gms | German Medical Science

50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie (dae)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie

12. bis 15.09.2005, Freiburg im Breisgau

Anwendung und Nutzen von Patientendatenbanken in der Pharmakoepidemiologie

Meeting Abstract

  • Karel Kostev - IMS Health GmbH & Co. OHG, Frankfurt am Main
  • Detlef Schröder-Bernhardi - IMS Health GmbH & Co. OHG, Frankfurt am Main
  • Gerhard Dietlein - IMS Health GmbH & Co. OHG, Frankfurt am Main

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. 50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Freiburg im Breisgau, 12.-15.09.2005. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2005. Doc05gmds332

The electronic version of this article is the complete one and can be found online at: http://www.egms.de/en/meetings/gmds2005/05gmds073.shtml

Published: September 8, 2005

© 2005 Kostev et al.
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Patientendatenbanken

Für Fragen der Arzneimittelversorgung stehen in vielen Ländern pharmakoepidemiologische Datenbanken zur Verfügung. Sie basieren auf routinemäßig erhobenen Diagnose- und Verordnungsdaten, die patientenbezogen und pseudonymisiert über die Zeit miteinander verknüpft und analysiert werden. Mit Hilfe dieser Datenbanken lassen sich weitreichende Fragen zum Gesundheitswesen bewerten wie "Entsprechen Therapieschemata dem Stand des aktuellen Wissens?" oder "Gibt es Anzeichen für Über-, Unter- oder Fehlversorgung?" Auch für die Arzneimittelsicherheit und Risikoabwehr spielen sie eine große Rolle, da sie unter anderem auch die Untersuchung karzinogener Risiken von Arzneimitteln ermöglichen [1].

IMS® Disease Analyzer - mediplus®

Neben GPRD [2] gehört IMS® Disease Analyzer - mediplus® zu den größten Patientendatenbanken weltweit. Die Datenbank ist mit Daten aus Deutschland, Großbritanien, Frankreich und Österreich verfügbar. Sie ermöglicht einen anonymen Zugriff auf Pänel von niedergelassenen Praxen und Patienten. Die Daten werden direkt aus dem Praxiscomputer generiert und liefern harte Fakten aus dem Praxis-Alltag mit tatsächlichen Therapie- und Krankheitsverläufen. Innerhalb der letzten 3 Jahre stehen paneuropäisch 10 Millionen Patienten mit 238 Millionen Verschreibungen für longitudinale Analysen zur Verfügung (Tabelle 1 [Tab. 1]). Neben den Allgemeinmedizinern und Internisten werden in Deutschland auch Daten von Gynäkologen, Neurologen, Orthopäden, Pädiatern, Urologen, HNO-Ärzten, Chirurgen und Dermatologen, sowie internistischen Schwerpunktpraxen erfasst.

Verfügbarkeit

Über standardisierte Schnittstellen liefern die Arztpraxen kontinuierlich anonymisierte Konsultationsdaten. Updates erfolgen monatlich und sind jeweils sechs Wochen nach Monatsabschluss verfügbar. Mittlerweile rechnen deutlich mehr als 90% aller Vertragsärzte mit einem Praxis-EDV-System ab. Patienten und Praxen lassen sich sowohl im Quer- als auch im Längsschnitt analysieren. Longitudinalanalysen dokumentieren Patientenkarrieren, die - in Deutschland - zum Teil bis zum 1. Juli 1989 zurückreichen.

Datenelemente

Die Datenbank bietet pro Praxis eine vollständige Auflistung aller relevanten Patienteninformationen. Folgende Daten werden erhoben: Informationen zu Praxen, Patienten, Diagnosen, Therapien, Dosierungen und Laborwerten. Patientenstammdaten sind Alter, Geschlecht, Versicherungsstatus, Krankenkasse, Gebührenordnung sowie teilweise Risikofaktoren (Raucher, Adipositas, Grösse, Gewicht). Die monatliche Aktualisierung macht es leicht, Trends frühzeitig aufzuzeigen. Die direkt aus den Praxiscomputern gewonnen Daten werden auf Plausibilität und Validität geprüft, mit relevanten Zusatzinformationen (z.B. Preis eines Medikamentes, ATC- und ICD-Codierung) verknüpft und gespeichert.

Anwender

Durch den Erkenntnis-Gewinn mittels z.B. Kohorten- und Fall-Kontroll-Studien werden Zielgruppen wie Gesundheitsökonomie, Gesundheitspolitik, Klinische Forschung, Medizinische Wissenschaft, Arzneimittelsicherheit oder Arzneimittelzulassung angesprochen. Die internationale Bibliographie zu IMS® Disease Analyzer - mediplus® umfasst mittlerweile mehr als 80 wissenschaftliche Publikationen.

Anwendungsbeispiel

Ein aktuelles Beispiel für das Nutzen der Patientendatenbank in der Pharmaökoepidemiologie ist die pharmakoepidemiologische Studie zur Anwendung von Remifemin®/ Remifemin® plus bei Patientinnen mit Mammakarzinom, einschließlich Hormonrezeptor-positiver Tumore.

Formulierung der Zielsetzung

Am Beispiel des Risikos einer Rezidivbildung bei Patientinnen mit Mammakarzinom wird in der Studie die Hypothese untersucht, ob nach der Diagnosestellung unter einer Behandlung mit Remifemin im Vergleich zu nicht mit Remifemin behandelten Patientinnen eine relevante Erhöhung der Rezidivrate ausgeschlossen werden kann und damit das tumorfreie Überleben nicht negativ beeinflusst wird. Die Analysen wurden mit der Patientendatenbank Disease Analyzer Deutschland durchgeführt [3].

Ermittlung der Datenbasis

Zum Zeitpunkt der vorliegenden Analyse standen in der deutschen Datenbank Informationen aus über 2.000 Praxen zur Verfügung. Davon lieferten 1.511 Praxen (1.278 Allgemeinmediziner, Praktiker, Internisten und 233 Gynäkologen) studienrelevante Informationen. Die Grundgesamtheit bestand aus 47.795 Patientinnen mit der Diagnose Mammakarzinom. 28.934 Patientinnen mussten aus der Analyse ausgeschlossen werden, da sie die erweiterten Einschlusskriterien nicht erfüllten. Die verbleibenden 18.861 Patientinnen verteilten sich auf die Analyse-Gruppen wie folgt: 1.102 erhielten eine Remifemin-Therapie, 17.759 waren nicht auf einer Remifemin-Therapie.

Prüfen der Datenqualität

Die Panelpraxen sind nach folgenden statistischen Kriterien geschichtet: Fachgruppe, Alter des Arztes (Praxisleiter), Region und Gemeindegröße. Zur Absicherung der Ergebnisse wurden verschiedene Korrelationsberechnungen und -plots erstellt. Die Qualität der Datenbank wurde unter anderem dadurch bestätigt, dass das Risiko an einem Rezidiv zu erkranken, mit dem Alter abnahm. Insgesamt zeigte sich eine gute Konsistenz der verwendeten Daten. Damit wurde bestätigt, dass die Datenbank IMS® Disease Analyzer für die Analyse der zu prüfenden Fragestellungen valide und repräsentativ ist.

Anhand des Ausschlussgrundes „primär metastasierendes Mammakarzinom“ kann die Repräsentativität der Datenbank ebenfalls bestätigt werden: Für 8,8% der Patientinnen traf dieses Ausschlusskriterium zu; dies deckt sich mit Literaturangaben [4], die 5 – 10% primär metastasierende Mammakarzinome ausweisen.

Die Variable „Alter bei Diagnosestellung“ war für die Analyse von zentraler Bedeutung. Es konnte jedoch nicht davon ausgegangen werden, dass der erste Eintrag der Diagnose Mammakarzinom (ICD-Code C50) auch der Zeitpunkt der Primärdiagnose ist. Zur Minimierung dieses Effekts wurden die Einschlusskriterien streng gewählt.

Die Altersstruktur der Patientinnen ist, verglichen mit Literaturdaten repräsentativ: Der analysierte Datensatz umfasst z.B. 12,5% Patientinnen bis 45 Jahre, das Tumorregister München weist 10% Patientinnen unter 44 Jahren für 1998 aus. Weitere Vergleichszahlen: In unserem Datensatz wurden 21,5% Patientinnen unter 51 Jahren und 73,7% bis 70 Jahre analysiert; laut Tumorregister München sind 25% unter 50 Jahre und 75% unter 70 Jahre alt.

Entsprechend der vorigen Variablen muss auch bei dem Datum der Diagnose „Rezidiv“ von einer gewissen Ungenauigkeit ausgegangen werden. Folgende Fälle sind möglich: (1) Die Diagnose wird zu einem späteren Zeitpunkt eingetragen (2) das Rezidiv wird an einem anderen Ort diagnostiziert (z.B. Klinik) und wird nicht bzw. verspätet in die Datenbank aufgenommen. Die aus der Datenbank errechnete jährliche Rezidivrate von 4,75% stimmt jedoch gut mit der in der Literatur [5] angegebenen jährlichen Progressionsrate von 5-8% überein.

Studienergebnisse

Das primäre Cox-Regressions-Modell (mit Variablen: Remifemin, Tamoxifen, Anzahl Verordnungen pro Zeiteinheit, Anzahl Überweisungen pro Zeiteinheit) ergab einen Effekt von Remifemin auf die Rezidivrate (Hazard Ratio) von 0,83. Zur weiteren Überprüfung des Ergebnisses wurden Subgruppenanalysen vorgenommen. Sowohl die Ergebnisse der Analyse des Hauptmodells als auch die Ergebnisse der Subgruppenanalysen zeigen einen protektiven Effekt von Remifemin auf das Rezidivrisiko beim Mammakarzinom. Untersuchungen wie die vorliegende zeigen, dass Aufbau und Analysen pharmakoepidemiologischer Datenbanken für ein modernes Gesundheitswesen unverzichtbar sind. Ohne diese Datenmengen wäre eine gezielte Qualitätsförderung oder ein zielgenaues Risikomanagement unerwünschter Arzneimittelwirkungen nicht möglich.


Literatur

1.
Hasford J, Schubert I, Garbe E, Dietlein G, Glaeske G. Memorandum zu Nutzen und Notwendigkeit Pharmakoepidemiologischer Datenbanken in Deutschland. Asgard-Verlag Hippe 2004 (GEK-Edition; Band 33); ISBN 3-537-44033-2
2.
Rodriguez LA, Gutthann S. 1998 Use of the UK General Practice Research Database for pharmacoepidemiology. Br J Clin Pharmocol 45:419-426.
3.
Dietlein G, Schröder-Bernhardi D. 2002 Use of the mediplus patient database in healthcare research. Int J Clin Pharmacol Therap 40(3):130-133
4.
Feige, A, Rempen A Würfel, W, Jawny, J, Caffier, H. 2001, Frauenheilkunde, 2nd edition, Urban & Fischer Verlag, München, Jena.
5.
Sauer, H, Artmann, A, de Waal, JC, Eiermann, W, Gutschow, K, Harbeck N, Heinemann V, Kessler, M, Lutz, L, Mahl, G, Prechtl A, Rauthe, G, Schmid, L, Sittek H, Sommer H, Stieber, P, Untch M, Wuttge-Hannig, A. 2003, Nachsorge, Manual Mammakarzinome, ed. Tumorzentrum München und W. Zuckschwerdt Ver-lag, München.