Ein gemeinsamer Thread verbindet jeden, der an der diesjährigen Jahrestagung der Drug Information Association (DIA). Von pharmazeutischen Organisationen bis hin zu Softwareherstellern arbeiten wir alle daran, die Lebensqualität zu verbessern. Es ist egal, mit wem Sie sprechen, mit welchem Slogan sie in ihrem Stand oder in welchem Teil des Life-Sciences-Spektrums sie vertreten - wir bemühen uns, die Gesundheit zu verbessern und Schmerzen und Leiden zu mildern. An einer Stelle in diesem Spektrum, wie eine Sequenz von Genen auf einem Chromosom, besteht die Arbeit darin, Patienten die Möglichkeit zu geben, ihr Leiden zu lindern. Die Patienten werden auf ein Protokoll gesetzt, um ihre Krankheit zu behandeln. In den meisten Fällen unterscheidet sich das Protokoll von Patient zu Patient, von Arzt zu Arzt. Am Ende handelt es sich um unterschiedliche Ansätze, unterschiedliche Ergebnisse. Hier setzt das aktuell heiße Thema „Vergleichende Effektivität“ an.
Forscher aus vielen Organisationen, einschließlich des American Medical Institute, haben dieses Konzept untersucht und geschrieben. Bei diesem DIA-Treffen konzentrierten sich einige Präsentationen darauf, was es bedeutet und warum es so wichtig ist. Vergleichende Wirksamkeit ist einfach die Fähigkeit, die Wirksamkeit einer Strategie gegenüber einer anderen für eine bestimmte Erkrankung zu demonstrieren, was dazu führt, dass Ärzte und Patienten auf der Grundlage fundierter wissenschaftlicher Erkenntnisse intelligente Gesundheitsentscheidungen treffen können. Das mag nach einer einfachen und vernünftigen Sache klingen. Aber es ist nicht. Zu jedem Aspekt der vergleichenden Wirksamkeit gibt es unterschiedliche Ansichten, von der Definition bis zur Verwendung der Forschungsergebnisse.
Aber eins ist sicher. Um die Forschungsergebnisse zu verstehen, müssen Sie über die richtigen Analysewerkzeuge verfügen. Wenn ich durch die Gänge der DIA-Ausstellungsfläche gehe, sehe ich eine Reihe von Unternehmen, die sich dieser Herausforderung stellen. Sie bieten die Werkzeuge an, um Daten aus mehreren Studien gleichzeitig zu sammeln und anschließend zu schneiden, zu vergleichen und zu kontrastieren und schließlich den besten Ansatz für die Behandlung von Krankheiten vorzuschlagen. Die Datenanalyse mag nicht exotisch erscheinen, aber in diesem Fall ist sie der Schlüssel zur Verbesserung unserer Lebensqualität. Ohne ein Verständnis der Daten bleibt uns ein Behandlungsansatz „so machen wir es immer“ überlassen.
Ich bin beeindruckt und begeistert von der Arbeit, die unsere Branche leistet. Es ist ein ehrenwertes Unterfangen. Und wenn wir Werkzeuge entwickeln, mit denen wir die Daten, die unsere Arbeit erzeugt, besser verstehen und dann dieses Verständnis anwenden können, um unseren Mitmenschen zu helfen, ist das eine gute Sache.
