Methodik der anwendungsbegleitenden Datenerhebung: IQWiG
Hintergrund
Der Bericht A25-13 des Instituts für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG) aus dem Jahr 2025 befasst sich mit der Methodik der anwendungsbegleitenden Datenerhebung (AbD). Ziel ist die Generierung versorgungsnaher Daten für die Nutzenbewertung von Arzneimitteln, insbesondere bei fehlender randomisierter Evidenz.
Häufig fordert der Gemeinsame Bundesausschuss (G-BA) eine AbD bei Arzneimitteln für seltene Erkrankungen (Orphan Drugs), da hier oft nur nicht vergleichende Zulassungsstudien vorliegen. Für diese Datenerhebungen eignen sich laut Dokument primär bestehende Patientenregister.
Der Bericht fokussiert auf methodische Herausforderungen bei nicht randomisierten vergleichenden Studien. Dazu zählen unter anderem die Confounderidentifikation, der Umgang mit fehlenden Werten und die Festlegung des Beobachtungsstarts.
Empfehlungen
Der Bericht formuliert folgende methodische Kernaspekte für die anwendungsbegleitende Datenerhebung:
Studiendesign und Beobachtungsstart
Laut IQWiG-Bericht wird für die Planung vergleichender Studien ohne Randomisierung die Target-Trial-Emulation empfohlen. Dies dient der Minimierung systematischer Verzerrungen.
Für die Festlegung des Beobachtungsstarts (Index-Datum) vergleicht das Dokument zwei primäre Studiendesigns:
| Studiendesign | Anwendungssituation | Zielsetzung |
|---|---|---|
| Active-Comparator-New-User (ACNU) | Beide Gruppen beginnen zum Beobachtungsstart eine neue Therapie. | Festlegung des Tages der Therapieentscheidung als Index-Datum. |
| Prevalent-New-User (PNU) | Kontrollgruppe führt etablierten therapeutischen Standard fort. | Reduktion von Verzerrungen bei falscher Wahl des Beobachtungsstarts. |
Confounderidentifikation
Der Bericht empfiehlt eine systematische Identifikation relevanter Confounder nach dem Ansatz von Pufulete. Dies umfasst Literaturrecherchen und die Einbindung klinischer Experten.
Es wird geraten, identifizierte Confounder intensiv zu verdichten, bevor eine Relevanzbewertung stattfindet. Ein höherer Aufwand im Vorfeld kann den Gesamtaufwand der Datenerhebung deutlich reduzieren.
Auswertungsstrategien und Propensity-Scores
Unabhängig von Behandlungswechseln im Studienverlauf wird primär eine Intention-to-treat-Analyse (ITT) empfohlen. Dem potenziell verzerrenden Einfluss von Wechseln kann laut Bericht mit Sensitivitätsanalysen begegnet werden.
Für die Confounderkontrolle stellt die Propensity-Score-Methode ein zentrales Instrument dar. Bei kleinen Patientenkollektiven besteht hierbei jedoch die Gefahr einer fehlenden Modellkonvergenz.
Dem Problem der fehlenden Konvergenz kann begegnet werden, indem weniger wichtige Confounder schrittweise aus dem Modell entfernt werden. Dies erfordert eine präspezifizierte Festlegung der Confounder-Reihenfolge.
Umgang mit fehlenden Werten und PROs
Da Propensity-Score-Modelle vollständige Daten erfordern, sind statistische Verfahren zum Umgang mit fehlenden Werten zwingend notwendig. Als etablierte Methode wird die multiple Imputation mittels Chained Equations (MICE) anerkannt.
Für die Erhebung patientenberichteter Endpunkte (PROs) empfiehlt der Bericht den Einsatz digitaler Tools wie Apps oder Patientenportale. Die Erhebung sollte in standardisierten Intervallen mit präspezifizierten Toleranzfenstern erfolgen.
💡Praxis-Tipp
Der Bericht weist darauf hin, dass bei Propensity-Score-Analysen der Ausschluss von Personen mit unvollständigen Daten (Complete-Case-Analysen) zu deutlichen Verzerrungen führt. Es wird stattdessen der Einsatz von multiplen Imputationsverfahren wie MICE empfohlen, um die Validität der Ergebnisse bei versorgungsnahen Daten zu sichern.
Häufig gestellte Fragen
Da oft unzureichende Vorabinformationen vorliegen, wird laut IQWiG-Bericht meist keine klassische Fallzahlplanung durchgeführt. Stattdessen erfolgt eine orientierende Fallzahlschätzung oder die Betrachtung von Fallzahlszenarien zur Prüfung der grundsätzlichen Machbarkeit.
Das Dokument empfiehlt den Ansatz der Target-Trial-Emulation. Je nach Therapiesituation kann dabei das Active-Comparator-New-User-Design (ACNU) oder das Prevalent-New-User-Design (PNU) angewendet werden.
Es wird primär eine Auswertung nach dem Intention-to-treat-Prinzip (ITT) gefordert. Um Verzerrungen durch Behandlungswechsel zu untersuchen, beschreibt der Bericht den Einsatz von Sensitivitätsanalysen.
Der Bericht empfiehlt digitale Befragungen über Apps oder Patientenportale, um eine niedrigschwellige Erhebung unabhängig von Arztbesuchen zu ermöglichen. Die Zeitpunkte sollten einheitlich und mit definierten Toleranzfenstern festgelegt werden.
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Quelle: IQWiG A25-13 : Wissenschaftliche Ausarbeitung ausgewählter Aspekte zur Generierung versorgungsnaher Daten und deren Auswertung zum Zwecke der Nutzenbewertung von Arzneimitteln nach § 35a SGB V (IQWiG, 2025). Originaldokument ansehen
KI-generierte Zusammenfassung. Keine Diagnose- oder Therapieempfehlung. Die klinische Entscheidung trifft der behandelnde Arzt.