Teilprojekt eines Verbundes

Sekundärdatenanalysen

Förderkennzeichen: 01ZZ1910G
Fördersumme: 259.482 EUR
Förderzeitraum: 2020 - 2022
Projektleitung: PD Dr. Sven Zenker
Adresse: Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Universitätsklinikum, Medizinische Fakultät und Universitätsklinikum
Venusberg-Campus 1
53127 Bonn

Das Verbundvorhaben POLAR hat das Ziel, mit Methoden und Prozessen der Medizininformatik-Initiative (MI-I) einen Beitrag zur Detektion von Gesundheitsrisiken bei Patienten mit Polymedikation zu leisten. 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. Das Institut für Klinische Chemie und Klinische Pharmakologie des Universitätsklinikums Bonn (UKB) wird zusammen mit der Abteilung Klinische Pharmakologie und Pharmakoepidemiologie des Universitätsklinikums Heidelberg automatisierte Prozesse zur Identifikation von Arzneimitteln, die bei Niereninsuffizienz kontraindiziert sind oder einer Dosisanpassung bedürfen, entwickeln. Des Weiteren soll die Häufigkeit der Anordnung von kontraindizierten oder falsch dosierten Medikamenten bei niereninsuffizienten Patienten untersucht werden, sowie deren Korrelation mit bestimmten Patienten-relevanten unerwünschten Ereignissen. Die Entwicklung von Risikomodellen zur Identifizierung von Patienten mit besonders hohem Risiko für unerwünschte Arzneimittelereignisse, die federführend vom Pharmazeutischen Institut der Universität Bonn durchgeführt wird, wird vom Institut für Klinische Chemie und Klinische Pharmakologie (UKB) unterstützend begleitet. Die Stabsstelle Medizinisch-Wissenschaftliche Technologieentwicklung und -koordination (UKB) wird dabei die infrastrukturellen Voraussetzungen für die oben beschriebenen Tätigkeiten schaffen und in diesem Zuge Verfahren zur Datenextraktion, Annotation und Bereitstellung von Medikationsdaten aus klinischen Routinesystemen entwickeln.