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53. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin

Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin (DEGAM)

Erlangen, 12. - 14.09.2019

Meta-Analysen mit individuellen Patientendaten – Neuland in der deutschen Allgemeinmedizin

Meeting Abstract

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  • Ildikó Gágyor - Universitätsklinikum Würzburg, Institut für Allgemeinmedizin, Würzburg, Deutschland
  • presenting/speaker Christiane Muth - Goethe-Universität, Institut für Allgemeinmedizin, Deutschland

53. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin. Erlangen, 12.-14.09.2019. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2019. DocSym4-01

doi: 10.3205/19degam218, urn:nbn:de:0183-19degam2186

Veröffentlicht: 11. September 2019

© 2019 Gágyor et al.
Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). Lizenz-Angaben siehe http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.


Gliederung

Text

Namen der Moderierenden sowie der Vortragenden:

  • Moderierende
    • Prof. Dr. med. Ildikó Gágyor, Institut für Allgemeinmedizin, Universitätsklinikum Würzburg
    • Dr. med. Christiane Muth, MPH, Institut für Allgemeinmedizin, Johann Wolfgang Goethe-Universität, Frankfurt am Main
  • Vortragende
    • Dr. Yvonne Kaußner, Institut für Allgemeinmedizin, Universitätsklinikum Würzburg
    • Ghefar Furaijat, Universitätsklinikum Würzburg
    • Truc Sophia Nguyen, M.A., Institut für Allgemeinmedizin, Johann Wolfgang Goethe-Universität, Frankfurt am Main
    • Dr. Ana I. González González, Institut für Allgemeinmedizin, Johann Wolfgang Goethe-Universität, Frankfurt am Main und Red de Investigación en Servicios de Salud en Enfermedades Crónicas (REDISSEC), Madrid, Spanien.
    • Dr. Andreas D. Meid, Klinische Pharmakologie und Pharmakoepidemiologie, Universitätsklinikum Heidelberg

Einzelbeiträge:

1.
Die PROPERmed-Datenbank mit individuellen Patientendaten älterer chronisch kranker Patienten aus Hausarztpraxen: Design und Entwicklung.
Truc Sophia Nguyen, M.A., Institut für Allgemeinmedizin, Johann Wolfgang Goethe-Universität, Frankfurt am Main
2.
Development and validation of the PROPERmed instrument to identify older patients in general practice at risk of worsening of health-related quality of life: an individual participant data meta-analysis (IPD-MA).
Dr. Ana I. González González, Institut für Allgemeinmedizin, Johann Wolfgang Goethe-Universität, Frankfurt am Main und Red de Investigación en Servicios de Salud en Enfermedades Crónicas (REDISSEC), Madrid, Spanien.
3.
UTI-IPD: Protokoll einer Meta-Analyse individueller Patientendaten (IPD) aus randomisiert-kontrollierten Studien zur Reduktion des Antibiotikaverbrauchs bei Frauen mit einem unkomplizierten Harnwegsinfekt (HWI)
Ghefar Furaijat, Universitätsklinikum Würzburg
4.
Methodische Herausforderungen bei der Harmonisierung von Einzelstudien für eine Meta-Analyse mit individuellen Patientendaten am Beispiel der UTI-IPD-Studie (Strategien zur Verringerung des Antibiotikaverbrauchs bei Frauen mit unkomplizierten Harnwegsinfekten)
Dr. Yvonne Kaußner, Institut für Allgemeinmedizin, Universitätsklinikum Würzburg
5.
Development and validation of the PROPERmed instrument to identify older patients in general practice at risk of hospitalization: an individual participant data meta-analysis (IPD-MA).
Dr. Andreas D. Meid, Klinische Pharmakologie und Pharmakoepidemiologie, Universitätsklinikum Heidelberg
6.
Welche Symptome sind ‚Red Flags‘ bei Verschreibungen anticholinerg wirkender Medikamente? Studienprotokoll zur Entwicklung von Vorhersagemodellen auf der Basis von PROPERmed-Daten.
Truc Sophia Nguyen, M.A., Institut für Allgemeinmedizin, Johann Wolfgang Goethe-Universität, Frankfurt am Main

Ziele: Meta-Analysen mit individuellen Patientendaten (IPD-MA) sind international etabliert, stehen mit systematischen Reviews und Metaanalyen an der Spitze der Evidenzpyramide und übertreffen konventionelle Meta-Analysen aus aggregierten Daten in den Analyse-Möglichkeiten und im allgemeinen in der Belastbarkeit der Ergebnisse. IPD-MAs sind Einzelstudien oft schon wegen der höheren Fallzahl und der damit zusammenhängenden größeren Power überlegen. In der allgemeinmedizinischen Forschung in Deutschland wird damit noch Neuland betreten. Derzeit werden erstmals zwei dieser aufwändigen Verfahren durchgeführt, die nicht zuletzt wegen exzellenter internationaler Vernetzung möglich wurden: im innovationsfondsgeförderten PROPERmed-Projekt (Fkz: 01VSF16018) in Frankfurt am Main sowie in der BMBF-geförderten UTI-IPD-Studie (Fkz: KS 2017-047) in Göttingen in Kooperation mit Würzburg.

Ziel des Symposiums ist es, die Entwicklung von zwei hinsichtlich methodischem Vorgehen und Fragestellungen komplett unterschiedlichen IPD-MAs vorzustellen, erste Ergebnisse und ein Nachfolgeprojekt aus PROPERmed zu präsentieren und den IPD-MA-Ansatz auch kritisch zu diskutieren. Damit erhalten die Nutzer von IPD-MA-basierter Evidenz, also Leitlinienentwickler, Forscher ebenso wie Hausärzte in ihrem klinischen Alltag vertiefte Einblicke in die Methodik und damit in Möglichkeiten und Grenzen dieses Verfahrens. Zudem verfolgen beide IPD-MAs hochrelevante Fragestellungen aus der Hausarztpraxis: was sind die besten Behandlungsstrategien bei Harnwegsinfekten (UTI-IPD-Studie) und wie kann ich Risikopatienten unter den älteren Patienten mit Multimorbidität und Multimedikation in der Hausarztpraxis identifizieren (PROPERmed)?

Diskussion: Das Symposium will verschiedene Wege zur Entwicklung – über systematische Literaturrecherche und Gewinnung identifizierter Studiendatenbanken bzw. über die Bildung eines Konsortiums – gegenüberstellen und die methodischen Herausforderungen und Aufwände, die mit der Harmonisierung von Studiendaten verbunden sind, zeigen. Limitationen, die mit diesen Prozessen verbunden sind, sollen ebenso diskutiert werden, wie jene, die sich aus den Ergebnissen komplexer IPD-MA-basierter Vorhersagemodelle ergeben.

Take Home Message für die Praxis: IPD-MAs eröffnen insbesondere durch ihre gegenüber Einzelstudien höhere Fallzahl vielfältige Möglichkeiten, sie können jedoch aufgrund der aus verschiedenen Studien stammenden Daten Limitationen aufweisen und sind mit erheblichem Entwicklungsaufwand verbunden.