Den Patienten wirklich verstehen lernen: Real-world-Evidenz aus der „patient journey“

Author:

Zyumbileva Petya,Uebe Maria,Rudolph Stefanie,von Kalle Christof

Abstract

Zusammenfassung Hintergrund Die COVID-19-Pandemie („coronavirus disease 2019“) hat die Bedeutung von Real World Data (RWD) im klinischen Alltag unterstrichen und die fatalen Folgen von längst existierenden Problemen wie Lücken in der Primärdatenerfassung, Hürden bei der Auswertung von Patientendaten sowie erschwertem Patientendatenaustausch zwischen verschiedenen Einrichtungen nochmal deutlich gemacht. Darüber hinaus haben Entwicklungen weg von einem paternalistischen hin zu einem partnerschaftlichen Modell der Arzt-Patienten-Beziehung sowie die zunehmende Digitalisierung unser Verständnis von Gesundheitsversorgung geprägt, das Thema der Patientenautonomie und Selbstwirksamkeit in den Vordergrund gebracht und den Bedarf an innovativen, patientenzentrierten Lösungsansätzen verdeutlicht. Methoden Wir nutzen die „patient journey“ als theoretisches Konstrukt, entlang dessen wir die Sammlung von verschiedenen Typen von RWD, ihre Bedeutung und Umgang damit beschreiben. Schlussfolgerung Die Abbildung der „patient journey“ in Verbindung mit der Nutzung eines einheitlichen Datenstandards kann zur Erfassung von Primärdaten im Gesundheitswesen führen, die von allen medizinischen Behandlungseinrichtungen genutzt werden können. Dies wird den Austausch von Daten zwischen Einrichtungen erleichtern. Darüber hinaus könnte die fortlaufende Auswertung von patientenberichteten Ereignissen als Standard in der klinischen Routine die Patientenautonomie stärken und die Behandlung optimieren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Behandlungserfolg, das Gesamtüberleben und das Wohlbefinden der Patienten durch die Schaffung einer gemeinsamen Datensprache und eines ganzheitlichen, menschenzentrierten Ansatzes verbessert werden können.

Funder

Charité - Universitätsmedizin Berlin

Publisher

Springer Science and Business Media LLC

Subject

Public Health, Environmental and Occupational Health

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3