Während der Schwangerschaft an einem Modellprojekt zur Verhinderung von Frühgeburten teilnehmen? – (Risiko-)Faktoren, die eine Teilnahme begünstigen

Hintergrund: Unterschiedliche mütterliche bzw. Schwangerschaftsmerkmale können Einfluss auf die Bereitschaft zur Teilnahme an einem Modellprojekt nehmen – ein Selbstselektionsbias bei der Zusammensetzung der Untersuchungsgruppen ist wahrscheinlich. Im Frühgeburtenprojekt der vier Ersatzkassen (KKH, BEK, TK, HMK) wird daher mittels logistischer Regression die Wahrscheinlichkeit einer Testkit-Anforderung bzw. einer aktiven Teilnahme am Modellprojekt geschätzt. Methoden: Für zwei der fünf am Projekt beteiligten Bundesländer sind derzeit pseudonymisierte Krankenkassendaten sowie detaillierte Angaben zu Schwangerschaft/Geburt aus den Perinatalerhebungsdaten für die Jahre 2004/05 verfügbar. Folgende Analysen werden durchgeführt: (1) Analysen zur Verteilung von Risikofaktoren in Kontroll- und Interventionsgruppe, (2) Modellierung der Teilnahmewahrscheinlichkeit. Als erklärende Variablen werden die Merkmale Alter und Familienstand, Anzahl vorausgegangener Schwangerschaften und deren Ausgang (z.B. Frühgeburt, Abort), Risikomerkmale der aktuellen Schwangerschaft (z.B. Mehrlinge, Nikotinkonsum, In-Vitro-Fertilisation) sowie Region und Kassenzugehörigkeit geprüft. Ergebnisse: In die Analysen gehen Daten zu 39.666 Geburten aus Bayern und Niedersachen ein (knapp ein Drittel der Gesamtstichprobe). 5.313Mütter haben Testhandschuhe angefordert (13,4%), 2.257 ihre Messungsergebnisse übermittelt (5,7% aktive Teilnehmerinnen). Die Verteilung der erhobenen Risikofaktoren unterscheidet sich zwischen den Untersuchungsgruppen signifikant: beide Gruppen sind im Vergleich zur Kontrollgruppe älter und ihre Schwangerschaftsanamnese weist häufiger Risikofaktoren wie z.B. eine vorangegangene Frühgeburt auf (jeweils p<0,0001). Die selektierten Endmodelle zur Prognose der Wahrscheinlichkeit einer Testkit-Anforderung bzw. einer aktiven Teilnahme umfassen nahezu alle vorab spezifizierten Kovariaten und resultieren in c-Werten von 0,66 bzw. 0,70. Die Auswahl und Wirkrichtung der Kovariaten ist inhaltlich plausibel; einen starken Einfluss in beiden Modellen haben beispielsweise die Merkmale „Erstgebärende“ (ORs: 1,64 bzw. 1,75; Konfidenzintervalle: 1,54–1,76 bzw. 1,59–1,93) und „Nicht-Raucherin“ (ORs: 2,50 bzw. 3,69; Konfidenzintervalle: 2,09–2,98 bzw. 2,65–5,13). Ausblick: Die Wahrscheinlichkeit des Interesses bzw. der Teilnahme am Modellprojekt lässt sich in der analysierten Teilstichprobe mittels logistischer Regression modellieren. Im weiteren Projektverlauf finden Analysen zur Effektivität und zur Effizienz der pH-Selbstmessung statt. Derzeit wird die Eignung der logistischen Modelle im Rahmen von Propensity-Score-Matchings überprüft.