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Patientenpräferenzen bei Multimorbidität und Multimedikation – Pilotierung einer Evidence Map
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Authors
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C. Muth
- Johann Wolfgang Goethe-Universität, Institut für Allgemeinmedizin, Frankfurt am Main, Deutschland
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N. Aksamit
- Johann Wolfgang Goethe-Universität, Institut für Allgemeinmedizin, Frankfurt am Main, Deutschland
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F. von Büdingen
- Johann Wolfgang Goethe-Universität, Institut für Allgemeinmedizin, Frankfurt am Main, Deutschland
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E. Motschall
- Universitätsklinikum Freiburg, Department für Medizinische Biometrie und Medizinische Informatik,Freiburg, Deutschland
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M. van Den Akker
- Maastricht University, Netherlands School of Primary Care Research – CaRe, Department of Family Medicine, Maastricht, Niederlande; KU Leuven, Department of General Practice, Leuven, Belgien
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J.W. Blom
- Leiden University, Medical Center Department of Public Health and Primary Care, Leiden, Niederlanden
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M. Beyer
- Johann Wolfgang Goethe-Universität, Institut für Allgemeinmedizin, Frankfurt am Main, Deutschland
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T. Kühlein
- Universitätsklinikum Erlangen, Allgemeinmedizinisches Institut, Erlangen, Deutschland
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B. Lang
- Cochrane Germany, Unversity Medical Center Freiburg, Deutschland
| Published: | August 26, 2015 |
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| Published with erratum: | December 1, 2015 |
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Hintergrund: Multimorbide Patienten sind in hausärztlichen Konsultationen die Regel. Bei der klinischen Entscheidungsfindung sollen Patientenpräferenzen berücksichtigt werden, jedoch ist unklar, wie diese erfragt bzw. konstruiert werden. Der Forschungsstand soll in einer sog. Evidence Map (EM) zusammengefasst werden, einer systematischen Methode, um Umfang und Verteilung vorhandener Evidenz bei thematisch breiten Fragestellungen darzustellen.
Studienfrage: Ist die Entwicklung einer EM über gesundheitsbezogene Präferenzen multimorbider älterer Patienten machbar?
Methoden: Unter Verwendung datenbankspezifischer Strategien wurden mit Suchbegriffen, wie aged, multimorb*, polypharm*, priorit* systematische Recherchen in MEDLINE, EMBASE, PsycInfo, Psyndex und CINAHL durchgeführt. Berücksichtigt wurden qualitative und quantitative Studien zu Präferenzen von älteren (≥60 J.) Patienten mit Multimorbidität; ausgeschlossen wurden u.a. Studien an dementen Patienten. Die Studien wurden von zwei Untersucherinnen ausgewählt, Dissens wurde mit einer dritten diskutiert. An einer Stichprobe wurde das Format von Evidenztabellen zur Datenextraktion entwickelt.
Ergebnisse: Insgesamt wurden N=8503 Treffer identifiziert, automatisch wurden n=1282 Dubletten, manuell weitere n=399 entfernt. Bei 65 bzw. 38 von 261 potentiell relevanten Studien (25% resp. 15%) war jeweils ein Untersucher über den Einschluss unsicher, bei sicheren Entscheidungen war die Übereinstimmung κ=0.85. Unter den berücksichtigten N=55 Studien waren 21 qualitative und 34 quantitative (11 Querschnitts-, 20 Kohorten-, 2 zur Instrumentenentwicklung, 1 RCT). Die Stichprobe (n=22 Studien) bildete alle Designs und eine Vielfalt von Themen (n=9) und Settings (n=6) ab und umfasste n=3162 Patienten (52% Frauen). Die Evidenztabellen wurden mehrfach angepasst.
Diskussion: Die EM ist zwar aufwändig aber machbar. Die Pilotierung zeigte Probleme bei Recherchen, Selektion und Datenextraktion, die im weiteren Vorgehen berücksichtigt werden (z.B. zusätzlich notwendige Netzwerkrecherchen, Anpassung von Ein- und Ausschlusskriterien).
