Zi-Versorgungskongress

Versorgungsforscher entwickeln Curriculum für Umgang mit Registerstudien

Versorgungsnahe Daten – das ist ein Buzzword in der Versorgungsforschung. Junge Forscher müssen lernen, mit diesem Studientyp umzugehen, hieß es bei einem Zi-Kongress.

Florian StaeckVon Florian Staeck Veröffentlicht:

Berlin. Versorgungsnahe Daten gelten für Wissenschaftler und Kliniker als Chance, um Wissen für Versorgung und Forschung zu gewinnen. Mit ihrer Hilfe erhoffen sich Forscher auch, die Ergebnisqualität von Therapien im klinischen Versorgungsalltag besser beleuchten zu können.

Ein weiteres mögliches Anwendungsfeld ist der Vergleich der Ergebnisqualität in unterschiedlichen Versorgungssettings, sagte Professor Dr. Monika Klinkhammer-Schalke vom Deutschen Netzwerk Versorgungsforschung (DNVF). Ein Beispiel dafür sei der Vergleich der Outcomes in zertifizierten und nicht-zertifizierten onkologischen Zentren. Dabei habe sich ein deutlicher Vorteil für Patienten in zertifizierten Zentren gezeigt.

Doch der Umgang mit versorgungsnahen Daten müsse auch gelernt werden, sagte sie am Mittwoch beim Versorgungsforschungs-Kongress des Zentralinstituts für die kassenärztliche Versorgung (Zi). Deshalb werde im Rahmen des Forschungsprojekts REGIBA derzeit ein Curriculum für registerbasierte Forschung entwickelt, berichtete Klinkhammer-Schalke. Das vom Bundesgesundheitsministerium geförderte Vorhaben finde in enger Abstimmung und Kooperation mit der Arbeitsgemeinschaft Deutscher Tumorzentren und der Deutschen Krebsgesellschaft statt und hat eine Laufzeit bis September 2024.

Erste Ergebnisse des Projekts sollen Ende 2023 vorliegen

Ziel sei es, jungen Ärztinnen und Ärzten das Wissen und die methodischen Grundlagen für die Umsetzung registerbasierter Studien und die Nutzung versorgungsnaher Daten in Registern zu vermitteln. Die Entwicklung der Curricula sei „ein langer Weg“, so Klinkhammer-Schalke – mit ersten Ergebnissen von REGIBA werde Ende 2023 gerechnet.

Die Versorgungsforschung zeichne sich aktuell durch „Trends und Evergreens“ aus, sagte Professor Leonie Sundmacher vom Lehrstuhl für Gesundheitsökonomie an der TU Universität München. Sie interagiere dabei stark mit Entwicklungen in der Gesundheitspolitik und der Bevölkerungsgesundheit. Traditionell stark sei in Deutschland die Forschung zur Überwindung der Sektorengrenzen ausgeprägt, so Sundmacher. Häufig stünden aber auch regionale Disparitäten in der Versorgung im Mittelpunkt von Studien.

Dabei sei international ein deutlicher Trend zu Big Data-Analysen und Machine Learning erkennbar. Bei Letzterem wird versucht, IT-Systeme durch das Erkennen von Mustern in Datensätzen in die Lage zu versetzen, eigenständig Lösungen für Probleme zu finden. Ziel sei es dabei unter anderem, Behandlungspfade von Patienten abzubilden.

Die Corona-Pandemie hat zudem den Bedarf der Versorgungsforschung verdeutlicht, mit schnell verfügbaren, repräsentativen Datensätzen arbeiten zu können, erläuterte Sundmacher. Oft hätten Wissenschaftler in Deutschland aus der Not heraus mit „geflickten“ Datensätzen arbeiten müssen. Ein weiterer Effekt der Pandemie sei der Trend zu mehr interdisziplinärer Kooperation, berichtete Sundmacher. (fst)

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