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09 Automatische Erkennung medikamentöser Nebenwirkungen in der Geriatrie

 

Ältere Menschen sind besonders häufig von Medikamentennebenwirkungen betroffen. Durch die Entwicklung von Hilfsmitteln für deren Erkennung sowie von Präventionsmassnahmen kann die Arzneimittelsicherheit in der Geriatrie optimiert werden.

Porträt / Projektbeschrieb (laufendes Forschungsprojekt)

Das Projekt wird von einem interdisziplinären Team in fünf Deutsch- und Westschweizer Spitälern durchgeführt. In einem ersten Schritt wird eine Liste mit allen Antithrombotika, ihren Nebenwirkungen und den damit verbundenen Risikofaktoren erstellt, die als Erkennungsgrundlage dient. In einem weiteren Schritt werden die als freier Text oder strukturierte Daten verfügbaren klinischen und biologischen Informationen aus den elektronischen Patientendossiers von älteren stationären Patientinnen und Patienten extrahiert. Anschliessend werden computergestützte Algorithmen erstellt, die diese Informationen erkennen und verarbeiten können, um unerwünschte Vorfälle und auslösende Faktoren aufzuzeigen. Schliesslich wird die Gültigkeit der Algorithmen bzw. der Hilfsmittel getestet.

Hintergrund / Ausgangslage

Bei rund einem Drittel der älteren stationären Patientinnen und Patienten werden medikamentöse Nebenwirkungen beobachtet. Zu den Medikamenten mit dem höchsten Risiko für Nebenwirkungen zählen die in der Geriatrie weit verbreiteten Antithrombotika zur Thromboseprophylaxe. In Spitälern gibt es bereits Hilfsmittel zur Erkennung von medikamentösen Nebenwirkungen. Sie müssen jedoch optimiert werden, um die Risikofaktoren für Nebenwirkungen besser identifizieren zu können.

Ziele

Ziel der Studie ist es, die Hilfsmittel zur automatischen Erkennung von Nebenwirkungen von Medikamenten durch Auswertung der Informationen aus dem elektronischen Patientendossier zu verbessern. Es werden die Zahl der Thrombosen und Hämorrhagien in Zusammenhang mit der Verschreibung von Antithrombotika ermittelt, die auslösenden Faktoren identifiziert und Verbesserungsansätze für die klinische Praxis erarbeitet.

Bedeutung / Anwendung

Das Projekt ermöglicht die Einführung von Massnahmen für die sichere Verschreibung von Antithrombotika. Die Ergebnisse werden mittels Indikatoren für unerwünschte Nebenwirkungen im Risikomanagement und mittels Schulungen für das Gesundheitspersonal in die klinische Praxis eingebracht. Die erarbeiteten Hilfsmittel und Methoden werden für zukünftige Forschungsprojekte in diesem Bereich zur Verfügung gestellt.

Originaltitel

Automated detection of adverse drug events from older inpatients’ electronic medical records using structured data mining and natural language processing

Projektverantwortliche

Hauptgesuchstellerin:

  • Prof. Chantal Csajka, Section des sciences pharmaceutiques, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois

Weitere Gesuchstellende:

  • Prof. Christian Lovis, Service d'Informatique médicale, Hôpitaux Universitaires de Genève (HUG)
  • Dr. Marie Le Pogam, Unité de Prévention Communautaire (IUMSP), Université de Lausanne et Centre Hospitalier universitaire Vaudois (CHUV)
  • Dr. Patrick Beeler, Zentrum Alter und Mobilität, Klinik für Geriatrie, UniversitätsSpital Zürich
  • Prof. Pierre-Olivier Lang, Centre Hospitalier universitaire Vaudois (CHUV))

Projektpartnerinnen und -partner:

  • Dr. Nicole Vogt-Ferrier, Département de réhabilitation et gériatrie, Hôpitaux Universitaires de Genève (HUG)
  • Prof. Bernard Burnand, Institut Universitaire de Médecine Sociale et Préventive (IUMSP), Centre Hospitalier universitaire Vaudois (CHUV) et Université de Lausanne
  • Dr. Alex Gnaegi, Département Valaisan d'Oncologie, Institut Central des Hôpitaux Valaisans
  • Dr. Fabio Rinaldi, Institut für Computerlinguistik, Universität Zürich
  • Dr. Monika Lutters, Kantonsspital Baden

 

 

Weitere Informationen zu diesem Inhalt

 Kontakt

Prof. Chantal Csajka Prof associée de pharmacie clinique
Section des sciences pharmaceutiques CMU
Rue Michel-Servet 1 1011 Lausanne +41 21 314 42 63 Chantal.Csajka@chuv.ch

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