Inzichten verschaffen op de effectiviteit van zorg voor borstkankerpatiënten met real-world data
Over het project
De kwaliteitsregistratie van het Dutch Institute of Clinical Auditing (DICA), genaamd de Dutch Medication Audit (DMA) of DICA Geneesmiddelen, wordt ondersteund door de Nederlandse Vereniging van Ziekenhuisapothekers (NVZA) en Zorgverzekeraars Nederland (ZN). Het doel van DMA is om betere inzichten te verkrijgen over het gebruik en het effect van (dure) geneesmiddelen in de praktijk, om zo aanbevelingen te kunnen doen voor optimalisatie.
De kwaliteitsregistratie bestaat grofweg uit twee elementen:
1. Uitvoerige data-analyses waarvan de resultaten worden aangeboden in een dashboard voor de deelnemende ziekenhuizen
2. Spiegelsessies waarin deelnemende ziekenhuizen de uitkomsten van de analyses gepresenteerd krijgen en waar volop gelegenheid is voor verdiepende gesprekken en discussies.
DICA wordt ondersteund door MRDM en LOGEX bij de praktische uitvoering van de registratie, waarbij MRDM het verzamelen, valideren, en standaardiseren van de data op zich neemt en LOGEX de data-analyses uitvoert.
Het project is in 2018 gestart als programma voor vier ziektebeelden. Eind 2023 zijn daar nog vier andere ziektebeelden aan toegevoegd. Eén van de ziektebeelden is borstkanker. 56 ziekenhuizen leveren data aan voor dit ziektebeeld rondom dure geneesmiddelen. De kwaliteitsregistratie DICA Geneesmiddelen (DMA) heeft een positief advies gekregen in het toetsingsproces voor het landelijke register van kwaliteitsregistraties. Onlangs vond de zesde spiegelsessie plaats.
De uitdaging
Om de doelstellingen van DMA te bereiken, is een compleet en kloppend overzicht nodig per patiënt van de gebruikte medicatie. Dat is mogelijk door gebruik te maken van de gegevens in het elektronisch voorschrijfsysteem (EVS) dat door Nederlandse ziekenhuisapothekers wordt gebruikt. Hierin worden alle medicijnen gedocumenteerd die patiënten hebben ontvangen.
Hoewel de term EVS suggereert dat we hier te maken hebben met één enkel systeem, is dit in de werkelijkheid niet het geval. In Nederlandse ziekenhuizen is er geen uniform systeem waarin medicatievoorschriften worden gedaan of worden bijgehouden.
In ziekenhuizen kunnen verschillende systemen worden gebruikt, zelfs binnen dezelfde instelling. Bijvoorbeeld, het chirurgische team kan een ander systeem gebruiken dan andere afdelingen. Dit maakt het lastig om een volledig overzicht te krijgen van alle medicijnen die een patiënt voorgeschreven heeft gekregen. Zonder dit overzicht is het moeilijk om nauwkeurig inzicht te krijgen in de zorgpaden van patiënten, de voorgeschreven medicatiedoseringen en de klinische uitkomsten.
De oplossing
Om de data toch beschikbaar te maken voor analyse, moeten verschillende databronnen aan elkaar worden gekoppeld. Alleen dan is de juiste filtering mogelijk om zorgpaden van patiënten en de daaraan gekoppelde klinische uitkomsten correct in kaart te brengen. DMA maakt gebruik van de data dat al voor andere doeleinden is verzameld, zodat deelname aan DMA weinig moeite kost. Maar door het gebrek aan een uniform voorschrijfsysteem, levert de aanlevering van EVS-data voor ziekenhuizen toch een flinke tijdsinvestering op.
Gelukkig kan DMA de deelnemende ziekenhuizen deze last grotendeels uit handen nemen: ziekenhuizen kunnen ervoor kiezen om hun ruwe data uit verschillende systemen te delen met MRDM. MRDM neemt het koppelen, valideren en selecteren van de juiste datasets voor zijn rekening. Het uitvoeren van de juiste filtering van analyses van deze datasets wordt verzorgd door de dataspecialisten en -analisten van LOGEX.
Met de gevalideerde verzamelde data is een veelheid aan analyses mogelijk. Voor deze spiegelbijeenkomst is een aantal onderzoeksvragen vastgesteld. Dat is gedaan door de Clinical Audit Board (CAB) van de DMA-registratie, in nauwe samenspraak met oncologen in het land, experts van het Integraal Kankercentrum Nederland (IKNL), de CAB van de NABON Breast Cancer Audit (NBCA), de voorzitter van de Nederlandse Vereniging voor Medische Oncologie (NVMO) en de data-experts van LOGEX.
Eén van de geselecteerde onderzoeksvragen was of de inzet van protonpompremmers (PPI’s), die veelal worden voorgeschreven bij patiënten die kampen met heftige maagzuurklachten, invloed heeft op het voorschrijfgedrag (met name de dosering) en de effectiviteit van CKD4/6-remmers, wat een veelgebruikte therapie is bij hormoongevoelige, uitgezaaide borstkanker.
De uitkomsten
De uitkomsten van deze en andere analyses werden gepresenteerd tijdens de spiegelsessie. Na de presentatie van de resultaten vond eerst een paneldiscussie plaats. Daarna werden de deelnemers in de zaal uitgenodigd om mee te praten over de conclusies van het onderzoek.
Alle deelnemende ziekenhuizen waren enkele maanden van tevoren op de hoogte gesteld van de geplande spiegelsessie, zodat zij zich voor de bijeenkomst konden aanmelden. In deze sessie waren 24 van de deelnemende ziekenhuizen vertegenwoordigd, wat betekende dat er een levendige, maar toch gestructureerde discussie kon plaatsvinden.
Voor wat betreft de onderzoeksvraag over de invloed van PPI-remmers op de effectiviteit van CKD4/6-remmers kwam er een interessant beeld naar voren. Het is bekend dat PPI’s de PH-waarde in de maag verhogen. Dit remt de opname van CKD4/6-remmers en vermindert daarmee mogelijk de effectiviteit1. Maar na het analyseren van de real-world data (RWD) die door deelnemende ziekenhuizen was aangeleverd kon dit beeld niet worden bevestigd. Er werd geen verschil waargenomen in de overall survival van patiënten waar CKD4/6-remmers werden gecombineerd met PPI-remmers, vergeleken met de groep die geen PPI’s krijgt.
De impact
We hebben in Nederland op basis van RWD geen effect van inzet PPIs op de effectiviteit van CDK4/6-remmers gevonden. Dit impliceert dat de angst dat door het voorschrijven van deze medicijnen de kankerbehandeling niet zal aanslaan niet gegrond lijkt.
Dit project laat zien hoe het delen van data en het gezamenlijk bespreken van de uitkomsten van de data-analyses kan bijdragen aan het vergroten van de kennis over behandelingen. Met die kennis kunnen op bewijs gebaseerde beslissingen worden genomen die de zorg voor patiënten verbeteren.
Lees meer verhalen over Real-World Data