Use Case POLAR_MI

Polymedikation kommt insbesondere bei älteren Patienten mit Multimorbidität vor. Dabei kann es zu Arzneimittelwechselwirkungen kommen, welche entweder die gewünschte Wirkung einzelner Wirkstoffe herabsetzen bzw. verstärken oder durch pharmakologische Wechselwirkungen zu unerwünschten Wirkungen führen. Diese können zusätzliche Krankheitsbilder und zusätzlichen Therapiebedarf auslösen, die aber bei einem besseren Arzneimittelmanagement vermeidbar wären.  

Ziele des Use Case POLAR_MI

Im Use Case POLAR_MI arbeiten Medizininformatiker, Biometriker, Epidemiologen, Pharmazeuten, klinische Pharmakologen und Gesundheitsforscher aus 21 Institutionen, darunter 13 Universitätsklinika, zusammen, um

1. Methoden zu entwickeln und einzusetzen, um an mehreren Standorten der vier MII-Konsortien prospektiv und retrospektiv verfügbare personenbezogene Daten zu verordneten Medikamenten (z.B. Medikationspläne) sowie zu Verordnungen und Arzneimittelabgaben aus den Apotheken zu erfassen,  
2. ein ausgewähltes Spektrum von Polymedikationen gemäß verfügbarer Methoden hinsichtlich Potenziell Inadäquater Medikation (PIM) sowie eine ausgewählte Bandbreite von Medikamenten als Hochrisikoverordnung zu klassifizieren,  
3. Scoresysteme zur Identifizierung von Hochrisikopatienten für relevante arzneimittelbezogene Probleme elektronisch abzubilden, und  
4. das Auftreten von unerwünschten Arzneimittelwirkungen und deren Konsequenzen frühzeitig zu identifizieren oder ganz zu vermeiden (z.B. neue Diagnosen/Eingriffe, intensivmedizinische Versorgung, Wiedereinweisung, neu (zugelassene) Medikationen).  

Obwohl für alle teilnehmenden Standorte ein Kernprogramm entworfen wurde, welches die oben genannten Ziele abdeckt, sind zusätzliche spezielle Teilprojekte vorgesehen, die zum Ziel haben, zukünftige Folgeprojekte vorzubereiten. Ein Teilprojekt bearbeitet die Datensatzkopplung (Record Linkage) mit der 1-Jahres-Mortalität und in Zusammenarbeit mit Krankenkassen eine Datensatzkopplung zum Medikamentengebrauch und unerwünschten Arzneimittelereignissen (UAE, engl. Adverse Drug Event, ADE) in der ambulanten Versorgung. Ein weiteres Teilprojekt erarbeitet einen Textkorpus für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) in Hinsicht auf unerwünschte Arzneimittelnebenwirkungen/Adverse Drug Reactions. 

Der Use Case POLAR_MI wird dabei

• Daten über Medikamente in Deutschland im Umfeld der Universitätsklinika erhalten, 
• nachweisen, dass eine effektive Nutzung dieser Gesundheitsdaten aus MII-Zentren aller vier MII-Konsortien erfolgen kann und  
• eine Reihe von Algorithmen zur Klassifizierung von Hochrisikomedikamenten und PIMs bereitstellen und validieren, die prospektiv zur Verbesserung der Arzneimittelsicherheit eingesetzt werden können. 

Geförderte Projektpartner 

SMITH

• Universität Leipzig
• Universitätsklinikum Leipzig AöR
• Universitätsklinikum Halle (Saale)
• Friedrich-Schiller-Universität Jena
• Universitätsklinikum Jena
• Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen 
• Universitätsklinikum Aachen AöR
• Universitätsklinikum Bonn AöR
• Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

MIRACUM

• Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
• Universitätsklinikum Erlangen
• Universitätsklinikum Freiburg
• Universitätsklinikum Gießen 
• Universität Heidelberg, Medizinische Fakultät Mannheim

DIFUTURE

• Universitätsklinikum Tübingen      
• Ludwig-Maximilians-Universität München            

HiGHmed

• Universitätsklinikum Heidelberg
• Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel

Weitere Partner, außerhalb der MII-Konsortien

• Private Universität Witten/Herdecke gGmbH
• Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
• TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V.

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