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SMITH Science Day 2022

23.11.2022, Aachen

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POLAR ‒ POLypharmazie, Arzneimittelwechselwirkungen und Risiken ‒ ein Zwischenbericht

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  • Markus Loeffler - Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE), Universität Leipzig
  • Daniel Neumann - Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE), Universität Leipzig
  • Torsten Thalheim - Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE), Universität Leipzig
  • Florian Schmidt - Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE), Universität Leipzig
  • Frank Meineke - Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE), Universität Leipzig
  • Miriam Kesselmeier - Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften (IMSID), Universitätsklinikum Jena
  • Renke Maas - Institut für Experimentelle und Klinische Pharmakologie und Toxikologie, Lehrstuhl für Klinische Pharmakologie und Klinische Toxikologie, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
  • Petra A. Thürmann - Lehrstuhl für Klinische Pharmakologie, Universität Witten/Herdecke
  • Ulrich Jaehde - Abteilung klinische Pharmakologie und Pharmakoepidemiologie, Universitätsklinikum Heidelberg
  • Hanna Seidling - Pharmazeutisches Institut, Abteilung Klinische Pharmazie, Universität Bonn
  • Martin F. Fromm - Institut für Experimentelle und Klinische Pharmakologie und Toxikologie, Lehrstuhl für Klinische Pharmakologie und Klinische Toxikologie, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
  • Tobias Dreischulte - Institut für Allgemeinmedizin, LMU Klinikum
  • Thomas Ganslandt - Institut für Medizininformatik, Biometrie und Epidemiologie, FAU Erlangen
  • André Scherag - Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften (IMSID), Universi-tätsklinikum Jena
  • POLAR-Team

SMITH Science Day 2022. Aachen, 23.-23.11.2022. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2023. DocV4

doi: 10.3205/22smith04, urn:nbn:de:0183-22smith042

Published: January 31, 2023

© 2023 Loeffler et al.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. See license information at http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

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Hintergrund: Mit der zunehmenden Anzahl eingenommener Arzneimittel steigen die Medikationsrisiken. Hierzu zählen u.a. Arzneimittelwechselwirkungen, welche unerwünschte Wirkungen einzelner Arzneistoffe reduzieren oder verstärken können. Das interkonsortiale Verbundvorhaben POLAR (POLypharmazie, Arzneimittelwechselwirkungen und Risiken) hat das Ziel, mit Methoden und Prozessen der Medizininformatik-Initiative (MII) auf Basis von „Real World Data“ (stationärer Behandlungsdaten von Universitätskliniken) einen Beitrag zur Detektion von Medikationsrisiken bei Patientinnen und Patienten zu leisten. Es wurden mehrere Datenausleitungsprojekte definiert, die über die Häufigkeit von potentiell inadäquaten Medikationen (PIMs), Medikationen bei Kontraindikationen und über Assoziationen zwischen Medikationen mit Nebenwirkungen Auskunft geben. Im Artikel werden die Projektergebnisse und Interpretationsprobleme illustriert [1].

Methoden: Fünf konkrete pharmakologische Fragekomplexe werden algorithmisch abgebildet, an 13 Datenintegrationszentren in verteilten Analysen durchgeführt und in einer gepoolten Metaanalyse zusammengeführt. Eine wesentliche Voraussetzung für die Anwendung dieser Algorithmen ist die Kerndatensatzstruktur der MII, die auf internationale IT-, Interoperabilitäts- und Terminologiestandards aufsetzt. Die Algorithmen wurden an die standortspezifischen ETL-Belange angepasst. Alle 13 Standorte haben zu mindestens einer der fünf Fragestellungen Daten ausgeleitet. Die Auswertungen sind fallbezogen. Insgesamt wurden Daten von ca. 400.000 Fällen aus den Jahren 2018–2021 verfügbar gemacht.

Ergebnisse: In POLAR konnte erstmals gezeigt werden, dass stationäre Behandlungsdaten standortübergreifend auf der Basis abgestimmter, interoperabler Datenaustauschformate datenschutzkonform für Forschungsfragen zu arzneimittelbezogenen Problemen nutzbar gemacht werden können. Neben der Beantwortung der eigentlichen Fragestellungen haben sich vor allem Handlungsempfehlungen für Folgevorhaben in allen MII-relevanten Bereichen ergeben. Auf der Basis der bisher erhaltenen Daten haben wir in POLAR eine Kampagne für die Plausibilisierung der Daten begonnen, die hinsichtlich der Aussagekraft der algorithmisch abfragbaren Daten genauere Einblicke verschafft.

Diskussion: Dieser Zwischenbericht wird erste vorläufige Ergebnisse zum Thema Arzneimittelsicherheit und Datenplausibilisierung aufzeigen. Darüber hinaus werden technische und rechtliche Herausforderungen bei der Verwendung stationärer „Real World Data“ für die Forschung dargestellt.

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Literatur

1.
Scherag A, Andrikyan W, Dreischulte T, Dürr P, Fromm MF, Gewehr J, Jaehde U, Kesselmeier M, Maas R, Thürmann PA, Meineke F, Neumann D, Palm J, Peschel T, Räuscher E, Schulze S, Thalheim T, Wendt T, Loeffler M. POLAR – „POLypharmazie, Arzneimittelwechselwirkungen und Risiken“ – wie können Daten aus der stationären Krankenversorgung zur Beurteilung beitragen? Präv Gesundheitsf. 2022. DOI: 10.1007/s11553-022-00976-8 External link