gms | German Medical Science

Hintergrund: Der gemeinsamen Betrachtung des allgemeinen Gesundheitszustandes in Verbindung mit der Mundgesundheit wird in Deutschland bislang nur wenig Aufmerksamkeit gewidmet. Es gibt jedoch Hinweise auf die Assoziation zwischen Zahnerkrankungen, zum Beispiel Parodontitis, mit chronischen Erkrankungen, zum Beispiel Diabetes [1], denen unter den Aspekten von Prävention und Früherkennung weiter nachgegangen werden sollte. Auch die Intensivierung der intersektoralen Zusammenarbeit von Allgemein- und Zahnmedizin bietet Potential zur Verbesserung der Versorgungsqualität. Das Projekt Dent@Prevent möchte hierfür die Evidenzbasis stärken und mit der Entwicklung neuer Methoden und Informationssysteme einen Beitrag leisten.

Fragestellung: Dent@Prevent wird folgende Fragestellungen bearbeiten:

1.

Lassen sich durch Literaturrecherchen und durch Analyse auf der Basis von Krankenkassendaten statistische Zusammenhänge zwischen zahnmedizinischen und chronischen Erkrankungen verifizieren?

2.

Lassen sich Informationen darüber, wie Patienten mit chronischen Erkrankungen ihren Zahn- und allgemeinen Gesundheitszustand bewerten (Patient Reported Outcome Measures – PROMs), mittels einer mobilen Applikation erheben?

3.

Kann die Entscheidungsfindung in der interdisziplinären Versorgung durch die Realisierung eines elektronischen Entscheidungsunterstützungssystems (Decision support system – DSS) unterstützt werden, welches Informationen aus Routinedatenanalysen, PROMs sowie wissenschaftlicher Evidenz integriert?

Methode: Das Forschungsvorhaben wird durch ein multidisziplinäres Team unter Einbindung von Patienten durchgeführt. Zu Beginn wird mittels systematischer Literaturrecherchen der Wissensstand hinsichtlich der Zusammenhänge zwischen zahnmedizinischen und chronischen Erkrankungen erfasst und Leitlinien mit Empfehlungen zur intersektoralen Behandlung sowie mögliche PROMs für Patienten mit diesen Krankheiten identifiziert. Der Fokus wird auf der Identifikation von Kausalzusammenhängen zu Interaktionen zwischen Parodontitis und Diabetes Mellitus Typ 2 [2], koronaren Herzkrankheiten [3] sowie Schlaganfall [4] liegen. Die Zusammenhänge werden anschließend mittels der Analyse von GKV-Routinedaten untersucht. Die PROMs aus der Literaturrecherche werden im nächsten Schritt in einem Delphi-Prozess von Expertengruppen präzisiert und anschließend in einer Pilotversion einer mobilen Applikation implementiert. Die Applikation wird zur Optimierung in mehreren Arzt- und Zahnarztpraxen getestet. Anschließend erfolgt die Konzeption und Entwicklung eines regelbasierten DSS, welches die Ergebnisse aus den Routinedatenanalysen, der Literatur und den PROMs integriert.

Ergebnisse: Das Vorhaben beginnt im Mai 2017. Geplant ist, dass das DSS die Informationen aus den Routinedatenanalysen, den PROMs, der Literatur und Leitlinien sowie von Empfehlungen aus den Fokusgruppen integriert. Im Ergebnis soll ein Modell zur Wissensrepräsentation vorliegen, das Rückschlüsse auf einen möglichen Zusammenhang zwischen oralen und chronisch-systemischen Erkrankungen eines individuellen Patienten erlaubt. Es dient zudem zur Aufbereitung von relevantem Wissen aus Leitlinien, das für Allgemein- und Zahnmediziner die Behandlung des Patienten relevant ist.

Diskussion: Die Entwicklung eines DSS bietet das Potential die intersektorale Zusammenarbeit zwischen Allgemein- und Zahnmedizin und damit die Patientenversorgung zu verbessern. Um die Systeme zukünftig bestmöglich in die Regelversorgung zu integrieren, ist noch die genaue Implementierung der Bestandteile und die mögliche Integration in bestehende Praxisinformationssysteme zu untersuchen.

Praktische Implikationen: Neben einem vertieften Verständnis des Zusammenhangs zahnmedizinischer und chronischer Erkrankungen liegt das projektspezifische Verwertungspotential insbesondere in der Entwicklung und Testung neuer Methoden und Informationssysteme zur Förderung der patientenzentrierten, evidenzinformierten und intersektoralen Versorgung. Die Ergebnisse von Dent@Prevent sind daher von allgemeiner Relevanz. Nicht zuletzt sind die Software-Komponenten des Projekts als Open-Source-Lösungen adaptierbar für andere Versorgungsbereiche.