Valós bizonyítékok felszabadítása a gyógyszerkutatásban és -fejlesztésben

Az RWE a Real World Evidence rövidítése. Azokra az adatokra és betekintésekre utal, amelyek egy termékkel vagy szolgáltatással kapcsolatos valós tapasztalatokból származnak, nem pedig egy ellenőrzött klinikai vizsgálati környezetben. Ide tartozhatnak az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokból, kárigények adatbázisaiból és más forrásokból származó adatok, amelyek azt tükrözik, hogy a betegek valójában hogyan használnak egy kezelést a mindennapi gyakorlatban.

RWE egyre fontosabbá válik a gyógyszeriparban, mivel értékes betekintést nyújt abba, hogy a betegek hogyan reagálnak a kezelésekre a valóságban. -világbeállítások, és segíthet azonosítani a kezelés hatékonyságával vagy biztonságosságával kapcsolatos olyan lehetséges problémákat, amelyek a klinikai vizsgálatok során nem nyilvánvalóak. Ezenkívül az RWE felhasználható a kezelések fedezetével és költségtérítésével kapcsolatos döntések meghozatalára, valamint a marketing és értékesítési erőfeszítések támogatására.

Több típusú RWE létezik, többek között:

1. Elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR): ezek a betegek demográfiai adataira, a kórtörténetre, a kezelésekre és az eredményekre vonatkozó adatokat tartalmaznak.
2. Kárbejelentési adatbázisok: Ezek a betegek és a szolgáltatók által benyújtott biztosítási igényekről tartalmaznak információkat.
3. Nyilvántartások: Ezek speciális adatbázisok, amelyek meghatározott állapotokról vagy kezelésekről gyűjtenek adatokat.
4. Közösségi média és online fórumok: Ezek betekintést nyújthatnak a betegek tapasztalataiba és a kezelésekkel kapcsolatos felfogásába.
5. A betegek által jelentett eredmények (PRO-k): ezek a betegek közvetlen jelentései a tüneteikről, működésükről és életminőségükről. Az RWE értékes eszköz a gyógyszergyártó cégek számára, hogy megértsék, hogyan használják termékeiket a való világban, és azonosítani tudják a potenciális termékeket. problémák vagy fejlesztési lehetőségek. Fontos azonban megjegyezni, hogy az RWE nem mindig általánosítható a szélesebb populációra, ezért óvatosan és más típusú adatokkal együtt kell értelmezni.