Entwicklung eines Instruments (PROPERmed) zur Identifikation von multimorbiden Hochrisikopatienten für negative Folgen von Multimedikation
Eine Individuelle Patientendaten-Metaanalyse (IPD-MA).
Projektinhalte
Vor dem Hintergrund des demografischen Wandels gewinnt die Versorgung von multimorbiden Patientinnen und Patienten immer weiter an Relevanz. Multimorbidität geht dabei häufig mit Multimedikation, d.h. der gleichzeitigen Einnahme von fünf oder mehr Medikamenten, einher. Diese ist zwar häufig mit unangemessenen Verordnungen, unerwünschten Arzneimittelwirkungen (UAW), Stürzen, Krankenhausaufenthalte sowie mit Einbußen in Lebensqualität und Funktionalität assoziiert. Gleichzeitig zeichnet sich diese Patientengruppe in der Hausarztpraxis durch ein hohes Maß an Heterogenität aus - von "fit und aktiv" bis hin zu hoch-komplex. Für eine bedarfsgerechte und erfolgreiche Versorgung wäre daher der Einsatz von risikoadjustierten Maßnahmen wünschenswert, d.h. die Identifikation von Patienten, die von einer aufwendigen, strukturieren Intervention profitieren können.
In einem ersten Schritt soll in PROPERmed ein Vorhersageinstrument zur Identifikation von Hochrisikopatienten entwickelt werden, die gefährdet sind, negative gesundheitliche Folgen von Multimedikation zu erleiden. Dabei setzt PROPERmed auf die Vorstudie MediCheck auf: die dort entwickelten Modelle werden hier in einer individuellen Patientendaten-Metaanalyse (IPD-MA) weiter optimiert und extern validiert. Dazu werden die Daten aus folgenden fünf Studien zusammengeführt.
- PRIMUM (Institut für Allgemeinmedizin, Goethe-Universität Frankfurt)
- Optimed (University Medical Center Amsterdam)
- PIL (Maastricht University)
- ISCOPE (Leiden University)
- RIME (Ruhr-Universität Bochum)
Förderung
Das Projekt wird aus Mitteln des Innovationsfonds zur Förderung von Versorgungsforschung (§ 92a Abs. 2 SGB V) (Förderkennzeichen: 01VSF16018) gefördert.
Team
- Dr. med. Christiane Muth, MPH (Projektleitung)
- Dr. Ana Isabel Gonzalez-Gonzalez, MD, PhD (Wissenschaftliche Mitarbeiterin)
- Truc Sophia Dinh, M.A. (Wissenschaftliche Mitarbeiterin)
- Dipl. Inf.wirt. Sandra Rauck (Datenmanagement)
Konsortialpartner
- Dr. P. J. Elders,PhD und Karin Swart; University Medical Center Amsterdam (Optimed)
- Marjan van den Akker, PhD; School CAPHRI, Dept of Family Medicine, Maastricht University, Maastricht, NL (PIL)
- Jeanet W. Blom, PhD; Department of Public Health and Primary Care, Leiden University Medical Center, Leiden, NL (ISCOPE)
- Prof. Hans-Joachim Trampisch; Ruhr-Universität Bochum (RIME)
- ChA PD Dr. Ulrich Thiem; Elisabeth Krankenhaus Essen (RIME)
- Prof. Walter E. Haefeli, M. Sc. Andreas Meid; Universitätsklinikum Heidelberg (Modellierung)
- PD Dr. Jörg Meerpohl, Daniela Küllenberg De Gaudry, Dr. Britta Lang; Cochrane Deutschland, Universitätsklinikum Freiburg (Risk of Bias Assessment)
- Techniker Krankenkasse (GKV-Perspektive)
Kooperationspartner - wissenschaftlicher Beirat
- Prof. Paul P Glasziou, PhD; Faculty of Health Sciences and Medicine, Centre for Research in Evidence-Based Practice (CREBP), Bond University, Gold Coast, AUS
- Prof. Rafael Perera; Nuffield Department of Primary Care Health Sciences, University of Oxford, UK