Können Daten aus Qualitätssicherungsprogrammen wie der Peri-/Neonatalerhebung für sekundärepidemiologische Untersuchungen genutzt werden?

 

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Zusammenfassung

Hintergrund und Fragestellung: Populationsbasierte Analysen bieten die Möglichkeit wichtiger klinisch-epidemiologischer Neuerkenntnisse. Es ist aber problematisch, Daten, die zu einem anderen Zweck erhoben wurden, für wissenschaftliche Fragestellungen zu nutzen. Wir wollten untersuchen, ob Daten der externen Qualitätssicherung genutzt werden können, um das Outcome von „small for gestational age“ (SGA) mit „appropriate size for gestational age“ (AGA) Kindern zu vergleichen. Methoden: Über das Zentrum für Qualitätssicherung an der Ärztekammer Niedersachsen werden perinatale Daten fast aller Geburten in Niedersachsen und neonatale Daten von allen Kindern, die innerhalb der ersten 10 Lebenstage in eine Kinderklinik aufgenommen werden, dokumentiert. Es standen 4126 verbundene perinatale und neonatale Datensätze von Kindern mit einem Geburtsgewicht < 1500 g (very low birthweight, VLBW) aus den Jahren 1991 - 96 zur Verfügung. Nach Überprüfung der Datenvollständigkeit, -repräsentativität und -validität mussten Ein-/Ausschlusskriterien definiert werden, um Verzerrungsquellen zu minimieren und proportionale Anteile von SGA- und AGA-Kindern zu gewährleisten. Würde man alle Mehrlinge in der Studienpopulation belassen, käme es zur Überschätzung mütterlicher Risikofaktoren. Daher wurde nur jeweils eines dieser Geschwister eingeschlossen. Anhand univariabler Mortalitätsanalysen (Kaplan-Meier-Kurven) sollten Auswirkungen von verzerrten Datenbasen demonstriert werden. Ergebnisse: Nach Anwendung der definierten Ausschlusskriterien verblieben 1623 unabhängige (disjunkte) Kinder mit einem Reifealter von 25 - 29 Wochen in der Studienpopulation, 173 SGA- und 1450 AGA-Neugeborene. Die Kaplan-Meier-Kurven der Ausgangspopulation und der definierten Studienpopulation unterschieden sich signifikant. Die Trendanalysen zeigten einen statistisch signifikanten Anstieg (p < 0,05) sowohl des Anteils der VLBW-Kinder (von 0,95 % auf 1,11 %, + 17 %) als auch der SGA-Kinder (von 22,7 % auf 27,4 %, + 21 %) im Beobachtungszeitraum. Schlussfolgerung: Ein detailliert a priori spezifizierter Datenvalidierungsprozess ist erforderlich, um Daten für sekundärepidemiologische Untersuchungen zu nutzen. Die Vernachlässigung dieses essentiellen und arbeitsintensiven Prozesses kann zu erheblichen Verzerrungen führen, was mit ein Grund für die divergierenden Ergebnisse bzgl. des Outcome von SGA- und AGA-VLBW-Kindern sein mag.

Abstract

Background: The aim of this study was to explore whether population-based data from a regional quality control program can be utilized to compare the neonatal outcome of small for gestational age (SGA) and appropriate size for gestational age (AGA) new-borns. Methods: The Center for Quality Management in Health Care maintains perinatal data for almost all births in Lower Saxony (Germany). Neonatal data are collected for all infants admitted to hospital within 10 postnatal days. We evaluated linked perinatal and neonatal datasets of 4126 very low birthweight infants (VLBW; < 1500 g), born in 1991 - 1996. After checking for completeness, representativeness, and validity, exclusion criteria were defined to minimize bias and to yield similar proportions of SGA- and AGA-neonates. Since inclusion of all multiple births would lead to an overestimation of maternal risk factors, one sibling was randomly selected from each set of multiples. Bias arising from not well defined study populations should be shown based on univariable mortality analyses (Kaplan-Meier survival curves). Results: Application of exclusion criteria resulted in a final study population of 1623 independent (disjunctive) new-borns from 25 - 29 weeks gestation, 173 of whom were SGA, 1450 AGA. Kaplan-Meier curves from the initial study population and the well defined study base differed significantly. Trend analysis revealed a significant (p < 0.05) increase in proportions of both VLBW (from 0.95 % in 1991 to 1.11 % in 1996; + 17 %) and SGA infants (from 22.7 % to 27.4 %; + 21 %) within the observational period. A well defined data selection process is necessary if data collected for other purposes are to be used for epidemiological studies. Neglecting this labour-intensive work may be one reason for the varying results on the outcome of SGA and AGA infants.

Literatur

• 1 Heller G, Misselwitz B, Schmidt S. Early neonatal mortality, asphyxia related deaths, and timing of low risk births in Hesse, Germany, 1990 - 8: observational study.  BMJ. 2000;  321 274-5
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 2 Bartels D, Kreienbrock L, Dammann O, Wenzlaff P, Poets C F. Population-based study on the outcome of small for gestational age newborns.  Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2005;  90 F53-59
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 3 Zentrum für Qualitätsmanagement ÄH. NPExtra 1996. Hannover: Druckerei L Lindenhain 1997
  Google Scholar
• 4 Statistisches Bundesamt W. Persönliche Mitteilung (U. Jung, Tabelle 3.19) Statistisches Bundesamt, 65 180 Wiesbaden. 
  Google Scholar
• 5 Voigt M, Schneider K T, Jahrig K. Analyse des Geburtengutes des Jahrgangs 1992 der Bundesrepublik Deutschland. Teil 1: Neue Percentilwerte für die Körpermaße von Neugeborenen.  Geburtshilfe Frauenheilkd. 1996;  56 550-8
  Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar
• 6 Allison P. Survival analysis using the SAS System: A practical guide. 1st ed North Carolina; SAS Institute 1995
  Google Scholar
• 7 Hartung J. Statistik: Lehr -und Handbuch der angewandten Statistik. 12. unwesentl. veränd. ed München; Oldenbourg Verlag 1999
  Google Scholar
• 8 Moore M L, Michielutte R, Meis P J, Ernest J M, Wells H B, Buescher P A. Etiology of low-birthweight birth: a population-based study.  Prev Med. 1994;  23 793-9
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 9 Clausson B, Cnattingius S, Axelsson O. Preterm and term births of small for gestational age infants: a population-based study of risk factors among nulliparous women.  Br J Obstet Gynaecol. 1998;  105 1011-7
  PubMedGoogle Scholar
• 10 Meirowitz N B, Ananth C V, Smulian J C, Vintzileos A M. Effect of labor on infant morbidity and mortality with preterm premature rupture of membranes: United States population-based study.  Obstet Gynecol. 2001;  97 494-8
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 11 Abrams B, Newman V. Small-for-gestational-age birth: maternal predictors and comparison with risk factors of spontaneous preterm delivery in the same cohort.  Am J Obstet Gynecol. 1991;  164 785-90
  PubMedGoogle Scholar
• 12 Spinillo A, Capuzzo E, Piazzi G, Nicola S, Colonna L, Iasci A. Maternal high-risk factors and severity of growth deficit in small for gestational age infants.  Early Hum Dev. 1994;  38 35-43
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 13 Alkalay A. Neonatology on the Web: Intrauterine growth retardation. http://neonatology.org/syllabus/iugr.htm (1995), 30.06.2000. 
  Google Scholar
• 14 Hack M, Horbar J D, Malloy M H, Tyson J E, Wright E, Wright L. Very low birth weight outcomes of the National Institute of Child Health and Human Development Neonatal Network.  Pediatrics. 1991;  87 587-97
  PubMedGoogle Scholar
• 15 Simchen M J, Beiner M E, Strauss-Liviathan N, Dulitzky M, Kuint J, Mashiach S. et al . Neonatal outcome in growth-restricted versus appropriately grown preterm infants.  Am J Perinatol. 2000;  17 187-92
  Article in Thieme ConnectPubMedGoogle Scholar
• 16 Zaw W, Gagnon R, da Silva O. The risks of adverse neonatal outcome among preterm small for gestational age infants according to neonatal versus fetal growth standards.  Pediatrics. 2003;  111 1273-7
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 17 Gortner L, Wauer R R, Stock G J, Reiter H L, Reiss I, Jorch G. et al . Neonatal outcome in small for gestational age infants: do they really better?.  J Perinat Med. 1999;  27 484-9
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 18 Joseph K S, Kramer M S, Marcoux S, Ohlsson A, Wen S W, Allen A. et al . Determinants of preterm birth rates in Canada from 1981 through 1983 and from 1992 through 1994.  N Engl J Med. 1998;  339 1434-9
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 19 Kramer M S, Platt R, Yang H, Joseph K S, Wen S W, Morin L. et al . Secular trends in preterm birth: a hospital-based cohort study.  Jama. 1998;  280 1849-54
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 20 Craig E D, Thompson J M, Mitchell E A. Socioeconomic status and preterm birth: New Zealand trends, 1980 to 1999.  Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2002;  86 F142-6
  PubMedGoogle Scholar
• 21 Hoyert D L, Freedman M A, Strobino D M, Guyer B. Annual summary of vital statistics: 2000.  Pediatrics. 2001;  108 1241-55
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 22 Bergh T, Ericson A, Hillensjo T, Nygren K G, Wennerholm U B. Deliveries and children born after in-vitro fertilisation in Sweden 1982 - 95: a retrospective cohort study.  Lancet. 1999;  354 1579-85
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 23 Cogswell M E, Yip R. The influence of fetal and maternal factors on the distribution of birthweight.  Semin Perinatol. 1995;  19 222-40
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 24 Oleszczuk J J, Cervantes A, Kiely J L, Keith D M, Keith L G. Maternal race/ethnicity and twinning rates in the United States, 1989 - 1991.  J Reprod Med. 2001;  46 550-7
  PubMedGoogle Scholar
• 25 Lang J M, Lieberman E, Cohen A. A comparison of risk factors for preterm labor and term small-for-gestational-age birth.  Epidemiology. 1996;  7 369-76
  PubMedGoogle Scholar
• 26 Goldenberg R L, Davis R O, Cutter G R, Hoffman H J, Brumfield C G, Foster J M. Prematurity, postdates, and growth retardation: the influence of use of ultrasonography on reported gestational age.  Am J Obstet Gynecol. 1989;  160 462-70
  PubMedGoogle Scholar
• 27 Ananth C V, Wen S W. Trends in fetal growth among singleton gestations in the United States and Canada, 1985 through 1998.  Semin Perinatol. 2002;  26 260-7
  PubMedGoogle Scholar
• 28 Kramer M S, Morin I, Yang H, Platt R W, Usher R, McNamara H ,. et al . Why are babies getting bigger? Temporal trends in fetal growth and its determinants.  J Pediatr. 2002;  141 538-42
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 29 Kogan M D, Alexander G R, Kotelchuck M, MacDorman M F, Buekens P, Martin J A. et al . Trends in twin birth outcomes and prenatal care utilization in the United States, 1981 - 1997.  JAMA. 2000;  284 335-41
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 30 Joseph K S, Kramer M S, Allen A C, Mery L S, Platt R W, Wen S W. Implausible birth weight for gestational age.  Am J Epidemiol. 2001;  153 110-3
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 31 Vik T, Markestad T, Ahlsten G, Gebre-Medhin M, Jacobsen G, Hoffman H J,. et al . Body proportions and early neonatal morbidity in small-for-gestational-age infants of successive births.  Acta Obstet Gynecol Scand Suppl. 1997;  165 76-81
  PubMedGoogle Scholar
• 32 Regev R H, Lusky A, Dolfin T, Litmanovitz I, Arnon S, Reichman B. Excess mortality and morbidity among small-for-gestational-age premature infants: a population-based study.  J Pediatr. 2003;  143 186-91
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 33 Merz E, Queisser-Luft A, Schlaefer K. Die Fehlbildungsinzidenz bei Frühgeburten.  Gynakologe. 1995;  28 187-91
  PubMedGoogle Scholar
• 34 Bardin C, Zelkowitz P, Papageorgiou A. Outcome of small-for-gestational age and appropriate-for-gestational age infants born before 27 weeks of gestation.  Pediatrics. 1997;  100 E4
  PubMedGoogle Scholar
• 35 Hamm W, Gohring U J, Gunther M, Kribs A, Neuhaus W, Roth B. et al . Geburtshilfliche Prognosefaktoren bei Frühgeborenen sehr niedrigen Geburtsgewichts (≤ 1500 Gramm) hinsichtlich Überlebensraten und frühkindlicher Entwicklung.  Geburtshilfe Frauenheilkd. 1995;  55 150-5
  PubMedGoogle Scholar
• 36 Harms K, Herting E, Kron M, Schill M, Schiffmann H. Bedeutung von prä- und perinatalen Einflussfaktoren beim Surfactant-Mangelsyndrom Frühgeborener. Eine logistische Regressionsanalyse anhand von 1100 Fällen.  Z Geburtshilfe Neonatol. 1997;  201 258-62
  PubMedGoogle Scholar
• 37 Bancher-Todesca D, Lee A, Dadak C, Weninger M, Kainz C. Morbidität und Mortalität bei retardierten und normalgewichtigen Frühgeborenen.  Z Geburtshilfe Neonatol. 1995;  199 54-7
  PubMedGoogle Scholar
• 38 Ashworth A. Effects of intrauterine growth retardation on mortality and morbidity in infants and young children.  Eur J Clin Nutr. 1998;  52 Suppl 1 S34-41, discussion S41 - 2
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 39 Arnold C C, Kramer M S, Hobbs C A, McLean F H, Usher R H. Very low birth weight: a problematic cohort for epidemiologic studies of very small or immature neonates.  Am J Epidemiol. 1991;  134 604-13
  PubMedGoogle Scholar
• 40 Dammann O, Dammann C E, Allred E N, Veelken N. Fetal growth restriction is not associated with a reduced risk for bilateral spastic cerebral palsy in very-low-birthweight infants.  Early Hum Dev. 2001;  64 79-89
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 41 Wilcox A J. On the importance-and the unimportance-of birthweight.  Int J Epidemiol. 2001;  30 1233-41
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 42 Stevenson D K, Verter J, Fanaroff A A, Oh W, Ehrenkranz R A, Shankaran S ,. et al . Sex differences in outcomes of very low birthweight infants: the newborn male disadvantage.  Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2000;  83 F182-5
  CrossrefPubMedGoogle Scholar
• 43 Finnstrom O, Olausson P O, Sedin G, Serenius F, Svenningsen N, Thiringer K. et al . The Swedish national prospective study on extremely low birthweight (ELBW) infants. Incidence, mortality, morbidity and survival in relation to level of care.  Acta Paediatr. 1997;  86 503-11
  PubMedGoogle Scholar
• 44 Lagercrantz H, Katz-Salamon M, Forssberg H. The Stockholm Neonatal Project: neonatal mortality and morbidity at the Children's Centre, Karolinska Hospital.  Acta Paediatr Suppl. 1997;  419 11-5
  PubMedGoogle Scholar
• 45 Lemons J A, Bauer C R, Oh W, Korones S B, Papile L A, Stoll B J,. et al . Very low birth weight outcomes of the National Institute of Child health and human development neonatal research network, January 1995 through December 1996. NICHD Neonatal Research Network.  Pediatrics. 2001;  107 E1
  CrossrefPubMedGoogle Scholar

Dr. Dorothee B. Bartels

Medizinische Hochschule Hannover

Perinatale Infektionsepidemiologie

OE 6415

30623 Hannover

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