DROPIT: Patient:innen für Studien finden, ganz automatisch
Automatisierte Vorselektion für die DROPIT-Studie der Universität Bern
Patient:innen für Studien zu identifizieren gehört zum Praxisalltag, ist aber oft aufwendig. Für die DROPIT-Studie der Universität Bern hat healthinal deshalb eine Lösung entwickelt, die potenziell geeignete Patient:innen direkt im Praxisinformationssystem automatisch vorselektiert. So wird die Rekrutierung im Alltag deutlich einfacher handhabbar.
Hausärztliche Forschung wird zunehmend schwieriger: mehr Patient:innen, mehr Administration, weniger Zeit. Mit DROPIT wollten wir nicht länger warten, bis ‘zufällig’ passende Patient:innen erscheinen. Wir drehen den Prozess um: Wir nutzen vorhandene Daten einmal gezielt, um potenziell geeignete Patient:innen zu identifizieren.
Die Kooperation mit healthinal ist dabei der Schlüssel: In einer agilen, iterativen Zusammenarbeit haben wir die Vorselektion von Patienten so optimiert, dass die Rekrutierung uns heute spürbar entlastet, statt zusätzliche Hürden im Praxisalltag aufzubauen.
Prof. Dr. Sven Streit
Hausarzt & Studienverantwortlicher
–
Berner Institut für Hausarztmedizin (BIHAM), Universität Bern
DROPIT: Eine Studie zur Optimierung der Verschreibung von Magensäureblockern
Die DROPIT-Studie untersucht, wie der Einsatz von Magensäureblockern in der hausärztlichen Versorgung verbessert werden kann. Ziel ist es, unnötige oder zu lange Therapien zu vermeiden und Behandlungen gezielt anzupassen.
Die Herausforderung: geeignete Patient:innen identifizieren
Damit passende Patient:innen überhaupt in die Studie aufgenommen werden können, braucht es eine zuverlässige und praxistaugliche Identifikation im bestehenden System. Gemeinsam mit Prof. Dr. Sven Streit und seinem Studienteam entwickelte healthinal deshalb eine Lösung, die genau hier ansetzt.
Die Lösung: Der automatisierte PatientenEinschlussCheck
Gemeinsam mit der Universität Bern hat healthinal den PatientenEinschlussCheck entwickelt. Die Anwendung ist über Heureka direkt mit dem Praxisinformationssystem verbunden und ermöglicht basierend auf Patientenmerkmalen geeignete Patient:innen automatisch zu vorselektieren, statt sie manuell zu suchen. Die Idee: geeignete Patient:innen automatisch vorselektieren, statt sie manuell zu suchen.
So funktioniert der Check
Die Ärztin oder der Arzt melden sich für die Anwendung des PatientenEinschlussCheck übers Studienteam und lösen den Filter als erstes manuell aus. Anschliessend läuft die Suche automatisch im Hintergrund. Über Nacht werden die Praxisdaten anhand der definierten Studienkriterien durchsucht. Am nächsten Tag steht per Knopfdruck eine Excel-Liste mit potenziell geeigneten Patient:innen zur Verfügung, die sich nach verschiedenen Kriterien filtern lässt. Optional können auch Termininformationen einbezogen werden. So wird sichtbar, welche Patient:innen kürzlich in der Praxis waren oder bereits wieder einen Termin haben. Der effektive Studieneinschluss sowie die Einwilligung zur Teilnahme erfolgen weiterhin durch die behandelnde Ärztin oder den behandelnden Arzt.
Schrittweise entwickelt, nah an der Praxis
Die Anwendung wurde iterativ aufgebaut und gemeinsam mit dem Studienteam und einer Pilotpraxis laufend weiterentwickelt. Filterlogik, Schnittstellen und Nutzung wurden so lange angepasst, bis der Einsatz im Alltag funktioniert.
Was sich verändert
Praxen arbeiten nicht mehr mit einer aufwendigen Einzelsuche, sondern mit einer automatisch generierten Vorauswahl. Damit wird die Studienrekrutierung im Alltag deutlich einfacher handhabbar. Für die DROPIT-Studie bedeutet das: passende Patient:innen werden überhaupt erst sichtbar, direkt aus dem Praxisalltag heraus. Du planst selbst eine Studie und stehst vor der Herausforderung, geeignete Patient:innen zu identifizieren? Wir zeigen dir gern, wie sich das in deinem Setup pragmatisch umsetzen lässt.
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