Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, sämtliche Risiken, die das Erkenntnisobjekt „Steuerberatungsunternehmen“ in ihrem Bestand gefährden können, zu identifizieren und das Ausmaß der Gefährdung zu quantifizieren. Im Anschluss an diese Bewertung werden geeignete Maßnahmen zur Vermeidung, Verminderung und Überwälzung der herausgearbeiteten Risiken betrachtet. Sofern diese Untersuchung im Ergebnis einen zeitlebens von bestandsgefährdeten Risiken befreiten Zustand des Erkenntnisobjekts offenbaren würde, ergäbe sich kein weiterer Handlungsbedarf. Da sich das Umfeld jedes Wirtschaftssubjekts, so auch das von Steuerberatungsunternehmen, in einem dynamischen Prozess befindet, ist mit einem derartigen Ergebnis jedoch nicht zu rechnen. Relativ unbefriedigend ist das Ergebnis somit, wenn bestandsgefährdende Risiken verbleiben und jede das Unternehmen betreffende interne oder externe Veränderung eine neue manuelle Risikoidentifikation und -bewertung erfordern würde. Infolgedessen besteht das Primärziel in der Konzeption eines Modells, welches angepasst an die Risikosituation und die Unternehmensziele von Steuerberatungsunternehmen, die zukünftige Entwicklung prognostiziert.

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, sämtliche Risiken, die das Erkenntnisobjekt „Steuerberatungsunternehmen“ in ihrem Bestand gefährden können, zu identifizieren und das Ausmaß der Gefährdung zu quantifizieren. Im Anschluss an diese Bewertung werden geeignete Maßnahmen zur Vermeidung, Verminderung und Überwälzung der herausgearbeiteten Risiken betrachtet. Sofern diese Untersuchung im Ergebnis einen zeitlebens von bestandsgefährdeten Risiken befreiten Zustand des Erkenntnisobjekts offenbaren würde, ergäbe sich kein weiterer Handlungsbedarf. Da sich das Umfeld jedes Wirtschaftssubjekts, so auch das von Steuerberatungsunternehmen, in einem dynamischen Prozess befindet, ist mit einem derartigen Ergebnis jedoch nicht zu rechnen. Relativ unbefriedigend ist das Ergebnis somit, wenn bestandsgefährdende Risiken verbleiben und jede das Unternehmen betreffende interne oder externe Veränderung eine neue manuelle Risikoidentifikation und -bewertung erfordern würde. Infolgedessen besteht das Primärziel in der Konzeption eines Modells, welches angepasst an die Risikosituation und die Unternehmensziele von Steuerberatungsunternehmen, die zukünftige Entwicklung prognostiziert.

Background: The prognostic significance of chest pain is well established in patients with coronary artery disease, but still ill defined in primary prevention. Therefore, the aim of our analysis was to assess the prognostic value of different forms of chest pain in a large cohort of primary care subjects under the conditions of contemporary modalities of care in primary prevention, including measurement of serum levels of the biomarker NT-pro-BNP. Design: We carried out a post-hoc analysis of the prospective DETECT cohort study. Methods: In a total of 5570 unselected subjects, free of coronary artery disease, within the 55,518 participants of the cross-sectional DETECT study, we assessed chest pain history by a comprehensive questionnaire and measured serum NT-pro-BNP levels. Three types of chest pain, which were any chest pain, exertional chest pain and classical angina, were defined. Major adverse cardiovascular events (MACEs = cardiovascular death, myocardial infarction, coronary revascularization procedures) were assessed during a 5-year follow-up period. Results: During follow-up, 109 subjects experienced a MACE. All types of reported chest pain were associated with an approximately three-fold increased risk for the occurrence of incident MACEs, even after adjusting for cardiovascular risk factors. Any form of reported chest pain had a similar predictive value for MACEs as a one-time measurement of NT-pro-BNP. However, adding a single measurement of NT-pro-BNP and the information on chest pain resulted in reclassification of approximately 40% of subjects, when compared with risk prediction based on established cardiovascular risk factors. Conclusions: In primary prevention, self-reported chest pain and a single measurement of NT-pro-BNP substantially improve cardiovascular risk prediction and allow for risk reclassification of approximately 40% of the subjects compared with assessing classical cardiovascular risk factors alone.

Background: The prognostic significance of chest pain is well established in patients with coronary artery disease, but still ill defined in primary prevention. Therefore, the aim of our analysis was to assess the prognostic value of different forms of chest pain in a large cohort of primary care subjects under the conditions of contemporary modalities of care in primary prevention, including measurement of serum levels of the biomarker NT-pro-BNP. Design: We carried out a post-hoc analysis of the prospective DETECT cohort study. Methods: In a total of 5570 unselected subjects, free of coronary artery disease, within the 55,518 participants of the cross-sectional DETECT study, we assessed chest pain history by a comprehensive questionnaire and measured serum NT-pro-BNP levels. Three types of chest pain, which were any chest pain, exertional chest pain and classical angina, were defined. Major adverse cardiovascular events (MACEs = cardiovascular death, myocardial infarction, coronary revascularization procedures) were assessed during a 5-year follow-up period. Results: During follow-up, 109 subjects experienced a MACE. All types of reported chest pain were associated with an approximately three-fold increased risk for the occurrence of incident MACEs, even after adjusting for cardiovascular risk factors. Any form of reported chest pain had a similar predictive value for MACEs as a one-time measurement of NT-pro-BNP. However, adding a single measurement of NT-pro-BNP and the information on chest pain resulted in reclassification of approximately 40% of subjects, when compared with risk prediction based on established cardiovascular risk factors. Conclusions: In primary prevention, self-reported chest pain and a single measurement of NT-pro-BNP substantially improve cardiovascular risk prediction and allow for risk reclassification of approximately 40% of the subjects compared with assessing classical cardiovascular risk factors alone.