Verslagen

Eindverslag

Samenvatting
Dit item is dichtgeklapt
Dit item is opengeklapt

Het licht traumatisch schedel-/hersenletsel (LTSH) vormt een belangrijke belasting voor de Nederlandse gezondheidszorg. Jaarlijks presenteren zich in Nederland naar schatting 60.000 LTSH-patiënten op de Spoedeisende Hulp. Na LTSH is er een kleine doch klinisch zeer relevante kans op neurocraniale complicaties (10%), die zeldzaam neurochirurgische interventie behoeven (0,5%). Juist voor deze laatste patiënten is snelle en betrouwbare diagnose middels CT geïndiceerd. Predictieregels kunnen gebruikt worden als hulpmiddel bij de selectie van LTSH-patiënten voor CT op basis van de aan- of afwezigheid van risicofactoren, die hun implementatie in de kliniek vinden in de vorm van klinische richtlijnen.

De selectie van patiënten voor CT brengt echter het inherente risico met zich mee, dat patiënten met een neurocraniale complicatie, en met name diegene met een indicatie tot neurochirurgisch ingrijpen, niet geïdentificeerd worden. In een kosten-effectiviteitsanalyse vergeleken we selectieve scanstrategieën waarin deze onzekerheid van selectie mee in overweging werd genomen, met het scannen van alle patiënten met LTSH.

Ten behoeve van de kosten-effectiviteitsanalyse voerden we eerst een vervolgstudie uit van alle 312 patiënten uit onze CT in Head Injury Patients (CHIP) studie die een neurocraniale traumatische bevinding op CT hadden (Smits M et al. JAMA 2005;294:1519-1525). We vonden dat de meerderheid van de patiënten met gecompliceerd LTSH volledig herstelt, maar dat postcommotionele klachten, zoals hoofdpijn, vermoeidheid en cognitieve klachten zoals geheugen- en concentratiestoornissen, nog lange tijd tot na het trauma kunnen voortduren (Smits M et al. Am J Neuroradiol 2008;29:506-513).

In de kosten-effectiviteitsstudie vonden we dat selectief scannen op basis van de Canadian CT Head Rule (CCHR; Stiell IG et al. Lancet 2001;357:1391-1396) was de meest kosten-effectieve strategie en kan leiden tot een jaarlijkse kostenbesparing in Nederland van 5 miljoen euro. Deze bevinding is echter alleen valide onder de aanname dat deze predictieregel zeer sensitief is voor de identificatie van patiënten die neurochirurgische interventie behoeven. Bij een lagere sensitiviteit voor de identificatie van deze patiënten zijn de kostenbesparingen lager, en bij een sensitiviteit van minder dan 91-99% is het zelfs kosten-effectief om alle patiënten te scannen in plaats van patiënten te selecteren voor CT. Daarnaast bleek uit de Value of Information analyse dat ten gevolge van de onzekerheid ten aanzien van de functionele uitkomst van LTSH patiënten op lange termijn, nog geen zekere uitspraak gedaan kan worden over de vraag of selectief scannen kosten-effectiever is dan het scannen van alle LTSH patiënten, en dat meer onderzoek geïndiceerd is.

Met de CCHR kan het best een onderscheid gemaakt worden tussen patiënten met een laesie die neurochirurgische interventie behoeft, en diegenen met een niet-neurochirurgische laesie. Aangezien de identificatie van een niet-neurochirurgische laesie gepaard gaat met een hogere kosten zonder winst in effectiviteit, terwijl de tijdige identificatie van patiënten met een neurochirurgische laesie hoge kosten en verlies van (kwaliteit van) leven voorkomt, is het niet verwonderlijk dat met de CCHR de grootste potentiële kostenbesparing te verwachten valt.

Het selecteren van patiënten voor CT brengt echter het risico met zich mee, dat patiënten niet correct gediagnosticeerd en geïdentificeerd worden. Uit onze sensitiviteitsanalyses bleek, dat een strategie van selectief scannen slechts een kans van 51-64% had om kosten-effectief te zijn in vergelijking met het scannen van alle patiënten. Daarnaast bleek dat bij het verlagen van de sensitiviteit voor het identificeren van patiënten met een neurochirurgische indicatie tot onder de 91-99% het scannen van alle patiënten kosten-effectief werd. Met andere woorden, hoewel complicaties na LTSH die neurochirurgisch behandeld moeten worden zeer zeldzaam zijn, is het scannen van alle LTSH patiënten kosten-effectiever dan het missen van zelfs een klein percentage van deze neurochirurgische patiënten, als gevolg van de slechtere uitkomst na verlate diagnose, met hogere kosten en verlies van (kwaliteit van) leven. Gezien de lage sensitiviteit van de CCHR voor het identificeren van patiënten met een intracraniale traumatische laesie, waarbij de ondergrens van het 95% CI ruim onder de 90% ligt, is er een reële kans dat de CCHR minder kosten-effectief is dan het scannen van alle patiënten. Met onze CHIP-predictieregel (Smits M et al. Ann Int Med 2007;146:397-405) daarentegen, is deze sensitiviteit voldoende hoog en valt tevens een aanzienlijke kostenbesparing te verwachten. De kans dat de CHIP-predictieregel kosten-effectief is, is dus groter, zoals werd bevestigd in de probabilistische sensitiviteitsanalyse. Daarnaast is de CHIP-predictieregel van toepassing op een bredere patiëntenpopulatie.

 

Resultaten
Dit item is dichtgeklapt
Dit item is opengeklapt

Ten behoeve van de kosten-effectiviteitsanalyse voerden we eerst een vervolgstudie uit van alle 312 patiënten uit onze CT in Head Injury Patients (CHIP) studie die een neurocraniale traumatische bevinding op CT hadden (Smits M et al. JAMA 2005;294:1519-1525). De gegevens die met deze studie verkregen werden, werden gebruikt in de hieronder beschreven kosten-effectiviteitsanalyse. We bepaalden de functionele uitkomst volgens de Glasgow Outcome Scale als primaire uitkomstmaat. Andere uitkomstmaten waren de modified Rankin Scale (mRS), de Barthel Index (BI), en het aantal en de ernst van de postcommotionele klachten. Van de patiënten die gemiddeld 15 maanden na het trauma bereikt konden worden (76%), was een kleine meerderheid volledig hersteld (63%). Een derde was matig gehandicapt (30%), en een klein percentage was ernstig gehandicapt (4%) of overleden (3%). De meerderheid van de patiënten had ook een gunstige uitkomst volgens de mRS en BI, maar wel bleek nog 82% van de patiënten last te hebben van postcommotionele klachten, zoals hoofdpijn, vermoeidheid, en cognitieve stoornissen zoals geheugen- en concentratiestoornissen.

Verder evalueerden we de associatie tussen CT bevindingen en uitkomst met behulp van univariabele en multivariabele regressie-analyses. Parenchymschade op CT was de enige onafhankelijke predictor voor een ongunstige uitkomst (Odds Ratio = 1.9). Opvallend was, dat geen van de CT bevindingen geassocieerd was met een gunstige uitkomst, hetgeen aangeeft dat een gunstige uitkomst zelfs bij de zogenaamd klinisch niet-relevante niet zeker is.

Vervolgens evalueerden we in de kosten-effectiviteitsanalyse 5 strategieën: het scannen van alle licht traumatisch schedel-/hersenletsel (LTSH) patiënten; het selectief scannen van LTSH patiënten volgens de New Orleans Criteria (NOC; Haydel M et al. N Engl J Med 2000;343:100-105), de Canadian CT Head Rule (CCHR; Stiell IG et al. Lancet 2001;357:1391-1396) of de CHIP-predictieregel (Smits M et al. Ann Int Med 2007;146:397-405); en niet scannen (referentie strategie). Parameters voor het model waren voornamelijk afkomstig uit onze CHIP studie. We gebruikten een beslisboom voor het modelleren van korte termijns-, en een Markov model voor lange termijnskosten en –effecten. Uitkomstmaten waren kosten voor het eerste jaar en voor de gehele levensduur, kwaliteits aangepaste levensjaren (QALY’s), en de incrementele kosten-effectiviteitsratio (ICER). De robuustheid van het model werd getest met (probabilistische) sensitiviteitsanalyses waarbij de parameters in het model binnen hun 95% betrouwbaarheidsintervallen (95% CI) gevarieerd werden. Daarnaast werd een value of information (VOI) analyse verricht.

We vonden dat selectief scannen volgens de CCHR of de CHIP-predictieregel tot forse kostenbesparingen zou kunnen leiden, die in Nederland jaarlijks 5 miljoen respectievelijk 3 miljoen euro zouden bedragen. De sensitiviteit van de predictieregels voor het identificeren van patiënten met een neurochirurgische indicatie had een belangrijke invloed op de uitkomst van het model: bij een sensitiviteit van minder dan 97% was het scannen van alle LTSH patiënten kosten-effectief (ICER < willingness-to-pay threshold van 50.000 euro). Uit (probabilistische) sensitiviteitsanalyses bleek, dat de CHIP-predictieregel de hoogste kans had om kosten-effectief te zijn. Uit de VOI analyse bleek dat de waarde van perfecte informatie voor Nederland 308 miljoen zou zijn, die voornamelijk toe te schrijven was aan de onzekerheid over de functionele uitkomst op de lange termijn.

 

Voortgangsverslag

Samenvatting
Dit item is dichtgeklapt
Dit item is opengeklapt

Patienten met een licht-schedel hersentrauma ondergaan meestal een CT scan om neurocranieel letsel, zoals bloedingen, te excluderen. Bij ongeveer 8% is neurocranieel letsel aantoonbaar en bij minder dan 1% is neurochirurgische interventie noodzakelijk. Gezien de lage kans op noodzaak tot neurochirurgische interventie rijst de vraag of het veelvuldig gebruik van CT bij deze indicatie wel gerechtvaardigd is. Uit publicaties blijkt dat een goede patiëntenselectie middels klinische beslisregels kan leiden tot een afname in het aantal verrichte CT’s.In een multicenter studie gesubsidieerd door CVZ-VAZ (de CT for Head Injury Patients (CHIP) studie) hebben wij data verzameld over de klinische karateristieken en CT schedel bevindingen in 3181 patienten om de gepubliceerde regels te valideren en aan te passen. Doel van het voorgestelde onderzoek is om de onderlinge kosten-effectiviteit van diverse klinische beslisregels te bepalen om zodanig tot een doelmatige selectie te komen voor het maken van CT scans bij patienten met een licht-schedel hersentrauma.Wij zullen gebruik maken van logistische regressie, bootstrap analyse, besliskundige analyse, beslisbomen en Markov modellen. De uitkomsten zullen worden uitgedrukt in de klinische uitkomst 6 maanden na het trauma, levensverwachting, kwaliteit-aangepaste levensverwachting, en net health benefit. Een kosten-effectiviteits analyse wordt uitgevoerd vanuit het maatschappelijk perspectief volgens de huidige richtlijnen voor dergelijke analyses.

 

Resultaten
Dit item is dichtgeklapt
Dit item is opengeklapt

Aan de hand van de dataset van 3181 patiënten is de CHIP- predictieregel ontwikkeld, m.b.v. logistische regressie-analyse, die tevens intern gevalideerd is m.b.v. een bootstrapanalyse. De cut-off van het predictiemodel is zodanig gekozen, dat de regel 100% sensitief is voor identificatie van patiënten die neurochirurgische interventie behoeven. Bij deze cut-off is de sensitiviteit voor het identificeren van patiënten met een traumatische afwijking op CT-scan 91% en kan een reductie van het aantal CT scans, verricht voor de indicatie licht schedel-/hersentrauma, van 37% verwacht worden. De meest optimale cut-off zal uiteindelijk worden bepaald aan de hand van de kosten-effectiviteitsstudie.

Als voorbereiding op de kosten-effectiviteitsstudie zijn de functionele uitkomsten verzameld van de patiënten die een neurocraniële complicatie (traumatische afwijking zichtbaar op CT scan). Van deze 312 patiënten bleken er 16 te zijn overleden, van wie 8 ten gevolge van licht schedel-/hersentrauma. Van de overige 296 patiënten zijn follow-up gegevens bekend van 171 patiënten (58%), door middel van telefonisch afgenomen vragenlijsten (87 patiënten) en statusonderzoek (114 patiënten). Uitkomsten van de patiënten (volgens de Glasgow Outcome Scale) 2-4 jaar na het trauma waren als volgt: volledig herstel 43%, lichte handicap 45%, ernstige handicap 7%, vegetatief 0% en overleden (t.g.v. hersentrauma) 4%.

Het besliskundig model is ontwikkeld, waarin de verschillende predictieregels voor de indicaties van CT bij licht schedel-/hersentrauma zijn opgenomen, inclusief de CHIP predictieregel. Lange termijns-effecten zijn gemodelleerd met een Markov-model, met een cyclus van 2 jaar, waarin de functionele uitkomsten opgenomen zijn, alsmede aan straling gerelateerde mortaliteit.

 

Samenvatting van de aanvraag

Samenvatting
Dit item is dichtgeklapt
Dit item is opengeklapt

Patients with minimal head injury generally undergo CT scanning to exclude neurocranial injury but only about 8% have neurocranial lesions and less than 1% require neurosurgical intervention. The low probability of abnormalities requiring urgent neurosurgical intervention have called into question whether the liberal use of CT scanning in minimal head trauma is justified. Published decision rules (Haydel NEJM 2000; Stiell Lancet 2001) demonstrated a potential reduction of 23%-46% in the use of head CT by applying a set of clinical criteria to decide whether CT is necessary. In a multicenter study funded by CVZ-VAZ (the CT for Head Injury Patients (CHIP) study) we collected data on clinical characteristics and head CT findings in 3181 patients in order to validate and adapt the published clinical decision rules for the use of head CT in minimal head injury. Both decision rules were analyzed as originally published and adapted to apply to the expanded patient population as observed in the Dutch setting. We found that the adapted Stiell decision rule has a lower sensitivity than the adapted Haydel rule for neurocranial traumatic findings, but would identify all cases requiring neurosurgical intervention, and that it has a much higher potential for reducing the number of CTs.

 

Purpose of the proposed study is to determine the relative cost-effectiveness of various clinical decision rules which are used to decide whether CT is indicated in patients with minimal head injury. Specific goals are to estimate the clinical and economic impact of applying the validated and adapted decision rules from the CHIP study; to develop a prediction rule to determine the probability of neurocranial traumatic injury based on the CHIP dataset; to determine the optimal cutoff in applying the prediction rule for the use of head CT; and to determine whether the Stiell decision rule, the Haydel decision rule, the current Dutch guidelines, our own prediction rule or a combination is the most cost-effective to decide whether CT is indicated in patients with minimal head injury.

 

Using the available CHIP dataset we will develop a prediction rule to predict neurocranial traumatic injury using logistic regression analysis and bootstrap analysis. We will develop a decision model to compare the strategies listed above. The probabilities and consequences of false positive (compared to true negative) and false negative (compared to true positive) results of the decision and prediction rules will be modeled. Immediate consequences will be modeled with a decision tree whereas long-term outcomes will be modeled with a Markov model. The outcomes will be expressed in clinical outcome at 6 months, life years, QALYs, (health care and non-health care) costs, incremental costs per QALY gained, and net health benefit. A cost-effectiveness analysis will be performed from the societal perspective according to recommendations in guidelines on cost-effectiveness analyses. Probabilistic sensitivity analysis will be performed to estimate the effect of uncertainty in the input parameters and value of information analysis will be performed to determine whether more research is necessary.

 

 

 

NEDERLANDS SAMENVATTING

Patienten met een licht-schedel hersentrauma ondergaan meestal een CT scan om neurocranieel letsel, zoals bloedingen, te excluderen. Bij ongeveer 8% is neurocranieel letsel aantoonbaar en bij minder dan 1% is neurochirurgische interventie noodzakelijk. Gezien de lage kans op noodzaak tot neurochirurgische interventie rijst de vraag of het veelvuldig gebruik van CT bij deze indicatie wel gerechtvaardigd is. Uit publicaties blijkt dat een goede patiëntenselectie middels klinische beslisregels kan leiden tot een afname in het aantal verrichte CTs.In een multicenter studie gesubsidieerd door CVZ-VAZ (de CT for Head Injury Patients (CHIP) studie) hebben wij data verzameld over de klinische karateristieken en CT schedel bevindingen in 3181 patienten om de gepubliceerde regels te valideren en aan te passen.

 

Doel van het voorgestelde onderzoek is om de onderlinge kosten-effectiviteit van diverse klinische beslisregels te bepalen om zodanig tot een doelmatige selectie te komen voor het maken van CT scans bij patienten met een licht-schedel hersentrauma.

 

Wij zullen gebruik maken van logistische regressie, bootstrap analyse, besliskundige analyse, beslisbomen en Markov modellen. De uitkomsten zullen worden uitgedrukt in de klinische uitkomst 6 maanden na het trauma, levensverwachting, kwaliteit-aangepaste levensverwachting, en net health benefit. Een kosten-effectiviteits analyse wordt uitgevoerd vanuit het maatschappelijk perspectief volgens de huidige richtlijnen voor dergelijke analyses. Een probabilistische sensitiviteits analyse zal worden uitgevoerd om het effect van de onzekerheden in de input parameters te schatten en een 'value of information' analyse zal worden uitgevoerd om te bepalen of verder onderzoek nodig is.

 

Naar boven
Direct naar: InhoudDirect naar: NavigatieDirect naar: Onderkant website