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Hintergrund: Für die Forschung mit Routinedaten sind Kenntnisse zum Entstehungsprozess sowie zur Validität der Daten Voraussetzung. Ziel der Studie war es, die valide Erfassung forschungsrelevanter Informationen in Arzneimittelroutinedaten zwischen Betäubungsmittel (BtM)-Rezepten und Muster-16-Rezepten (für sonstige Arzneimittel) zu vergleichen.
Methodik: Grundlage waren Routinedaten der Gmünder ErsatzKasse (GEK) aus dem Jahr 2006. Aus den 7,2 Mio. Rezepten wurde eine einfache Zufallsstichprobe von 600 Muster 16 und 600 BtM-Rezepten gezogen. Die eingescannten Originalbelege wurden gesichtet und mit den in Routinedaten befindlichen Informationen verglichen. Die Angaben auf dem Rezept dienten als Goldstandard.
Ergebnisse: Insgesamt ist auf BtM-Rezepten sowohl das Verordnungsdatum (68,1% vs. 92,5%; p<0,0001) wie auch das Abgabedatum (61,8% vs. 85,5%; p<0,0001) schlechter erfasst als auf Muster-16-Rezepten. Auffällig sind die großen Unterschiede zwischen den Apothekenrechenzentren. Die Verrechnungsstelle der Süddeutschen Apotheken GmbH (VSA) als größtes Apothekenrechenzentrum lieferte, im Vergleich zu allen anderen Apothekenrechenzentren, beim Verordnungsdatum (56,1% vs. 73,3%; p<0,0001) wie auch beim Abgabedatum (41,2% vs. 70,8%; p<0,0001) von BtM-Rezepten auffällig seltener korrekte Ergebnisse. Fehler beim Abgabedatum waren bei der VSA assoziiert mit den in den Routinedaten verfügbaren Variablen Art des Rezeptes (Betäubungsmittelrezept vs. Muster 16; Odds Ratio [OR]: 3,12; 95% Konfidenzintervall [KI]: 1,85–5,27), Abgabe laut Routinedaten am Verordnungstag (Ja vs. Nein; OR: 9,33; 95% KI: 1,78–48,87) sowie Verordnung laut Routinedaten am 5., 15. oder 25. (Ja vs. Nein; OR: 6,70; 95% KI: 2,85–15,76).
Schlussfolgerung: Es besteht für hiesige Routinedaten ein erheblicher Mangel an methodisch fundierten Analysen bzw. Validierungsstudien, insbesondere auch zur Güte von Diagnosen.
Polypharmacy is associated with a risk of negative health outcomes. Potentially inappropriate medications, interactions resulting from contradicting medical guidelines, and inappropriate monitoring, all increase the risk. This process evaluation (PE) of the AdAM study investigates implementation and use of a computerized decision-support system (CDSS). The CDSS analyzes medication appropriateness by including claims data, and hence provides general practitioners (GPs) with full access to patients’ medical treatments. We based our PE on pseudonymized logbook entries into the CDSS and used the four dimensions of the Medical Research Council PE framework. Reach, which examines the extent to which the intended study population was included, and Dose, Fidelity, and Tailoring, which examine how the software was actually used by GPs. The PE was explorative and descriptive. Study participants were representative of the target population, except for patients receiving a high level of nursing care, as they were treated less frequently. GPs identified and corrected inappropriate prescriptions flagged by the CDSS. The frequency and intensity of interventions documented in the form of logbook entries lagged behind expectations, raising questions about implementation barriers to the intervention and the limitations of the PE. Impossibility to connect the CDSS to GPs’ electronic medical records (EMR) of GPs due to technical conditions in the German healthcare system may have hindered the implementation of the intervention. Data logged in the CDSS may underestimate medication changes in patients, as documentation was voluntary and already included in EMR.