Zur Verbesserung der Arzneimitteltherapiesicherheit (AMTS) sollen Prädiktionsmodelle entwickelt werden, die Patient*innen mit erhöhtem Risiko für bestimmte Krankenhausaufnahmen frühzeitig identifizieren. Solche Modelle ergänzen klassische AMTS-Indikatoren, da nicht alle vermeidbaren Ursachen unerwünschter Arzneimittelereignisse (UAE) durch diese abgedeckt werden können.
Basierend auf GKV-Routinedaten sollen Prädiktionsmodelle das Risiko für Hospitalisierungen mit bestimmten Diagnosen wie gastrointestinalen Blutungen, Frakturen oder Herzinsuffizienz vorhersagen – unabhängig von der dokumentierten Ursache. Künftig soll dieses Risikoprofil mit aktuellen Medikationsdaten aus der elektronischen Patientenakte (ePA) verknüpft werden. Ein erhöhter Handlungsbedarf ergibt sich insbesondere dann, wenn sowohl ein hohes Risiko besteht als auch risikobehaftete Medikamente verordnet wurden (z. B. NSAR oder Antithrombotika bei GI-Blutungsrisiko).
Ansprechpartner StaBLab: Johannes Piller
Projektpartner: Prof Dr. Tobias Dreischulte (LMU Klinikum, Institut für Allgemeinmedizin)