WOLGA – Weiterentwicklung, Optimierung und Anwendung eines Algorithmus zur Detektion schwerwiegender unerwünschter Arzneimittelwirkungen mit Routinedaten

Das Ziel dieses Projekts ist es, das Potenzial von Versichertendaten zur Erfassung und Charakterisierung UAW-bedingter Krankenhauseinweisungen zu bewerten. Hierzu soll ein Algorithmus zur Identifizierung UAW-bedingter Krankenhausaufnahmen optimiert und weiterentwickelt werden.

In diesem Projekt werden zwei große Datenbanken genutzt: die pharmakoepidemiologische Forschungsdatenbank GePaRD (Versichertendaten von circa 25 Millionen Personen) und die UAW-Datenbank am Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (circa 170.000 UAW-bedingte Krankenhausaufnahmen). Neben vergleichenden Analysen beider Datenbanken beinhaltet das Projekt eine Machbarkeitsstudie zur Verknüpfung von UAW-Meldungen zwischen den Datenbanken.

Das Projekt wird für ca. dreieinhalb Jahre mit insgesamt ca. 347.000 Euro gefördert.

Im Erfolgsfall soll nach Abschluss des Projekts ein optimierter Algorithmus zur Erkennung schwerwiegender UAW vorliegen, der auf Versichertendaten basiert. Der Algorithmus soll so aufbereitet und dokumentiert werden, dass er als Analyseinstrument auch für andere Nutzer, wie z. B. Krankenkassen, anwendbar ist. Damit könnte das Auftreten schwerwiegender UAW zukünftig kontinuierlich und flächendeckend überwacht werden. Außerdem bietet sich die Möglichkeit, Ansatzpunkte zu eruieren, um UAW-bedingte Krankenhauseinweisungen zu vermeiden, so dass die Patientensicherheit gesteigert und UAW-bedingte Kosten reduziert werden können.