3 innovative Möglichkeiten, um Real World Evidence zu generieren

Real World Evidence, also aus Real World Data gewonnene Erkenntnisse, ist für die pharmazeutische Industrie ein Booster für die Entwicklung, Zulassung und Vermarktung ihrer Produkte. Dafür stehen ihnen heute bessere Datenquellen denn je zur Verfügung. 3 innovative Möglichkeiten stellen wir in diesem Beitrag vor.

S pojmem Real World Data (RWD) je spojena velká naděje pro farmaceutický průmysl: velké množství zdravotních dat, které umožní výzkumu přístup k novým poznatkům o nemocech a lécích - a vyvinou inovativní sílu pro celý systém zdravotní péče. Kouzelným slovem je zde: Důkazy z reálného světa (RWE) - jinými slovy, vědecké poznatky získané na základě reálných dat.

Data ze skutečného světa: Co se za nimi skrývá?

Údaje z reálného světa jsou zdravotní údaje, které jsou shromažďovány od pacientů v jejich každodenním životě. Může jít o údaje shromážděné například prostřednictvím elektronických záznamů o pacientech (e-zdravotních záznamů) nebo digitálních měřicích zařízení a aplikací. Výhodou RWD je, že odráží zdravotní stav a chování lidí v jejich přirozeném prostředí. Ve srovnání s údaji shromážděnými v rámci klinických studií za přísně kontrolovaných podmínek tak RWD mnohem lépe odráží realitu pacienta v každodenní péči.

Současně jsou RWD vysoce kvalitními údaji, které výzkumníkům poskytují přesnější obraz o tom, jak léky fungují u různých skupin pacientů. S pomocí údajů získaných z RWD Zjištění týkající se účinku, adherence a účinnosti léků v reálné péči (Real World Evidence) lassen sich Therapien viel besser auf einzelne Patient:innen zuschneiden. RWD sind deshalb einer der Hoffnungsträger auf dem Weg hin zu einer personalisierten Medizin, die den einzelnen Patienten ins Zentrum setzt.

Die Realität der klinischen Forschung ist gegenwärtig noch ein gutes Stück davon entfernt, das Potenzial von RWD auszuschöpfen. Denn um Real World Evidence zu generieren, braucht es Strukturovaná, vysoce kvalitní data v digitální podobě. Jako nosiče dat ve výzkumných projektech se však stále často používá papír a pracně vytvořené tabulky v Excelu. Přitom existují jednoduché digitální metody, jak průběžně, pohodlně a efektivně zaznamenávat cenné reálné údaje z každodenního života pacientů.

RWE generieren: Diese 3 Möglichkeiten sollten Sie kennen

1.

Dálkové monitorování pacientů (RPM)

Telemonitoring Grafik

Průběžný průběh centrálních vitálních funkcí (např. srdeční nebo plicní funkce) je rozhodujícím faktorem při hodnocení úspěšnosti terapie. Ukazuje, jak se zdravotní stav pacienta vyvíjí v čase - např. v důsledku užívání léků. Pravidelné návštěvy v rámci klinického hodnocení jsou však časově náročné, což omezuje počet bodů měření, a proto poskytují pouze selektivní snímky celkového obrazu. Pokud si však subjekty zaznamenávají své hodnoty samy a zapisují je do formulářů, hustota dat často trpí suboptimální adherencí k měření.

Vzdálené sledování pacientů (např. pomocí našeho Platforma RPM SaniQ) to dokáže, RWD s velmi vysokou hustotou dat a nejvyšší kvalitou dat v reálném čase generovat. Pomocí RPM jsou pacienti lékařsky sledováni mimo klinické zařízení pomocí digitální technologie. Díky každodenním bodovým měřením získávají výzkumníci konzistentní obraz, který poskytuje cenné poznatky o účinku léku. Pomocí RPM lze také pozitivně ovlivnit měření a dodržování medikace, například pomocí aplikace pro pacienty, která testovaným osobám připomene řádné měření nebo příjem léků.

2.

Senzorové technologie: wearables & co.

Efektivním způsobem generování RWD je použití nositelných zařízení (např. chytrých hodinek) nebo jiných elektronických senzorových zařízení (např. měřičů krevního tlaku, spirometrů atd.). Senzorová zařízení zaznamenávají zdravotní parametry, jako je puls, tepová frekvence nebo úroveň aktivity, a přenášejí je do aplikace chytrého telefonu nebo webového softwaru.

Výhoda je zřejmá: senzorová zařízení generují nepřetržité RWD v reálném čase, což výzkumníkům umožňuje kompletní záznam dat za delší časové období ke sběru dat. To umožňuje zaznamenávat a analyzovat události a výkyvy, které by při sporadických návštěvách mohly zůstat nepovšimnuty. Ve spojení s dálkovým monitorováním pacientů tak wearables & spol. znamenají moderní digitální záznam vysoce kvalitních dat v reálném čase. 

S naší přizpůsobitelnou platformou SaniQ můžete monitorovat více než 15 životních funkcí pomocí široké škály senzorových zařízení:

Infografik SaniQ Vitalwerte

3.

Elektronické dotazníky (PREM a PROM)

Subjektivní zkušenosti pacientů s léčbou patří k nejvýznamnějším údajům z reálného světa. Poskytují výrobcům léčiv důležitou informaci o bezpečnosti léku a adherenci. Při získávání těchto údajů však farmaceutické společnosti opakovaně narážejí na potíže, pokud jde o oslovení pacientů pro pravidelné průzkumy. Kromě toho se k provádění takových průzkumů stále často používají dotazníky v papírové podobě, které se pak musí pracně převádět do databáze.

Elektronické dotazníky, jako např. PREM (Patient Reported Experience Measures) a PROM (Patient Reported Outcomes Measures) nabízejí chytré řešení, protože shromažďují zpětnou vazbu od pacientů uživatelsky přívětivým digitálním způsobem. Prostřednictvím pacientské aplikace naší Platforma RPM SaniQ Pacienti například dostanou oznámení, jakmile je třeba vyplnit nový dotazník. Tato funkce připomenutí automaticky vyzve pacienty k vyplnění dotazníku a eliminuje časově náročný proces přenosu papíru do databáze.

Závěr

Real World Evidence hat ein großes Potenzial für die medizinische Forschung und Praxis. Pharmahersteller können sie nutzen, um bessere Wirkstoffe zu entwickeln, klinische Studien und regulatorische Prozesse zu beschleunigen und die Therapie im Sinne einer personalisierten Medizin besser auf den einzelnen Patienten zuzuschneiden. Digitale Lösungen wie unsere RPM-Plattform SaniQ eröffnen Forschenden im Pharmabereich dabei neue Möglichkeiten, um RWE effizient und patientenfreundlich zu generieren.

Promluvme si o vašem nápadu na projekt!

Jonas Zimmer
-Vývoj projektu-

Promluvme si o vašem nápadu na projekt!

Sjednejte si živou ukázku SaniQ

cs_CZČeština