Sekundärdaten für Budget Impact Analysen

Zusammenfassung

Ziel der Studie: Budget Impact Analysen werden durchgeführt, um den möglichen Einfluss einer neuen Gesundheitstechnologie auf das zur Verfügung stehende Budget abzuschätzen. Dazu werden Szenarien miteinander verglichen, in die möglichst evidenzbasierte Annahmen über den Anteil der behandelten Patienten, den aktuellen und künftigen Mix sowie die direkten Kosten der Behandlung einfließen. Am Beispiel einer Budget Impact Analyse für das atypische Neuroleptikum Paliperidon ER soll gezeigt werden, dass sich hierfür Sekundärdaten aus der Routineversorgung sehr gut eignen.

Methodik: Mithilfe der IMS Datenbank Disease Analyzer, die aus den elektronischen Patientenakten eines deutschlandweiten, repräsentativen Ärztepanels (Hausärzte/Allgemeinmediziner und Neurologen/Psychiater) besteht, wurden verschiedene Subgruppen von Schizophreniepatienten identifiziert und die Behandlungshistorie sowie die Zusammensetzung und Kosten der neuroleptischen Therapie in einer retrospektiven Längs- bzw. Querschnittsanalyse ermittelt.

Ergebnisse: Die demografischen Daten wurden über die Patientenakten aus 895 Praxen niedergelassener Hausärzte/Allgemeinmediziner und 102 Praxen von Neurologen/Psychiatern gewonnen. Die Anzahl der erkrankten und behandelten Patienten mit Schizophrenie (N=7 927) wurde über Diagnosen und Verordnungen ermittelt. Mithilfe der Verordnungsinformationen (Substanz und Darreichungsform) konnte der Behandlungsmix bestimmt werden. Die Gesamtkosten (2,7 Mio. Euro in 2008) ließen sich für die Neuroleptika-Therapie über die in der Datenbasis hinterlegte Verknüpfung der Einzelverordnung mit den monatsgenauen Apothekenverkaufspreisen ermitteln.

Schlussfolgerung: Am Beispiel einer Budget Impact Analyse für das atypische Neuroleptikum Paliperidon ER wurde gezeigt, dass sich die spezifischen Sekundärdaten des IMS Disease Analyzers eignen, um Modellannahmen evidenzbasiert und umfassend abzubilden.

Abstract

Aim: Budget impact analyses are performed to estimate the possible influence of a new health-care technology on the available budget. Scenarios should be if at all possible, evidence-based assumptions on the proportion of treated patients, the current and future mix as well as the direct costs of treatment. For the example of the atypical antipsychotic paliperidone, it is demonstrated that secondary data from routine health-care are well suited for this purpose.

Methods: By means of the IMS database Disease Analyzer, which consists of the electronic records of a nation-wide representative panel of German physicians (family doctors/general practitioners and neurologists/pschiatrists), various subgroups of schizophrenia patients were identified and the composition and costs of antipsychotic therapy determined in a retrospective longitudinal or, respectively, cross-sectional analysis.

Results: The demographic data were obtained via the patient records from the offices of 895 general practitioners/family doctors and 102 neurologists/psychiatrists. The number of ill and treated patients with schizophrenia (N=7 927) was determined from the diagnoses and prescriptions. By means of the prescription data (substance and form of administration) the treatment mix was defined. Total costs (2.7 million Euro in 2008) for the antipsychotic therapy were evaluated by links in the databank between individual prescription and the exact monthly pricelists of the pharmacy.

Conclusions: With the example of a budget impact analysis for the atypical antipsychotic paliperidone ER it was shown that the specific secondary data of the IMS Disease Analyzers are suitable to set up an evidence-based, comprehensive model.

Schlüsselwörter

Budget Impact Analyse - Paliperidon ER - Disease Analyzer - Sekundärdaten - longitudinale Patientendaten - Therapiekosten - Versorgungsforschung

Key words

budget impact analysis - paliperidone ER - disease analyzer - secondary data - longitudinal patient data - therapy costs - health-care research

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