Teilprojekt eines Verbundes

Interventionelle Studie

Förderkennzeichen: 01ZZ2320J
Fördersumme: 559.660 EUR
Förderzeitraum: 2023 - 2026
Projektleitung: Prof. Dr. Tobias Dreischulte
Adresse: Ludwig-Maximilians-Universität München, Klinikum - Institut für Allgemeinmedizin
Pettenkoferstr. 8a
80336 München

Ziel des Verbundes ist es, mittels eines Algorithmus zur Identifizierung von Patienten mit besonders hohem Risiko für Medikationsfehler und Nebenwirkungen, die limitierten Zeitressourcen an Stationsapothekern genau dorthin zu lenken, wo ein max. Patientennutzen erreicht werden kann. Das erste Hauptziel ist, einen IT-basierten automatisierten Screen von EMR-Routinedaten der Patienten durchzuführen und mit einem Score die Hochrisikopatienten zu identifizieren. Das zweite Hauptziel ist es, mittels einer clusterrandomisierten Interventionsstudie zu zeigen, dass die Steuerung der limitieren Ressource Stationsapotheker durch den Risikoscore zu einer effizienteren Erkennung von Medikationsfehlern und Nebenwirkungen von Medikamenten im Vergleich zur aktuell üblichen Routine ohne automatisierten Risikoscore mit Priorisierung führt. Weitere Ziele sind die Verminderung von klinisch relevanten Nebenwirkungen und das Patientenbefinden. Es wird erwartet, dass durch die geplante Intervention arzneimittelbezogene Probleme deutlich reduziert werden. Der entwickelte Risikoscore wird öffentlich und frei verfügbar gemacht. Ein Nachweis des Nutzens der Intervention wird die Einführung dieses Modells bei weiteren Universitätsklinika und anderen Krankenhäusern erheblich befördern. Am Standort des LMU Klinikums wird die INTERPOLAR Intervention implementiert und deren Effektivität in Kooperation mit weiteren Standorten im Rahmen einer randomisierten Studie evaluiert. Hierzu gehört die Sicherstellung der Dokumentation und Pflege der Datenbasis für die projektbezogenen Maßnahmen und die wissenschaftliche Evaluation. Am Standort des LMU Klinikums werden in Kooperation mit anderen Partnern Algorithmen zur Detektion von Medikationsproblemen und deren Risikofaktoren so erstellt, dass diese validiert, operationalisiert und als Komponente(n) des entwickelten Gesamt-Risikoscorings genutzt werden können. Der Fokus der LMU München liegt dabei auf der Detektion unerwünschter Arzneimittelwirkungen.