Ein Maler, der nur wenige Farben verwendet, wird in der Deutlichkeit der Bilder, die er schaffen kann, eingeschränkt sein, während ein Maler, der eine Vielzahl von Farben verwendet, elegantere Kunstwerke schaffen kann. Das Gleiche gilt für die Forschung zu Gesundheitsergebnissen. Ein Forscher, der nur eine begrenzte Patientenpopulation einbezieht oder nur bestimmte Arten von Daten erfasst, wird hinsichtlich der Art der Analysen, die er durchführen kann, und der Relevanz für eine breite Population eingeschränkt sein.
Verknüpfung von Daten im gesamten Gesundheitssystem
Um den aktuellen Zustand des Gesundheitssystems zu verstehen, ist es wichtig, über umfassende Quellen realer und integrierter Daten zu verfügen, die mit Daten aus dem gesamten Gesundheitsökosystem verknüpft sind, einschließlich Laborergebnissen, Sterblichkeit, elektronischen Gesundheitsakten (EHR), Rasse und ethnischer Zugehörigkeit Daten, soziale Determinanten von Gesundheitsdaten und Impfprotokolle.
Solche integrierten realen Daten, die eine breite Patientenpopulation repräsentieren und die vielfältigen Auswirkungen auf das Gesundheitssystem abdecken – von elektronischen Gesundheitsakten über Versicherungsansprüche bis hin zu staatlichen Programmen – sind entscheidend für die Entwicklung eines genaueren Bildes der Gesundheit der Menschen und für ein besseres Verständnis der Art und Weise, wie Behandlungen durchgeführt werden in der täglichen Praxis durchführen.
Erkenntnisse aus realen Daten
Diese integrierten realen Daten können Forschern helfen zu verstehen, wie sich Behandlungen während der Schwangerschaft auf die Ergebnisse für Mütter und ihre Säuglinge auswirken können, was im Rahmen klinischer Studien bekanntermaßen schwierig zu untersuchen ist. Schwangere Frauen werden aufgrund der potenziellen Risiken für den sich entwickelnden Fötus oft von Medikamentenstudien ausgeschlossen, was dazu führt, dass sich Patienten und Anbieter bei der Entscheidung, ob Medikamente während der Schwangerschaft sicher anzuwenden sind, weitgehend auf Tierversuche verlassen.
Die Verwendung realer Daten aus der täglichen klinischen Praxis kann Forschern dabei helfen, seltene Ereignisse zu erkennen. Eine Studie ergab, dass die Einnahme eines Medikaments zur Behandlung von Epilepsie im ersten Trimester mit einer erhöhten Prävalenz von Mundspalten verbunden ist. Ausgestattet mit dieser Art von Informationen haben Anbieter und Patienten ein klareres Bild der potenziellen Risiken einer Behandlung, die sie bei der Entscheidung zwischen ihren Optionen abwägen können.
Eine separate Studie ergab, dass die Verknüpfung von Angaben zu Covid-19- und MPOX-Impfstoffen mit landesweiten Impfdaten die Impfaufnahme und -sicherheit in der gesamten Bevölkerung besser erfasst und demografische Lücken schließt, die nur bei beiden Datenquellen auftreten. Für die Gestaltung effektiver und gerechter Kampagnen im Bereich der öffentlichen Gesundheit sind genaue Impfraten erforderlich. Ein umfassenderes Bild der Daten zur Impfstoffsicherheit könnte dazu beitragen, Misstrauen und Vorbehalte zu bekämpfen.
Gesundheitsgerechtigkeit durch reale Daten
Etwa 80 % der Teilnehmer an klinischen Studien sind Weiße, gefolgt von 10 % Schwarzen, 6 % Latinos, 1 % Asiaten und 0 % amerikanischen Ureinwohnern. Bei Krebs – einer Krankheit, die überwiegend ältere Menschen betrifft – ist das Durchschnittsalter der Teilnehmer an klinischen Studien fast sieben Jahre jünger als die gesamte Krankheitspopulation. Dieser Mangel an Repräsentation lässt Zweifel an der Generalisierbarkeit der Ergebnisse aufkommen und verstärkt gesundheitliche Ungleichheiten.
Aus integrierten Datensätzen gewonnene Erkenntnisse können das gesamte Kontinuum der Patienten im klinischen Alltag besser darstellen und uns wiederum dabei helfen, zu verstehen, wie Medikamente bei einem größeren Teil unserer Bevölkerung wirken. Um diesem Zweck zu dienen, müssen Daten eine Vielzahl sozialer Determinanten der Gesundheit erfassen, darunter Bildungsstand, Einkommen, Lebensbedingungen, Familienzusammensetzung, Transport, sozioökonomischer Status, ländliche Lage und Zugang zu Nahrungsmitteln. Studien, die praxisnahe, integrierte Gesundheitsdatenbanken verwenden, können strenge klinische Studien ergänzen, um ein klareres Bild davon zu gewinnen, ob medizinische Interventionen gefährdete Gruppen erreichen und wie sie möglicherweise darauf reagieren.
Integrierte Daten stellen die Zukunft der realen Forschung dar und ermöglichen es Wissenschaftlern, Klinikern, Kostenträgern und Patienten zu sehen, wie Medikamente in der täglichen Praxis und bei einem breiten Bevölkerungskreis funktionieren. Mit diesen Informationen können Patienten einen besseren Einblick in die Wirkungsweise von Behandlungen bei Menschen erhalten, die ihnen ähnlich sehen, und Anbieter können individuellere Behandlungsempfehlungen geben.
Jahrzehntelange Erfahrung und Beziehungen zu Gesundheitsplänen ermöglichen ein tiefes Verständnis des Datenflusses und der Datenverarbeitung, was für die Umwandlung dieser Rohdaten in verwertbare Beweise unerlässlich ist.
Indem wir integrierte Daten verwenden, um ein farbenfrohes Porträt der menschlichen Gesundheit zu zeichnen, können wir dazu beitragen, die komplexen Herausforderungen des Gesundheitswesens zu bewältigen und auf eine gerechtere und gerechtere Gesellschaft hinzuarbeiten.
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