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Institut für angewandte klinische Forschung
Real World Evidenz in der Praxis nutzen
Forschungs-datenbank im Überblick
Zielgruppen und Anwendungs-gebiete
Klinik
Real World Evidence Studien- und interaktive Benchmarkingmöglichkeit durch homogene Vergleichsgruppen zu unterschiedlichen klinischen Outcomes.
Medizintechnik
Klinische und ökonomische Performancemessung von Medizinprodukten auf Basis echter Klinikdaten. Real World Evidence Studien.
LifeScience
Ermittlung von Marktpotenzialen für Wirkstoffkandidaten. Market Reports zu unterschiedlichen Krankheiten oder vollständige Real World Evidence Studien.
Benchmark
Homogene Benchmarkinggruppen ermöglichen Qualitäts-, Prozess- und Ökonomievergleiche. Mehr als 200 Kliniken mit über 2.000 Fachabteilungen aus diversen Versorgungsstufen analysierbar
Klinische Outcomes
Objektive Darstellung der Mehrwerte von Medizinprodukten durch klinische Outcomes Vergleiche. Verknüpfung klinischer und ökonomischer Daten ermöglicht eine monetäre Bewertung.
Zielpopulation
Auswertung demographischer und klinischer Merkmale ermöglicht eine quantitative und qualitative Evaluierung der Zielpopulation. Abbildung klinischer Patientenpfade erleichtert das Verständnis für Krankheiten.
Real World Evidence
Als Real World Evidence (RWE) bezeichnet man die gewonnen medizinischen Erkenntnisse, die außerhalb randomisierter kontrollierter klinischer Studien (RCT) aus Beobachtungsstudien und der Darstellung der Versorgungsrealität mit Massendatenquellen (Big Data) gewonnen werden.
Das Potential von Real World Daten ist unbestreitbar und nimmt den analytischen Verarbeitungsmöglichkeit im Rahmen von Big-Data-Analysen stetig zu. Klinischen und wirtschaftliche Vorteile von Arzneimitteln, Medizinprodukten oder auch neuer Therapieansätze können mit RWE gemessen und nachgewiesen werden.
Mehrwerte aus Gesundheitsdaten
Die wichtigste Voraussetzung, um aussagekräftige Daten zu erhalten und damit wichtige Fragen zu beantworten ist, die richtige Datenaufbereitung und Verwendung.
Mittels Data-Science Methoden ist es möglich, die Daten so zu strukturieren, dass wichtige Erkenntnisse und Zusammenhänge belegt werden können.
Darüber hinaus sind die Quellenauswahl, eine standardisierte Verarbeitung und die Möglichkeit große Datenmengen mit hoher Kombinationsvielfalt auswerten zu können, wichtige Voraussetzungen für den Erfolg von RWE.
Kostenlose Beratung
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