Wissenschaftler nutzen Patientendaten zur Nachbildung klinischer Studien: neue Einblicke in Blutgerinnungshemmer

BerlinForscher haben eine neue Methode getestet, um die Wirksamkeit von Behandlungen anhand von echten Patientendaten statt herkömmlicher klinischer Studien zu beurteilen. Sie untersuchten zwei Blutverdünner, Apixaban und Warfarin, um herauszufinden, welcher besser bei der Schlaganfallprävention bei Patienten mit nicht-valvulärem Vorhofflimmern ist. Die Studie wurde von Emma Maud Powell an der London School of Hygiene and Tropical Medicine in Großbritannien geleitet und nutzte regelmäßig gesammelte Gesundheitsdaten von britischen Patienten.

Die Studie nutzte eine Methode namens "referenzversuchs-informiertes Design", um die Bedingungen einer früheren randomisierten kontrollierten Studie (RCT) zu reproduzieren, die zwei Medikamente verglich. Ziel war es, die Patientenauswahl, -eligibilität und -analyse der ursprünglichen RCT anzupassen. Obwohl die Daten aus der realen Welt ähnliche Ergebnisse für beide Medikamente zeigten, stellte die neue Studie fest, dass Apixaban nicht besser als Warfarin war, was den Ergebnissen der ursprünglichen Studie widerspricht.

Wichtige Ergebnisse der Studie umfassen:

• Patienten, die Apixaban einnahmen, hatten ähnliche Ergebnisse wie jene mit Warfarin.
• Abweichungen in den Resultaten könnten auf die Qualität der Warfarin-Kontrolle und die Dosierung von Apixaban zurückzuführen sein.
• Unterschiede in der ethnischen Zugehörigkeit der Patienten und begleitende Medikamente könnten die Ergebnisse beeinflussen.

Diese Erkenntnisse verdeutlichen die wesentlichen Unterschiede zwischen experimentellen Einstellungen und realen Situationen. Daten aus dem Alltag umfassen oft eine breitere und vielfältigere Gruppe von Patienten, wie ältere Menschen und diejenigen mit mehreren gesundheitlichen Problemen, die normalerweise nicht an klinischen Studien teilnehmen. Diese Vielfalt kann die Wirksamkeit und Sicherheit von Behandlungen beeinflussen, auf eine Weise, die in kontrollierten Studien möglicherweise nicht erfasst wird.

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Vom KI-Hype zu echten Erfolgskriterien wechseln

Die Unterschiede zwischen den Ergebnissen randomisierter kontrollierter Studien und den realen Daten offenbaren Schwierigkeiten bei der Übertragung der Studienergebnisse auf die gesamte Bevölkerung. Eine bessere Kontrolle der Warfarin-Dosierung in normalen medizinischen Umgebungen könnte diese Abweichungen erklären. Zudem könnten Faktoren wie die Einhaltung der Medikation durch die Patienten und die realen Dosierungspraktiken eine entscheidende Rolle spielen.

Die Anwendung des Reference-Trial Informed Design Frameworks mit realen Daten schließt Lücken in der klinischen Forschung. Diese Methode erweitert unser Verständnis darüber, wie Medikamente außerhalb kontrollierter Umgebungen wirken. Sie ist ein wertvolles Instrument zur Validierung und Ergänzung der Ergebnisse randomisierter kontrollierter Studien und zur Untersuchung der Wirksamkeit von Behandlungen in größeren Patientengruppen.

Die im Studium verwendete Methode kann angepasst werden, um verschiedene Gesundheitsprobleme und Medikamente zu untersuchen. Dies könnte dazu beitragen, die Gesundheitsforschung inklusiver und repräsentativer zu gestalten. Mit dieser Methode könnten wir bessere gesundheitspolitische Maßnahmen und Praktiken entwickeln, die sicherstellen, dass Behandlungen sicher und wirksam für alle Patientengruppen sind.