Ziel dieser Arbeit war es, die Auswirkungen der Änderungen der Therapiestandards in der Behandlung des Kolonkarzinoms und die Auswirkungen der Einführung der Vorsorgekoloskopie auf die Überlebensraten der Patienten mit Kolonkarzinom zu untersuchen. Die umfassende Analyse der therapieabhängigen Überlebensraten von 1016 Patienten mit Kolonkarzinom aus 20 Jahren zeigt eine Verbesserung der Überlebenswahrscheinlichkeit durch den Einsatz adjuvanter Therapie und multimodaler Therapieregime. Durch Neuerungen in der Therapie konnten die 5-Jahres-Überlebensraten seit Anfang der 90er Jahre nahezu verdoppelt werden. Als wichtigste Prädiktoren für das Langzeitüberleben stellten sich das Alter der Patienten bei Erstdiagnose, das UICC Stadium und die Art der adjuvanten Therapie heraus. Der Überlebenszeit verlängernde Effekt war für den Einsatz der heutigen Standardtherapie mit 5-Flourouracil (5-FU) schon signifikant und zeigt sich für die Kombination mit neueren Medikamenten, insbesondere Oxaliplatin, noch deutlicher. Neue Operationstechniken, Fortschritte in der Metastasenchirurgie, ein optimiertes supportives Management und weitere Erkenntnisse onkologischer Prinzipien beeinflussten die erzielten Erfolge synergistisch. Das Gesamtüberleben der Patienten, die per Vorsorgekoloskopie detektiert werden ist besser als das der Patienten, die aufgrund klinischer Symptome diagnostiziert werden. Neben dem signifikanten Überlebensvorteil der Früherkennungs-Patienten, der sich durch die niedrigeren UICC Stadien in dieser Gruppe ergibt, finden sich auch Trends bezüglich eines besseren Outcomes dieser Patienten innerhalb der selben UICC Stadien. Die Patienten, deren Tumor im Rahmen des Screenings detektiert wurde, waren signifikant jünger, wiesen signifikant weniger Begleiterkrakungen auf und zeigten signifikant niedrigere Tumorstadien. Eine adjuvante Therapie wurde in der Screening-Gruppe signifikant häufiger durchgeführt. Mehr als einer von fünf tumorbedingten Todesfällen der Patienten, die augrund von Symptomen diagnostiziert wurden, hätte in dieser Studienpopulation verhindert werden können, wenn eine routinemäßige Vorsorgekoloskopie durchgeführt worden wäre. Das Fazit lautet: die Vorsorgekoloskopie ist effektiv. Die Tumorgenese kann durch Entfernung von Voräuferläsionen durchbrochen werden, Tumoren können in frühen asymptomatischen Stadien detektiert werden. Screeningprogramme sollten erweitert werden, um die Inzidenz und die Mortalität von Darmkrebs weiter zu senken. / The aim of this work was to investigate the impact of changes in the standards of therapy in the treatment of colon carcinoma and the impact of the introduction of screening colonoscopy on the survival rates of patients with colon carcinoma. The comprehensive analysis of the therapy-dependent survival rates of 1016 colon cancer patients over 20 years shows an improvement in the probability of survival through the use of adjuvant therapy and multimodal therapy regimens. Thanks to innovations in therapy, the 5-year survival rates have almost doubled since the early 1990s. The most important predictors of long-term survival were the age of the patients at initial diagnosis, the UICC stage and the type of adjuvant therapy. The survival-prolonging effect was already significant for the use of today's standard therapy with 5-Flourouracil (5-FU) and is even more evident when combined with newer drugs, especially oxaliplatin. New surgical techniques, advances in metastatic surgery, optimized supportive management and further findings of oncological principles synergistically influenced the successes achieved. The overall survival of patients detected by preventive colonoscopy is better than that of patients diagnosed with clinical symptoms. In addition to the significant survival advantage of screening patients resulting from the lower UICC stages in this group, there are also trends towards a better outcome of these patients within the same UICC stages. The patients whose tumor was detected in the screening were significantly younger, had significantly fewer concomitant lesions and showed significantly lower tumor stages. Adjuvant therapy was significantly more frequent in the screening group. More than one in five tumor-related deaths of patients diagnosed on the basis of symptoms could have been prevented in this study population if routine screening colonoscopy had been performed. The conclusion is that screening colonoscopy is effective. Tumour genesis can be interrupted by removing precursor lesions, and tumours can be detected in early asymptomatic stages. Screening programs should be expanded to further reduce the incidence and mortality of colorectal cancer.

Hintergrund: Die zeitgerechte Integration des Entlassmanagements ist ein wesentlicher Bestandteil des umfassenden Therapiekonzepts auf Palliativstation. Speziell zur Entlassung in ein stationäres Hospiz sollte die verbleibende Überlebenszeit gegen den Benefit eines stressbehafteten Versorgungswechsels diskutiert werden. Ziel der Studie: Aus der Vielzahl der vorhandenen und international validierten palliativmedizinischen Prognosescores wurden für diese Studie die Palliative Performance Scale (PPS) und der Palliative Prognostic Index (PPI) ausgewählt. Ziel war erstens die Überprüfung ihrer Anwendbarkeit auf eine deutsche Palliativpopulation. Zweitens wurden sie neben Symptomen der Terminalphase auf ihre Fähigkeit zur Kurzzeitprognose getestet, um Patienten mit kurzer Überlebenszeit in der stationären Hospizversorgung nach Entlassung identifizieren zu können. Methodik: Am Zentrum für Palliativmedizin des Universitätsklinikums Würzburg wurden retrospektiv PPS, PPI, ausgewählte Symptome der Sterbephase sowie die Überlebensdauer bei 112 Patienten erhoben, die von 2012 bis 2016 in ein Hospiz entlassen worden waren. Mittels ANOVA und Kaplan-Meier-Statistik wurden Überlebensdauer und Höhe der Prognosescores in Beziehung gesetzt und Risikogruppen gebildet. Zur Identifizierung von Risikopatienten mit einer Hospizverweildauer ≤ 7 Tagen wurden diese mit der Gruppe der Langverweiler (> 7 Tage) hinsichtlich Höhe der PPS, des PPI und das Vorhandensein von Terminalsymptomen verglichen. Ergebnisse: Mittels ANOVA und Kaplan-Meier-Kurven konnte die signifikante Korrelation zwischen Höhe des Prognosescores und der Überlebenszeit für die untersuchte Kohorte belegt werden. Risikopatienten mit einer Hospizverweildauer ≤ 7 Tagen wiesen einen signifikant niedrigeren PPS (40 % vs. 50 %) respektive einen höheren PPI-Wert (6,5 vs. 4,5 P.) als die Langverweiler auf. Die Terminalsymptome Dysphagie und eine reduzierte orale Nahrungsaufnahme waren unter Risikopatienten häufiger vertreten. Schlussfolgerung: Die Prognosefähigkeit der palliativmedizinischen Prognosescores PPS und PPI konnte für die untersuchte Kohorte belegt werden. Eine Kurzzeitprognose erwies sich allerdings aufgrund der geringen Trennschärfe der Cut-Off-Werte als praxisuntauglich. Sie können dennoch in speziellen Fällen als Orientierungshilfe im Entlassmanagement dienen. / Background: The early integration of discharge management is an essential part of the comprehensive therapy concept in the palliative ward. Especially when discussing a transfer to an inpatient hospice, the remaining survival time should be taken into concern against the benefit of a stressful change in care setting. Objective: The Palliative Performance Scale (PPS) and the Palliative Prognostic Index (PPI) were selected for this study from a large number of available and internationally validated palliative prognostic tools. The first step was to test their applicability to a German palliative care population. Second, in addition to symptoms of the terminal phase, the prognostic scores were tested for their ability to make short-term prognosis in order to identify patients with short survival times after discharge to an inpatient hospice. Settings: At the Center for Palliative Medicine of the University Hospital Würzburg PPS, PPI, selected symptoms of the dying phase and survival time were retrospectively surveyed in 112 patients who had been discharged to a hospice from 2012 to 2016. Using ANOVA and Kaplan-Meier statistics, survival time and level of PPS/PPI were related and risk groups were formed. In order to identify high-risk patients with a length of stay in hospice ≤ 7 days, they were compared with the group of long-term survivors (> 7 days) using the level of PPS, PPI and the presence of terminal symptoms. Results: Using ANOVA and Kaplan-Meier curves, the significant correlation between level of prognostic score and survival time for the examined cohort could be demonstrated. High-risk patients with a length of stay ≤ 7 days had a significantly lower PPS (40% vs. 50%) or higher PPI value (6.5 vs. 4.5 p.) than the long-term surviving patients. The terminal symptoms dysphagia and reduced oral intake were more common among high-risk patients. Conclusion: The prognostic capability of the palliative prognostic tools PPS and PPI could be confirmed for this cohort of hospice patients. However, a short-term prognosis turned out to be unsuitable in practice due to the low distinction between cut-off values. However, in special cases they can serve as an orientation aid in discharge management.

Background Certification programs seek to improve the quality of complex interdisciplinary models of care such as cancer treatment through structuring the process of care in accordance with evidence-based guidelines. In Germany, the German Cancer Society (Deutsche Krebsgesellschaft, DKG) provides a certification programme for cancer care that covers more than one thousand centers. In a recent retrospective cohort study, it has been shown on a large, nationwide data set based on data from a statutory health insurance and selected clinical cancer registries, that there is a benefit in survival for cancer patients who have received initial treatment in hospitals certified by the DKG. Here, we deduce two absolute measures from the relative benefit in survival with the aim to quantify this benefit if all patients had been treated in a certified center. Methods The WiZen study analysed survival of adult patients insured by the AOK with a cancer diagnosis between 2009 and 2017 in certified hospitals vs. non-certified hospitals. Besides Kaplan-Meier-estimators, Cox regression with shared frailty was used for 11 types of cancer in total, adjusting for patient-specific information such as demographic characteristics and comorbidities as well as hospital characteristics and temporal trend. Based on this regression, we predict adjusted survival curves that directly address the certification effect. From the adjusted survivals, we calculated years of life lost (YLL) and number needed to treat (NNT), along with a difference in deaths 5 years after diagnosis. Results Based on our estimate for the 537,396 patients that were treated in a non-certified hospital included in the WiZen study, corresponding to 68,7% of the study population, we find a potential of 33,243 YLL per year in Germany based on the size of the German population as of 2017. The potential to avoid death cases 5 years from diagnosis totals 4,729 per year in Germany. Conclusion While Cox regression is an important tool to evaluate the benefit that arises from variables with a potential impact on survival such as certification, its direct results are not well suited to quantify this benefit for decision makers in health care. The estimated years of life lost and the number of deaths that could have been avoided 5 years from diagnosis avoid mis-interpretation of the hazard ratios commonly used in survival analysis and should help to inform key stakeholders in health care without specialist background knowledge in statistics. Our measures, directly adressing the effect of certification, can furthermore be used as a starting point for health-economic calculations. Steering the care of cancer patients primarily to certified hospitals would have a high potential to improve outcomes. / Hintergrund: Zertifizierungsprogramme zielen darauf ab, die Qualität komplexer interdisziplinärer Versorgungsmodelle wie der Krebsbehandlung zu verbessern, indem der Versorgungsprozess nach evidenzbasierten Leitlinien strukturiert wird. In Deutschland bietet die Deutsche Krebsgesellschaft (DKG) ein Zertifizierungsprogramm für die Krebsversorgung an, das mehr als tausend Zentren umfasst. In einer kürzlich durchgeführten retrospektiven Kohortenstudie wurde anhand eines großen, bundesweiten Datensatzes, der auf Daten einer gesetzlichen Krankenversicherung und ausgewählter klinischer Krebsregister basiert, gezeigt, dass es einen Überlebensvorteil für Krebspatienten gibt, die in von der DKG zertifizierten Krankenhäusern erstbehandelt wurden. Hier leiten wir aus dem relativen Überlebensvorteil zwei absolute Maße ab. Dies geschieht mit dem Ziel, das Potential dieses Vorteils zu quantifizieren für die Annahme, dass alle Patienten in einem zertifizierten Zentrum behandelt worden wären. Methoden: In der WiZen-Studie wurde das Überleben von erwachsenen AOK-Versicherten mit einer Krebsdiagnose zwischen 2009 und 2017 in zertifizierten Krankenhäusern im Vergleich zu nicht zertifizierten Krankenhäusern analysiert. Neben Kaplan-Meier-Schätzern wurde für insgesamt 11 Krebsarten eine Cox-Regression mit sog. „shared frailty“ verwendet, die für patientenspezifische Informationen wie demografische Merkmale und Komorbiditäten sowie Krankenhausmerkmale und den zeitlichen Verlauf adjustiert wurde. Auf der Grundlage dieser Regression berechnen wir adjustierte Überlebenskurven, die den Zertifizierungseffekt direkt berücksichtigen. Anhand dieser adjustierten Überlebenskurven werden die verlorenen Lebensjahre (Life Years lost, YLL) berechnet. Ebenfalls berechnet wird die Number needed to treat (NNT) für Überleben 5 Jahre nach Diagnosestellung und die daraus resultierende Anzahl vermeidbarer Todesfälle. Ergebnisse: Basierend auf unserer Schätzung für die 537.396 Patienten, die in der WiZen-Studie in einem nicht zertifizierten Krankenhaus behandelt wurden, was 68,7 % der Studienpopulation entspricht, finden wir ein Potenzial von 33.243 YLL pro Jahr in Deutschland, berechnet auf Grundlage der deutschen Bevölkerung im Jahr 2017. Das Potenzial zur Vermeidung von Todesfällen 5 Jahre nach der Diagnose beträgt in Deutschland 4.729 Fälle pro Jahr. Schlussfolgerung: Die Cox-Regression ist zwar ein wichtiges Instrument zur Bewertung des Nutzens, der sich aus Adjustierung mit Variablen mit potenziellem Einfluss auf das Überleben ergibt, wie z. B. der Zertifizierung, aber ihre direkten Ergebnisse sind nicht gut geeignet, um diesen Nutzen für Entscheidungsträger im Gesundheitswesen zu quantifizieren. Die geschätzten verlorenen Lebensjahre und die Anzahl der Todesfälle 5 Jahre nach Diagnose, die hätten vermieden werden können, beugen einer Fehlinterpretation der in der Überlebensanalyse üblicherweise verwendeten Hazard Ratios vor und können dazu beitragen, eine Ergebnisdarstellung für wichtige Akteure im Gesundheitswesen ohne spezielles Hintergrundwissen in Statistik zu erreichen. Die hier vorgestellten Maße, die sich direkt auf die Auswirkungen der Zertifizierung beziehen, können darüber hinaus als Ausgangspunkt für gesundheitsökonomische Berechnungen verwendet werden. Die Steuerung von Krebspatient:innen in zertifizierte Krankenhäuser hätte ein hohes Potenzial, das Überleben bei Krebs zu verbessern.

Radiotherapy treatment-response of cancer patients can vary considerably, even in patients sharing the same diagnosis. Enhancing the degree of treatment personalization might offer a way towards improving curation rates. The recent advancements in the field of deep neural networks provide new directions for the non-invasive extraction of patient-individual biomarkers when applied on diagnostic imaging data. Within this thesis, we explored the potential of image-based deep learning as an enabler for individualized therapy. In a cohort of head and neck cancer patients, we first assessed the suitability of applying convolutional neural networks (CNNs) on pre-treatment computed tomography imaging data for the prediction of loco-regional tumor control in the presence of censored outcomes. We further investigated whether the predictive performance can be improved through the adoption of multitask learning strategies that combine multiple outcome prediction models and a tumor segmentation task, both for CNNs and the recently emerged vision transformer-based network architectures. Subsequently, we applied neural networks on multimodal and longitudinal imaging data collected during the course of radiotherapy and evaluated their potential to further improve outcome models. Finally, in the context of proton-beam radiotherapy of primary brain tumor patients, we applied CNNs for the prediction of the linear energy transfer and examined the feasibility of this approach for estimating treatment-related side-effects considering a variable biological effectiveness of protons.:1. Introduction 2. Theoretical background 3. Convolutional neural networks for outcome prediction 4. Multitask learning and attention-based models for outcome prediction 5. Longitudinal and multimodal models for outcome prediction 6. Prediction of the linear energy transfer in proton-beam radiotherapy / Das Ansprechverhalten von Krebspatienten auf eine Strahlentherapie kann selbst zwischen Patienten mit gleicher Diagnose deutlich variieren. Eine erweiterte Personalisierung der Behandlung stellt einen möglichen Weg dar, um die Heilungschancen zu verbessern. Durch die kürzlich erzielten Fortschritte im Bereich neuronaler Netzwerke bieten sich neue Möglichkeiten zur nicht-invasiven Extraktion patientenspezifischer Merkmale aus diagnostischen Bildgebungsdaten. In dieser Arbeit wurde das Potential tiefer, bildbasierter neuronaler Netzwerke für eine individualisierte Strahlentherapie analysiert. In einer Kohorte von Patienten mit Kopf- und Halstumoren wurde zunächst die Eignung faltender neuronaler Netzwerke (CNNs) zur Vorhersage der lokoregionären Kontrolle im Beisein zensierter Beobachtungen basierend auf prätherapeutischer Computertomographie (CT) evaluiert. Außerdem wurde untersucht, ob sich die Vorhersagequalität von CNNs und den kürzlich vorgestellten vision transformer Architekturen unter Verwendung von Multitask-Lernstrategien, welche mehrere Vorhersagemodelle und eine Segmentierung des Tumors kombinieren, verbessern lässt. Anschließend wurde die Anwendbarkeit neuronaler Netzwerke zur Analyse multimodaler und longitudinaler, während des Behandlungsverlaufes aufgenommener, Bildgebungsdaten aufgezeigt und ihr Potential zur weiteren Verbesserung der Vorhersagen analysiert. Abschließend wurden CNNs im Rahmen der Protonentherapie genutzt, um den linearen Energietransfer bei Patienten mit primären Hirntumoren vorherzusagen. Die Plausibilität dieser Vorhersagen zur Risikoabschätzung behandlungsbedingter Nebenwirkungen wurde unter Berücksichtigung einer variablen relativen biologischen Wirksamkeit von Protonen untersucht.:1. Introduction 2. Theoretical background 3. Convolutional neural networks for outcome prediction 4. Multitask learning and attention-based models for outcome prediction 5. Longitudinal and multimodal models for outcome prediction 6. Prediction of the linear energy transfer in proton-beam radiotherapy