08.06.2020

Real World Evidence & PROMs

Wie der Einsatz von Patient-Reported Outcomes Real World Evidence verbessert

Real World Evidence wird politisch forciert und Stakeholder aller Bereiche müssen sich trotz großer Unsicherheiten positionieren. Was sind mögliche Stärken und Schwächen?

Real World Evidence
Zulassungsbehörden und Industrie forcieren Real World Evidence

Zulassungsbehörden wie die US Food and Drug Administration (FDA) haben den Auftrag, der Bevölkerung therapeutische Neuerungen möglichst schnell zugänglich zu machen ohne dabei deren Sicherheit zu vernachlässigen. Entsprechend wichtig ist es für die Behörden, Entscheidungen auf der Basis möglichst guter Daten zu fällen. In diesem Kontext wird aktuell vor allem “Real World Evidence” (RWE) kontrovers diskutiert. Sowohl in den USA, als auch auf EU-Ebene wird das Thema politisch stark forciert und Stakeholder aller Bereiche müssen sich trotz großer Unsicherheiten positionieren.

Dem unbestreitbaren Potential von Real World Daten (RWD) und RWE bei Zulassungen neuer Therapien gegenüber steht der Goldstandard: Daten aus randomisiert-kontrollierten Studien (RCTs). Aber ist es noch zeitgemäß, sich gegen RWE zu stellen oder sollte man angesichts der Dynamik lieber den diskutierten Schwachstellen begegnen? 

RCTs zeigen die Wirkung, RWE die Effektivität von Interventionen

Das Thema Real World Evidence kann man nicht ohne die Problematik von RCTs verstehen. RCTs weisen aufgrund “gefilterter”, homogener Patientengruppen mit möglichst wenig Confoundern eine exzellente interne Validität auf. Sie können also sehr gut die grundsätzliche Wirksamkeit einer Intervention belegen. Die starke Selektion eines solchen Kollektivs sowie Versorgungs-Bias, Beobachtungseffekte etc. schränken dafür aber die externe Validität, also inwieweit die aus RCTs gewonnenen Erkenntnisse verallgemeinert werden können, stark ein.1 RCTs beweisen also lediglich “efficacy”.

Aber wie gut ist eine Therapie in der klinischen Realität, wo sie in einem diverses Patientenkollektiv eingesetzt wird? Diese Frage nach der sog. “Effectiveness” kann sehr gut mit RWE geklärt werden. Laut FDA handelt es sich dabei um “Healthcare information derived from multiple sources outside of typical clinical research settings, including electronic medical records (EMRs), […] registries, and data gathered by personal devices and health applications.”2 Also Daten, die die Gesundheitsversorgung unter Alltagsbedingungen mit wissenschaftlichen, fachübergreifenden Methoden beschreiben, erklären und deren Effektivität in der Praxis untersuchen.

Real World Evidence lohnt sich

Neben dem Informationsgewinn hat Real World Evidence aber noch einen anderen Charme: RWD werden nicht “aktiv” erhoben, sondern aus Registern oder anderen bestehenden Gesundheitsdaten extrahiert. Das macht die Methode auch finanziell sehr attraktiv. Außerdem sind wesentlich größere Studien und damit stärkere Aussagekraft in Studien möglich. Ein Beispiel dafür ist bspw. das Unternehmen Flatiron Health, welches in Kooperation mit dem amerikanischen National Cancer Institute Daten von über 2 Millionen Krebspatienten erfasst und mittlerweile 14 der größten 15 onkologischen life science Unternehmen zu seinen Kunden zählt.3

Es bleiben Schwachstellen

Trotz allem wird Real World Evidence bisher selten verwendet. Das liegt insbesondere daran, dass der etablierte Standard in der Medikamentenzulassung nach wie vor RCTs sind. RWE wird oft nur als Bestätigung der Studienergebnisse aus RCTs und nicht als vollwertige Alternative angesehen. Außerdem existieren kaum passende, prospektiv angelegte Register.4 Eine Initiierung dieser ist aufwändig. So gibt es u.a. noch keinen Konsens über Zugang, Besitz oder einheitliche Standards für die erhobenen Daten. Auch die schon verfügbaren, standardmäßig erhobenen Daten sind oft zu allgemein, unstrukturiert oder uneinheitlich.5

Schwächen begegnen: PROMs sind relevante Endpunkte

In der Verfahrensordnung der deutschen Zulassungsbehörde, dem gemeinsamen Bundesausschuss (G-BA), nennt diese “insbesondere Morbidität, Mortalität und Lebensqualität”  als relevante Endpunkte in der Nutzenbeurteilung von Medikamenten.6 Patient-reported Outcome Measures (PROMs) sind Instrumente mit denen die Auswirkungen einer Erkrankung oder Therapie auf einzelne Symptome, Lebensqualität oder Gesundheitsstatus unmittelbar aus Patientenperspektive erfasst werden können.7

Sie sind Goldstandard für die Messung von Lebensqualität (HRQOL) und werden auch in randomisiert kontrollierten Zulassungsstudien zunehmend verwendet. Zwischen 2012 und 2016 hatten beispielsweise 70,3% der von FDA und EMA zugelassenen onkologischen Medikamente Studien mit PRO-basierten Endpunkten . Ein fehlen solcher wurde als problematisch für die Interpretation ausgelegt.8-9 Will man also die “echte Welt” möglichst vollständig abbilden, ist die Verwendung von PROMs naheliegend.10

PROMs und RWE – ein logischer nächster Schritt?

Gleichzeitig erfüllen PROMs ein wesentliches Kriterium für eine Erfassung in Form von Big Data und RWE. Sie sind strukturierte, gut interpretierbare, aussagekräftige Daten, welche in Form von Fragebogen leicht standardisiert erfasst werden können. Diese Eigenschaften prädestinieren für den Einsatz in Registern oder zur Erfassung als Teil von Electronic Health Records.

Bei der aktuellen Diskussion um den Einsatz, Standards und die Optimierung von Real World Evidence sollte also auch das Thema PROMs berücksichtigt werden. PROMs bilden einen Aspekt von Gesundheit ab, der in bisherigen Real World Data Erhebungen zu kurz kam: die Perspektive des Patienten und seine Lebensqualität. Dadurch, dass PROMs “natürlicherweise” strukturierte und aussagekräftige Daten sind und bereits in vielen RCTs erhoben werden helfen sie auch, die Qualität und Vergleichbarkeit von RWE zu erhöhen. 

Real World Evidence & PROMs 1
Verfasst von:

Lion Thiel

Medizinstudent an der Charité. Schreibt für heartbeat über Wissenschaft, Medizin und Politik.

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Quellen:

  1. Maissenhälter, B.E., Woolmore, A.L. & Schlag, P.M. Real-World-Evidence-Forschung auf Basis von Big Data. Onkologe 2018; 24, 378–389.
  2. https://www.fda.gov/science-research/science-and-research-special-topics/real-world-evidence (Accessed March 20th, 2020)
  3. https://flatiron.com/blog/roche/ (Accessed March 20th, 2020)
  4. Gerst T. Real World Data: Nutzlos für die Nutzenbewertung? Dtsch Arztebl 2016; 113(3): A-62 / B-57 / C-57
  5. Geldof T, Huys I, Van Dyck W. Real-World Evidence Gathering in Oncology: The Need for a Biomedical Big Data Insight-Providing Federated Network. Front Med 2019;6:43.
  6. Gemeinsamer Bundesausschuss: Verfahrensordnung in der Fassung vom 18.12.2008, last change: 19.09.2019, in effect since:14.01.2020
  7. Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) Strengthening the international comparison of health system performance through patient-reported indicators. Recommendations to OECD Ministers of Health from the High Level Reflection Group on the Future of Health Statistics. 2017. https://www.oecd.org/els/health-systems/Recommendations-from-high-level-reflection-group-on-the-future-of-health-statistics.pdf. Accessed March 20, 2020.
  8. Giordano FA, Welzel G, Siefert V, et al. Digital Follow-Up and the Perspective of Patient-Centered Care in Oncology: What’s the PROblem?. Oncology. 2018;1–7.
  9. Gnanasakthy A, Barrett A, Evans E, D’Alessio D, Romano CD. A Review of Patient-Reported Outcomes Labeling for Oncology Drugs Approved by the FDA and the EMA (2012-2016). Value Health. 2019;22(2):203–209.
  10. Basch E, Schrag D. The Evolving Uses of „Real-World“ Data. JAMA. 2019;321(14):1359–1360.