MEDIZIN: Originalarbeit

Interprofessionelles Medikationsmanagement bei multimorbiden Patienten

Eine Cluster-randomisierte Studie (WestGem-Studie)

Interprofessional medication management in patients with multiple morbidities—a cluster-randomized trial (the WestGem study)

Dtsch Arztebl Int 2016; 113(44): 741-8; DOI: 10.3238/arztebl.2016.0741

Köberlein-Neu, Juliane; Mennemann, Hugo; Hamacher, Stefanie; Waltering, Isabel; Jaehde, Ulrich; Schaffert, Corinna; Rose, Olaf

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Hintergrund: Medikationsanalysen und Medikationsmanagement sind international zunehmend etablierte Instrumente zur Erhöhung der Arznei­mittel­therapie­sicherheit. Beide basieren auf Methoden der pharmazeutischen Betreuung und haben sich jüngst zu einem interdisziplinären Ansatz entwickelt. Die vorliegende Studie untersucht die Wirksamkeit eines krankheits- und professionsübergreifenden Medikationsmanagements, das die gesamte Lebenssituation multimorbider Patienten berücksichtigt.

Methode: Im Rahmen des Medikationsmanagements wurden die eingenommenen Arzneimittel, deren Lagerung, das Einnahmeverhalten der Patienten sowie Probleme mit der Pharmakotherapie erfasst. Der Interventionsansatz wurde in einer Cluster-randomisierten kontrollierten Studie mit „stepped wedge“-Design über einen Zeitraum von 15 Monaten evaluiert. Als primärer Zielparameter diente die Arzneimitteltherapiequalität, gemessen mit dem Medication Appropriateness Index (MAI). Für die Wirksamkeitsanalyse wurde ein gemischtes Modell verwendet.

Ergebnisse: Insgesamt wurden 162 Patienten in die Studie eingeschlossen. Die „intention-to-treat“-Analyse umfasste 142 Patienten (53,3 % Frauen; Durchschnittsalter: 76,8 ± 6,3 Jahre). Der durchschnittliche MAI-Summenscore verringerte sich von der Kontrollphase (29,21; 95-%-KI: [26,09; 32,33]) zur Interventionsphase (22,27 [19,00; 25,54]) statistisch signifikant (p ≤ 0,001) mit einer Effektstärke (Cohen’s d) von –0,24 [–0,36; –0,13]. Die Anzahl arzneimittelbezogener Probleme konnte ebenfalls reduziert werden.

Schlussfolgerung: Die professionsübergreifende Zusammenarbeit konnte die Arznei­mittel­therapie­sicherheit erhöhen. Der interprofessionelle Blick ermöglichte es, arzneimittelbezogene Probleme zu verringern und hausärztlich schwer zugängliche Problemfelder in die Therapie mit einfließen zu lassen.

Das Medikationsmanagement ist international zunehmend ein etabliertes Instrument zur Erhöhung der Therapiequalität und Arzneimittelsicherheit (1). Es wird insbesondere bei Patienten mit komplexer Polymedikation, mehreren Behandlern und einer hohen Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von arzneimittelbezogenen Problemen (ABP; international: „drug-related problems“) eingesetzt (2, 3). Als solche werden Ereignisse oder Umstände bei der Arzneimitteltherapie verstanden, die tatsächlich oder potenziell das Erreichen angestrebter Therapieziele verhindern (4).

Das Medikationsmanagement basiert auf Methoden der pharmazeutischen Betreuung und hat sich in den letzten Jahren zu einem patientenorientierten Ansatz entwickelt, welcher strukturell unterschiedlich umgesetzt wird (zum Beispiel ausschließlich ärztlich begleitet oder unter zusätzlicher Begleitung eines Apothekers) (59). In Deutschland wird von der Bundesvereinigung Deutscher Apothekerverbände (ABDA) zwischen einer punktuellen Medikationsanalyse (gemäß Definition der Pharmaceutical Care Network Europe, [PCNE]) (eGrafik 1) und einem Medikationsmanagement mit longitudinaler Patientenbetreuung unterschieden (1012).

CONSORT-Flow-Chart
eGrafik 2
CONSORT-Flow-Chart
Entwicklung des Medication Appropriateness Index-Scores über die Studienlaufzeit, getrennt nach Wechselgruppen
Grafik
Entwicklung des Medication Appropriateness Index-Scores über die Studienlaufzeit, getrennt nach Wechselgruppen
Definition einer Medikationsanalyse (nach Pharmaceutical Care Network Europe) (12)
eGrafik 1
Definition einer Medikationsanalyse (nach Pharmaceutical Care Network Europe) (12)

Systematische Übersichtsarbeiten und Metaanalysen auf Basis kontrollierter Studien beschreiben für die ambulante Versorgung eine Wirksamkeit des Medikationsmanagements, insbesondere hinsichtlich der Verbesserung der Arzneimitteltherapiequalität und -sicherheit sowie der Veränderung verschiedener klinischer Parameter (1318). Instrumente zur Messung der Arzneimitteltherapiequalität, wie der Medication Appropriateness Index (MAI), ermöglichen eine standardisierte Bewertung der Gesamttherapie (1922). Aussagen zur Wirksamkeit des Medikationsmanagements können auf Basis dieser Ergebnisse für den deutschen Versorgungskontext indes nur bedingt getroffen werden. Ein aktueller systematischer Review von Viswanathan et al. verweist auf die hohe Varianz der erzielten Ergebnisse, die durch die Interventionszusammensetzung und die strukturelle Verankerung zustande kommt (18). Resultate von in Deutschland initiierten Interventionsstudien zur Arzt-Apotheker-Zusammenarbeit stehen nach unserem Wissen für das ambulante Versorgungssetting derzeit noch aus.

Vor diesem Hintergrund wurde die Studie „Westphalian study on a medication therapy management and home care based intervention under gender specific aspects in elderly multimorbid patients“ (WestGem) als interdisziplinäres Projekt durchgeführt. Im Zentrum stand die Evaluation der Wirksamkeit eines interprofessionellen Medikationsmanagements im ambulanten Versorgungssetting. Als primäre Hypothese erwarteten die Autoren, dass die Teilnahme am Medikationsmanagement zu einer Veränderung der Qualität der Arzneimitteltherapie führen würde.

Methode

Studiendesign

Der Wirksamkeitsnachweis erfolgte im Rahmen einer kontrollierten Cluster-randomisierten Studie mit „stepped wedge“-Design. Im Vergleich zur sonst üblichen Parallelgruppenstruktur sieht dieses Design vor, dass jedes Cluster in der Kontrollgruppe startet und die Intervention zeitversetzt (das heißt in Steps) in die Cluster eingeführt wird.

In der WestGem-Studie wurden die teilnehmenden Hausarztpraxen (Cluster) durch einen unabhängigen Biometriker randomisiert drei (Wechsel-)Kohorten zugeteilt. Nach einer Kontrollphase wechselten die Kohorten mit einem Zeitversatz von jeweils drei Monaten in die Interventionsphase. Die Kohortenzugehörigkeit wurde erst zum Wechselzeitpunkt bekanntgegeben.

Patienten wurden während der Kontrollphase nach den Prinzipien der Regelversorgung behandelt; in der Interventionsphase nahmen sie zusätzlich am Medikationsmanagement teil.

Die Interventionsphase betrug in Abhängigkeit vom Wechselzeitpunkt zwischen sechs und zwölf Monaten, gefolgt von einer bis zu drei Monate umfassenden Follow-up-Phase. Die Datenerhebungen erfolgten zum Zeitpunkt des Studieneinschlusses (T0), am Ende der Rekrutierungsphase (T1), nach 3 (T2), 6 (T3), 9 (T4), 12 (T5) und nach 15 Monaten (T6).

Die Studie wurde im „Current controlled trials“-Register aufgenommen (ISRCTN41595373). Die Ethikkommission der Ärztekammer Westfalen-Lippe (AKZ-2013–292-f-s) übernahm eine befürwortende Beratung. Eine detaillierte Beschreibung der WestGem-Studie findet sich im publizierten Studienprotokoll (23).

Intervention

Die Gesamtintervention setzte sich aus zwei ineinandergreifenden Handlungssträngen zusammen, welche die Regelversorgung ergänzten:

1. ein Medikationsmanagement und

2. eine Betreuung durch die Pflege- und Wohnberatung (PuW) unter Anwendung des Handlungskonzeptes „Case Management“ gemäß der Deutschen Gesellschaft für Case und Care Management (24).

Für das Medikationsmanagement leitete der Hausarzt zunächst ihm bekannte Informationen zum Patienten an die PuW weiter (eTabelle 3). Diese vereinbarte einen Hausbesuch, nahm ein Assessment der vorgefundenen Patientensituation auf – unter anderem: eingenommene Arzneimittel, Einnahmeverhalten, Lagerung, berichtete Probleme mit der Arzneimitteltherapie – und übermittelte dieses gemeinsam mit den hausärztlich bereitgestellten Informationen an den Apotheker, der eine umfassende Medikationsanalyse gemäß PCNE-Stufe 3 durchführte. Berücksichtigt wurden dabei die eingenommene Medikation, die vom Arzt dokumentierte Medikation, vorliegende Labordaten, Diagnosedaten sowie die im Patienteninterview gewonnenen Einblicke in die persönliche Situation. Die Analyseergebnisse wurden in einem Empfehlungsschreiben zusammengefasst und an die PuW weitergeleitet, die Informationen zur häuslichen Situation ergänzte und an den Hausarzt sendete. Die Umsetzung der Empfehlungen lag im hausärztlichen Verantwortungsbereich. Beispiele solcher Konsile und Detailinformationen zum zweiten Handlungsstrang können über die Autoren bezogen werden.

Ergebnisse der „intention-to-treat“-Analyse für die primären und sekundären Endpunkte
Tabelle 3
Ergebnisse der „intention-to-treat“-Analyse für die primären und sekundären Endpunkte
Ursachen für das Auftreten/die Feststellung von arzneimittelbezogenen Problemen
eTabelle 3
Ursachen für das Auftreten/die Feststellung von arzneimittelbezogenen Problemen

Setting und Studienpopulation

Die Studie wurde in zwei Regionen in Westfalen-Lippe durchgeführt. In einem ersten Schritt wurden alle Hausarztpraxen der Regionen zur Studienteilnahme eingeladen. Anschließend fand von September bis Dezember 2013 die Rekrutierung der Patienten statt (eKasten 1).

Detaillierte Erläuterung der Arzt- und Patientenrekrutierung
eKasten 1
Detaillierte Erläuterung der Arzt- und Patientenrekrutierung

Eingeschlossen wurden Patienten, die nachfolgend genannten Ein- und Ausschlusskriterien entsprachen und ihr Einverständnis zur Studienteilnahme schriftlich erklärten:

Einschlusskriterien

  • Alter ≥ 65 Jahre
  • mindestens drei chronische Erkrankungen aus zwei verschiedenen Organsystemen
  • mindestens eine kardiovaskuläre Erkrankung
  • mindestens ein Arztbesuch in jedem der letzten drei Quartale
  • fünf und mehr Dauermedikationen (> 3 Monate) mit systemischen Effekten
  • Fähigkeit, gegebenenfalls mit Unterstützung Fragebögen zu beantworten

Ausschlusskriterien

  • Lebenserwartung von weniger als zwölf Monaten (beurteilt nach Ermessen des behandelnden Hausarztes)
  • Teilnahme an einer anderen klinischen Studie

Endpunkte der Studie

Primärer Endpunkt der Studie und Zielparameter für das Medikationsmanagement war die Qualität der Arzneimitteltherapie, gemessen anhand des MAI-Scores (eKasten 2). Dieser erlaubt mit zehn Kriterien eine standardisierte Beurteilung der Medikation (2527).

Berechnung des MAI-Scores
eKasten 2
Berechnung des MAI-Scores

Sekundäre Endpunkte bildeten die Anzahl an arzneimittelbezogenen Problemen (ABP), potenziell inadäquate Arzneimittel (PIM), die Lebensqualität der Patienten, die Alltagskompetenz sowie die Gangsicherheit und Sturzneigung.

Als Endpunkt zur Bewertung von Interventionskomponente 2 wurde die erreichte soziale Unterstützung gemessen (Ergebnisse nicht dargestellt) (28).

Datenerhebung und Messinstrumente

Die Datenerhebung erfolgte über verschiedene Dokumentationsmedien (Detailbeschreibung siehe [23]). Für die im Ergebnisteil dargelegten Endpunkte findet sich eine Zusammenstellung der Dokumentationsgrundlagen und -instrumente in eTabelle 1.

Soziodemografische und klinische Merkmale des „intention to treat“-Patientenkollektivs gesamt und separat nach Wechselzeitpunkt betrachtet
Tabelle 1
Soziodemografische und klinische Merkmale des „intention to treat“-Patientenkollektivs gesamt und separat nach Wechselzeitpunkt betrachtet
Beschreibung der Gesamtintervention
eTabelle 1
Beschreibung der Gesamtintervention

Stichprobenkalkulation und statistische Analyse

Die Fallzahlschätzung erfolgte gemäß Woertman et al. (29). Basierend auf einer Power von 1–β = 80 %, einem zweiseitigen Signifikanzniveau von α = 5 %, einer Effektstärke von Cohens d = 0,25 und nach Festlegung aller benötigten Größen (ICC = 0,05; weitere siehe [23]) sollten 240 Patienten eingeschlossen werden.

Die Auswertung der Endpunkte basierte auf der „intention-to-treat“-Population. Es erfolgte zunächst eine deskriptive Datenauswertung mit Darstellung der Ergebnisse als Mittelwert und Standardabweichung. Für die Wirksamkeitsanalyse des Medikationsmanagements wurde ein gemischtes Modell erstellt und zum Signifikanzniveau 5 % ausgewertet. Zur Bestimmung des reinen Interventionseffektes wurde eine Modellspezifikation durch Berücksichtigung sogenannter Kontraste durchgeführt, welche die mittlere Veränderung des MAI-Scores zwischen Kontroll- und Interventionsphase zu bestimmten Zeitpunkten bewertet (eKasten 3). Diese Ergebnisse werden als „mittlere Differenz im Kontrast“ mit 95-%-Konfidenzintervall sowie als Effektstärke (Cohen’s d) dargestellt. Alle sekundären Endpunkte wurden analog zum primären Endpunkt ausgewertet. Für Letzteren wurden ergänzende Sensitivitätsanalysen durchgeführt (eKasten 3). Das Signifikanzniveau aller nichtkonfirmatorischen Tests betrug 5 % beziehungsweise war als explorativ zu verstehen. Die statistische Analyse erfolgte mit SPSS Statistics 23 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) und STATA 14 (StataCorp., College Station, Texas, USA).

Weiterführende Beschreibungen zur Auswertung der Endpunkte
eKasten 3
Weiterführende Beschreibungen zur Auswertung der Endpunkte

Ergebnisse

Charakteristika der Studienpopulation

Von 70 eingeladenen Hausärzten antworteten 13 auf die Anfrage, 12 wurden in die Studie eingeschlossen und randomisiert den drei Studienkohorten (K1: Start nach Ende der Rekrutierungszeit, K2: Start nach drei Monaten und K3: Start nach sechs Monaten) zugeordnet.

Ausgehend von 856 potenziellen Studienpatienten wurden 480 auf eine Studienteilnahme angesprochen (eKasten 1), 162 Patienten unterzeichneten die Teilnahmeerklärung (4–24 je Praxis). Die ITT-Population umfasste 142 Patienten. Das CONSORT Flow-Chart in eGrafik 2 gibt einen Überblick über den Patientenfluss im Verlauf der Studie.

Das durchschnittliche Alter des ITT-Kollektivs betrug 76,7 ± 6,5 Jahre und umfasste 76 (53,5 %) Frauen. 33,6 % der Studienteilnehmer lebten zum Zeitpunkt der Studie allein. Tabelle 1 beschreibt wesentliche soziodemografische und klinische Merkmale.

Arzneimitteltherapie zur Baseline

Beim Abgleich der hausärztlichen Dokumentation mit dem Einnahmeverhalten der Patienten zeigten sich zur Baseline Abweichungen bei 4,8 ± 3,5 Arzneimitteln pro Patient in Form einer anderen Dosis als der verordneten, einem geänderten Einnahmeverhalten oder der Weiterverwendung bereits abgesetzter Arzneimittel. 60,3 % der von Abweichungen betroffenen Arzneimittel fehlten in der hausärztlichen Dokumentation und resultierten aus Fremd- oder Selbstmedikation. Insgesamt betrug die Anzahl der hausärztlich dokumentierten Arzneimittel 9,4 ± 3,5, die Zahl der eingenommenen 10,5 ± 3,6.

Die Anzahl arzneimittelbezogener Probleme (ABP) lag zur Baseline im Mittel bei 7,3 ± 3,4 pro Patient. Häufigste Ursache für das Auftreten eines ABP war die Wahl der Arzneimittelsubstanz (49,8 %) (eTabelle 2). Die Zahl der pro Patient festgestellten Interaktionseffekte belief sich im Mittel auf 5,5 ± 3,9, wovon 26,8 % der Interaktionen als „klinisch relevant“ und 32,7 % als „klinisch teilweise relevant“ einzustufen waren.

Anzahl und Anteil der unangemessenen Verschreibungen, aufgeschlüsselt nach Domänen des Medication Appropriateness Index(MAI)-Scores
Tabelle 2
Anzahl und Anteil der unangemessenen Verschreibungen, aufgeschlüsselt nach Domänen des Medication Appropriateness Index(MAI)-Scores
Dokumentationsgrundlagen und -instrumente der dargestellten Endpunkte
eTabelle 2
Dokumentationsgrundlagen und -instrumente der dargestellten Endpunkte

Primärer Endpunkt

Die Analyse des Medication Appropriateness Index (MAI) zeigte, dass sich der Baseline-Score bei Patienten der Kohorte 1 von durchschnittlich 30,15 ± 24,14 auf 14,09 ± 14,80 Punkte nach 15 Monaten, bei Kohorte 2 von 43,27 ± 30,39 auf 24,47 ± 16,17 Punkte und bei Kohorte 3 von 26,07 ± 17,33 auf 18,44 ± 14,67 Punkte reduzierte (Grafik). Anzahl und Anteil der als unangemessen eingestuften Verordnungen je MAI-Kriterium fasst Tabelle 2 zusammen.

Die Score-Werte unterschieden sich zwischen Kontroll- und erster Interventionsphase statistisch signifikant im Mittel um −4,51 Einheiten (95-%-KI: [–6,66; –2,36], p < 0,001; Effektstärke d = −0,24, [–0,36; –0,13]). Die Durchführung einer weiteren Medikationsanalyse reduzierte den durchschnittlichen MAI-Score im Vergleich zu Patienten mit einem Assessment zusätzlich um −0,99 Einheiten [−3,96; 1,97], p = 0,510; d = −0,04, [−0,17; 0,08]). Sensitivitätsanalysen (Tabelle 3) ergaben, dass die Veränderung des durchschnittlichen MAI-Scores vor allem durch die verbesserte Qualität der verordneten Medikation und nicht durch eine geänderte Arzneimittelanzahl entstand.

Sekundäre Endpunkte

Die Anzahl der arzneimittelbezogenen Probleme verringerte sich (−0,45, [−0,81; −0,09]; p = 0,014; d = −0,13, [−0,23; −0,03]). Die zweite Medikationsanalyse zeigte keine zusätzliche Reduktion. Je nach Ursachenkategorie wurden bis zu 60 % der ABPs gelöst (eTabelle 1). Bezüglich der weiteren Endpunkte konnte kein Einfluss des Medikationsmanagements nachgewiesen werden (Tabelle 3).

Diskussion

Ergebnisse im Kontext der Literatur

In der Studie konnte ein statistisch signifikanter Effekt der Intervention auf die Qualität der Arzneimitteltherapie nachgewiesen werden, die Anzahl arzneimittelbezogener Probleme reduzierte sich ebenfalls. Beide Aspekte gelten als Indikatoren zur Beurteilung der Arznei­mittel­therapie­sicherheit (30).

Nach unserem Wissen ist die Studie die erste publizierte Untersuchung, die für Deutschland Erkenntnisse zur Wirksamkeit eines krankheitsübergreifenden interprofessionellen Medikationsmanagements im ambulanten Versorgungssetting generiert. Eine Studie von Wolf et al. (2015) konnte für den stationären psychiatrischen Versorgungsbereich sowie die ambulante Nachbetreuung ebenfalls positive Effekte eines Medikationsmanagements auf die berichteten Parameter zeigen (30). Die Untersuchung von Henrichsmann und Hempel (2015) an Parkinson-Patienten verweist auf eine Verbesserung der Krankheitssymptomatik (31). Internationale Studien zeigen gleiche Effektrichtungen, aber unterschiedliche Effektstärken, welche zum Teil auf eine krankheitsspezifische Fokussierung des Medikationsmanagements zurückzuführen sind (9, 18, 32). Darüber hinaus nahmen in unserer Studie die Art und Anzahl der umgesetzten pharmazeutischen Empfehlungen Einfluss auf die beobachtete Veränderung der Arzneimitteltherapiequalität. Die Prozessevaluation ergab eine durchschnittliche Umsetzungsrate der pharmazeutischen Vorschläge von 54,9 %; die Rate erhöhte sich, je länger Arzt und Apotheker zusammenarbeiteten (33). Die identifizierte ABP-Anzahl entspricht der Größenordnung vergleichbarer Studien (34, 35). Allerdings basieren die einbezogenen ABPs auf der reinen Arztdokumentation, um Kontroll- und erste Interventionsphase auf gleicher Datengrundlage zu beurteilen.

Die erreichte Verbesserung in der Angemessenheit der Medikation ist als wichtiger Schritt hin zu einer höheren Arznei­mittel­therapie­sicherheit zu bewerten, auch wenn derzeit noch unklar ist, ab wann im vorliegenden Setting von einer relevanten klinischen Verbesserung auszugehen ist. Die aktuelle Literatur stellt diesbezüglich noch keine klare Evidenz bereit (18, 19, 21, 32). In Sekundäranalysen der Studiendaten untersuchen wir daher, welche Änderung im MAI-Score zu einer klinisch signifikanten Verbesserung patientenrelevanter Endpunkte führt.

Stärken und Schwächen

Es konnte ein detaillierter Datensatz für 142 multimorbide Patienten mit Polymedikation aufgebaut werden, welcher genaue Einblicke in die gesamte Lebens- und Versorgungssituation der Patienten eröffnet. Das verwendete „stepped wedge“-Design ermöglichte zudem eine umfangreiche Prozessevaluation. Allerdings umfasst die Studie eine regionale Gelegenheitsstichprobe, welche Arztpraxen einschließt, die zur Teilnahme bereit waren. Ein Selektionseffekt (zum Beispiel bestimmte Verordnungsprofile, Schwerpunktpraxen) kann daher nicht ausgeschlossen werden. Dies lassen auch die Unterschiede in der Patientenstruktur der Praxen vermuten. Eine durch den Arzt vorgenommene Patientenselektion ist hingegen unwahrscheinlich, da die einzuschließenden Studienteilnehmer per Zufallsstichprobe aus der Gesamtheit aller in einer Praxis relevanten Patienten gezogen wurden.

Eine weitere Schwäche ist die geringe Fallzahl der Studie. Trotz des betriebenen Rekrutierungsaufwandes konnte der geplante Umfang von 240 Patienten nicht erreicht werden. Hierzu hätte es einer längeren Rekrutierungszeit bedurft, welche durch die begrenzte Laufzeit des Förderprogramms nicht gegeben war. Vor allem für die Evaluation der patientenrelevanten Endpunkte war die Fallzahl nicht adäquat.

Als weitere Limitation unserer Studie ist das Vorgehen bei der Bestimmung des MAI zu nennen. Die Apotheker waren bei der Berechnung des Scores gegenüber der Kohortenzugehörigkeit der Patienten verblindet, jedoch teilweise in die Erstellung der Medikationsanalysen involviert. Sie können somit nicht als vollständig unabhängig betrachtet werden. Ebenso muss bei der Interpretation des MAI beachtet werden, dass dieser aus Gründen der Vergleichbarkeit zwischen Kontroll- und Interventionsphase auf der ärztlichen Dokumentation fußt und nicht die tatsächlich vom Patienten eingenommene Medikation beurteilte. Dadurch war die Bewertung einzelner Kriterien (Tabelle 2) nur eingeschränkt möglich.

Mit Blick auf die Übertragbarkeit von Intervention und Ergebnis in die Versorgungspraxis ist zu berücksichtigen, dass die mitwirkenden Apotheker im besonderen Maße für die Medikationsanalysen qualifiziert waren (zum Beispiel aufgrund eines PharmD-Studiums). Ebenso einschränkend wirkt die Beteiligung der PuW am Medikationsmanagementprozess. Die PuW führte das Brown-Bag-Review (die Sichtung sämtlicher vom Patienten zusammengetragenen Medikamentenpackungen) im Auftrag der Apotheker durch und übernahm damit eine originär beim Apotheker zu verankernde Tätigkeit. Notwendig wurde dies, da sich bei direktem Patientenkontakt wettbewerbstechnische Vorteile für die Apotheker ergeben hätten, was den Bestimmungen des Förderprogramms entgegenstand.

Schlussfolgerung

Das interprofessionelle Medikationsmanagement hat sich im ambulanten Versorgungsbereich als wirksam in der Verbesserung der Qualität der Arzneimitteltherapie von älteren, multimorbiden Patienten mit Polymedikation erwiesen. Zudem konnte die Zahl arzneimittelbezogener Probleme gesenkt werden. In größeren Folgestudien sollten nun Anpassungen der Intervention an die Versorgungspraxis erfolgen. Eigene Sekundäranalysen haben zum Beispiel gezeigt, dass nicht alle Patienten von einer Teilnahme am Medikationsmanagement im gleichen Maße profitieren (33). In Anbetracht des Ressourcenaufwandes, welcher mit einer interdisziplinären Betreuung von Patienten verbunden ist, könnten daher Kriterien für die Auswahl geeigneter Patienten formuliert werden. Beispielsweise waren die Anzahl der eingenommenen Arzneimittel sowie die Abweichungen zwischen der hausärztlich verordneten/initiierten und der tatsächlich eingenommenen Medikation signifikante Einflussfaktoren für das individuelle Ansprechen auf das Medikationsmanagement.

Studien mit längerer Beobachtungsdauer sollten darüber hinaus den Einfluss eines Medikationsmanagements auf patientenrelevante Endpunkte untersuchen.

Danksagung
Die Studie wurde im Rahmen der Ziel-2-Förderreihe „IuK & Gender med.NRW“ vom Land Nordrhein-Westfalen und der Europäischen Union gefördert. Die Förderer waren nicht an der wissenschaftlichen Auswertung der Daten beteiligt und hatten keinen Einfluss auf die Erstellung des Manuskripts und die Entscheidung der Einreichung zur Publikation.

Die Autoren danken Kathrin Czarnecki für die Hilfe bei der Projektkoordination, Anna Ghukasyan, Dominik Tosciak, Maxim Tomachevski, Yvonne Winkler, Karolina Beifus und Vera Weinsheimer für die Eingabe der Erhebungsbögen sowie Moritz Felsch und Lena Herich für die biometrische Unterstützung. Ganz besonderer Dank gebührt dem Pharmazeuten-Team mit Carina John, Pharm.D., Dr. Marcus Lautenschläger, Damaris Mertens-Keller, Pharm.D. und Ina Richling, Pharm.D., den Pflege- und Wohnberatungen sowie Hausarztpraxen, welche die Intervention mit viel Enthusiasmus gelebt haben. Die Autoren danken zudem Prof. Dr. Falk Hoffmann (Oldenburg) für die kritische Überarbeitung des Manuskripts mit zahlreichen wertvollen Anregungen.

Interessenkonflikt
Pharm.D Rose erhielt Erstattung von Teilnahmegebühren für Kongresse, Reisekosten und Übernachtungen sowie Honorare für die Vorbereitung von wissenschaftlichen Fortbildungsveranstaltungen von Bayer, Boehringer Ingelheim, Medac, MSD und Omnicell.

Pharm.D Waltering bekam Vortragshonorare von Medac, MSD und HRA-Pharma.

Prof. Köberlein-Neu, Prof. Mennemann, Stefanie Hamacher, Corinna Schaffert, und Prof. Jaehde, erklären, dass kein Interessenkonflike besteht.

Manuskriptdaten
eingereicht: 24. 3. 2016, revidierte Fassung angenommen: 22. 8. 2016

Anschrift für die Verfasser
Prof. Dr. rer. medic. Juliane Köberlein-Neu
Bergische Universität Wuppertal
Fakultät für Wirtschaftswissenschaft, BKG
Rainer-Gruenter-Straße 21, 42119 Wuppertal
koeberlein@wiwi.uni-wuppertal.de

Zitierweise
Köberlein-Neu J, Mennemann H, Hamacher S, Waltering I, Jaehde U, Schaffert C, Rose O: Interprofessional medication management in patients with multiple morbidities—a cluster-randomized trial (the WestGem study). Dtsch Arztebl Int 2016; 113: 741–8. DOI: 10.3238/arztebl.2016.0741

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Bergisches Kompetenzzentrum für Gesundheitsökonomik und Versorgungsforschung, Fakultät für Wirtschaftswissenschaft, Bergische Universität Wuppertal: Prof. Dr. rer. medic. Köberlein-Neu,
Corinna Schaffert
Fachbereich Sozialwesen, Fachhochschule Münster: Prof. Dr. phil. Mennemann
Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Epidemiologie, Universität zu Köln: Stefanie Hamacher
Institut für Pharmazeutische und Medizinische Chemie, Westfälische Wilhelms-Universität Münster:
Isabel Waltering, Pharm.D
Pharmazeutisches Institut, Klinische Pharmazie, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn:
Prof. Dr. rer. nat. Jaehde
Pharmazeutisches Institut, Klinische Pharmazie, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn:
Olaf Rose, Pharm.D.
Entwicklung des Medication Appropriateness Index-Scores über die Studienlaufzeit, getrennt nach Wechselgruppen
Grafik
Entwicklung des Medication Appropriateness Index-Scores über die Studienlaufzeit, getrennt nach Wechselgruppen
Soziodemografische und klinische Merkmale des „intention to treat“-Patientenkollektivs gesamt und separat nach Wechselzeitpunkt betrachtet
Tabelle 1
Soziodemografische und klinische Merkmale des „intention to treat“-Patientenkollektivs gesamt und separat nach Wechselzeitpunkt betrachtet
Anzahl und Anteil der unangemessenen Verschreibungen, aufgeschlüsselt nach Domänen des Medication Appropriateness Index(MAI)-Scores
Tabelle 2
Anzahl und Anteil der unangemessenen Verschreibungen, aufgeschlüsselt nach Domänen des Medication Appropriateness Index(MAI)-Scores
Ergebnisse der „intention-to-treat“-Analyse für die primären und sekundären Endpunkte
Tabelle 3
Ergebnisse der „intention-to-treat“-Analyse für die primären und sekundären Endpunkte
Definition einer Medikationsanalyse (nach Pharmaceutical Care Network Europe) (12)
eGrafik 1
Definition einer Medikationsanalyse (nach Pharmaceutical Care Network Europe) (12)
CONSORT-Flow-Chart
eGrafik 2
CONSORT-Flow-Chart
Detaillierte Erläuterung der Arzt- und Patientenrekrutierung
eKasten 1
Detaillierte Erläuterung der Arzt- und Patientenrekrutierung
Berechnung des MAI-Scores
eKasten 2
Berechnung des MAI-Scores
Weiterführende Beschreibungen zur Auswertung der Endpunkte
eKasten 3
Weiterführende Beschreibungen zur Auswertung der Endpunkte
Beschreibung der Gesamtintervention
eTabelle 1
Beschreibung der Gesamtintervention
Dokumentationsgrundlagen und -instrumente der dargestellten Endpunkte
eTabelle 2
Dokumentationsgrundlagen und -instrumente der dargestellten Endpunkte
Ursachen für das Auftreten/die Feststellung von arzneimittelbezogenen Problemen
eTabelle 3
Ursachen für das Auftreten/die Feststellung von arzneimittelbezogenen Problemen
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  • Fehlervermeidung bei der Chemotherapie
    Dtsch Arztebl Int 2017; 114(13): 224-5; DOI: 10.3238/arztebl.2017.0224a
    Ajayi, Stefanie; Reinhardt, Heike; Szymaniak-Vits, Magdalena; Engelhardt, Monika
  • Schlusswort
    Dtsch Arztebl Int 2017; 114(13): 224-5; DOI: 10.3238/arztebl.2017.0224b
    Rose, Olaf; Köberlein-Neu, Juliane

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