvariablen der Arbeit waren die Punkte 14 und 15. Eine statistische Auswertung erfolgte mit Hilfe des Computerprogramms SPSS Statistics von IBM in der Version 22 beziehungsweise Version 25. Neben einfacher Deskription wurden kaplan-meier-geschätzte Überlebenszeitkurven und Cox-Regressionsanalysen zur statistischen Auswertung der Daten genutzt. Ergebnisse: Zu Beginn der Arbeit erfolgte eine deskriptive Auswertung der Datenbanken mit Aufschlüsselung der Kenngrößen jeder einzelnen Datenbank. Es konnten für alle 3 Datenbanken Ergebnisse im Kaplan-Meierschätzverfahren für das 60-Monate-Overall-Survival ermittelt werden. Es waren für TEK (primäres Endometriumkarzinom) = 78%, TOC (primäres Ovarialkarzinom) = 50%, ZEK (alle Histologien) = 82% der Frauen nach 5 Jahren noch am Leben (All-Cause-Mortality). Weiterhin wurden Berechnungen zum rezidivfreien Überleben und Auswertungen zu histologischen Subtypen genannter Karzinome angefertigt. Die Auswertung der Chancenverhältnisse für das Eintreten der Ereignisse in den 2 Hauptvariablen zeigt in der Cox-Regressionsanalyse für TEK ein 13,17 fach, für TOC ein 9,81 fach und für ZEK ein 11,04 fach erhöhtes Risiko im FIGO-Stadium IV, verglichen mit dem FIGO-Stadium I (TEK/TOC) oder hohe gegen niedrige FIGO-Stadiengruppen (ZEK) ein Ereignis (All-Cause-Mortality) zu erleiden. Ähnliche Berechnungen erfolgten auch für das rezidivfreie Überleben. Es konnte statistisch signifikant für alle 3 Datenbanken gezeigt werden, dass die Ereignisse der 2 Hauptvariablen mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit unter anderem von der FIGO-Klassifikation eines Tumors abhingen. Ebenso wurden für die anderen genannten Variablen Abhängigkeiten festgestellt und diese in Beziehung zueinander gesetzt. Schlussfolgerung: Nur auf die oben genannten 15 Variablen reduziert zeigt sich ein Überleben (rezidivfrei oder gesamt) in starkem Maße von der FIGO-Klassifikation und somit von der Ausbreitungssituation des Tumors abhängig. Viele Faktoren zeigen in der Multivariatanalyse signifikante Ergebnisse. Einzelvariabel betrachtet sind die Ergebnisse teils noch valider. Keine Krankheitssituation lässt sich treffend mit nur 15 Variablen beschreiben, da jede individuell ist, wie der der Mensch der sie durchlebt. Diese Arbeit konnte somit die Datenbanken umfassend beschreiben und einen Einblick in die Verteilung der Risikoverteilung liefern, welche für Patientinnen der Frauenklinik Greifswald statistisch zutrafen, ein definiertes Endereignis zu erleiden. Weiterführende Aufarbeitungen müssen zeigen, ob sich die Odds-Ratios durch immer neue und bessere Behandlungen noch weiter zu Gunsten eines besseren Patientinnenoutcomes verschieben lassen.