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ビッグデータのための患者アドヒアランス標準対策の必要性
The need for patient adherence standard measures for Big Data.
PMID: 32663138 DOI: 10.2196/18150.
抄録
構造化されていない:
半世紀に及ぶ献身的な研究にもかかわらず、服薬アドヒアランスは完全とは程遠く、多くの患者が処方された通りに服薬していません。この問題の規模は増大しており、エビデンスに基づいた治療の有効性を危うくしています。その重要な理由は、21世紀初頭の前例のない人口動態の変化にあります。高齢化は多疾患化と複雑な治療レジメンをもたらし、それが非服従性の肥沃な土壌を作り出している。このシナリオは世界的な問題であり、世界的な答えが必要である。ヘルスケアのデジタル化がもたらす新たな機会を考えれば、この答えは得られるのでしょうか？健康関連の情報は、電子カルテ、薬局の調剤データベース、健康保険システム、国民健康システムの記録などで日々収集されています。これらのビッグデータレポジトリは、アドヒアランスを集団レベルでレトロスペクティブにもプロスペクティブにも、またその関連因子を研究するユニークな機会を提供してくれます。この機会を最大限に活用するためには、アドヒアランスの標準化された測定方法を開発する必要がありますが、これはビッグデータにグローバルに適用でき、科学的研究、臨床実践、公衆衛生に情報を提供します。これらの標準化された測定法は、アドヒアランスと臨床結果の関係をよりよく理解することを可能にし、アドヒアランスを対象とした介入の有効性と費用対効果を公正にベンチマークすることを可能にします。残念ながら、このような必要性は明らかであるにもかかわらず、そのような基準はまだ不足しています。そこで、この論文の目的は、ビッグデータを用いてアドヒアランスを測定するための世界的な基準に関するコンセンサスを作成することです。より具体的には、研究間の服薬アドヒアランスのパターンを評価し、統一的に提示し、比較するためには、ビッグデータのフォーマットと分析の健全な基準が必要です。これらの基準を広く利用することで、服薬アドヒアランスを改善し、医療システムをより効果的かつ持続可能なものにすることができます。
UNSTRUCTURED: Despite half a century of dedicated studies, medication adherence remains far from perfect, with many patients not taking their medications as prescribed. The magnitude of this problem is rising, jeopardizing the effectiveness of evidence-based therapies. An important reason for this is the unprecedented demographic change at the beginning of 21st century. Ageing leads to multimorbidity and complex therapeutic regimens that create fertile ground for non-adherence. As this scenario is a global problem, it needs a worldwide answer. Might this answer be provided, given the new opportunities created by the digitization of healthcare? Day by day health-related information is collected in electronic health records, pharmacy dispensing databases, health insurance systems and national health system records. These Big Data repositories offer a unique chance to study adherence both retrospectively and prospectively, at population level, as well as its related factors. In order to make the full use of this opportunity, there is a need to develop standardised measures of adherence, which can be applied globally to Big Data and will inform scientific research, clinical practice and public health. These standardized measures may also enable a better understanding of the relationship between adherence and clinical outcomes, and allow for fair benchmarking of effectiveness and cost-effectiveness of adherence-targeting interventions. Unfortunately, despite this obvious need, such standards are still lacking. Therefore, the aim of this paper is to call for producing a consensus on global standards for measuring adherence with Big Data. More specifically, sound standards of formatting, and analysing Big Data are needed in order to assess, uniformly present and compare patterns of medication adherence across studies. Wide use of these standards may improve adherence, and make healthcare systems more effective and sustainable.