Im Rahmen dieser Lebensqualitätsstudie wurde die gesundheitsbezogene Lebensqualität von insgesamt 76 urologischen und gynäkologischen Patienten im Alter von 21 bis 84 Jahren und jeweils unterschiedlichen Tumorstadien erfasst, um verschiedene Einflussfaktoren auf diese zu untersuchen. Die Datenerhebung erfolgte mithilfe eines voran gestellten Basisdatenfragebogens sowie des EORTC QLQ-C30. In der Auswertung mittels multipler linearer Regressionsanalysen konnte gezeigt werden, dass vor allem die Anzahl der Erkrankungsklassen an Komorbiditäten (9/15 Subskalen) und das Krebsstadium (6/15 Subskalen) als Prädiktoren der Lebensqualität in den verschiedenen Subskalen dienen können. Tumorentität, Art der Behandlung, der Aufenthalt und Studienarm wurden in einzelnen Subskalen signifikant, während das Alter sowie das Geschlecht keinen signifikanten Einfluss als Prädiktor gezeigt hat.
Bei der Anwendung im klinischen Alltag kann deshalb bei der Erhebung der gesundheitsbezogenen Lebensqualität vor allem eine Abfrage der Komorbiditäten und des Tumorstadium wichtige Erkenntnisse über Stellschrauben bieten, mit denen die HRQoL verbessert werden kann. Dabei kann die Erfragung der Erkrankungsklassen ausreichen, um Effekte zu zeigen. Auch die Tumorstadien können kategorisiert bereits als Prädiktoren identifiziert werden. Desweiteren sollte das Alter erhoben und die Score-Werte darauf angepasst werden, um eine bessere Einschätzung der gesundheitsbezogenen Lebensqualität treffen zu können.
Darüber hinaus kann die Einbeziehung der Prädiktoren in Therapieentscheidungen eine optimal auf den Patienten zugeschnittene Behandlung der Krebspatienten ermöglichen.

As part of this quality of life study, the health-related quality of life of a total of 76 urological and gynecological patients with different cancer stages, aged between 21 and 84 years, was recorded in order to investigate various influencing factors. The data was collected with the help of a preceding basic data questionnaire and the EORTC QLQ-C30. The evaluation using multiple linear regression analyzes showed that the number of disease categories of comorbidities (9/15 subscales) and the cancer stage (6/15 subscales) can serve as predictors of the health related quality of life in the various subscales. Tumor entity, type of treatment, accomodation and study arm were significant in individual subscales, while age and gender did not show any significant influence as predictors.
When used in everyday clinical practice, when assessing the HrQoL, inquiries about comorbidities and the cancer stage can provide important information to identify factors with which the HRQoL can be improved. Inquiring about the disease classes can be sufficient to show effects. The cancer stages can also be categorized and identified as predictors. Furthermore, age should be recorded and the score values ​​adjusted accordingly in order to be able to make a better assessment of the HrQoL.
In addition, the inclusion of predictors in therapy decisions can enable treatment of cancer patients that is optimally tailored to the patient.