Kata® Clinical: Datenerfassung und -management effizienter durchführen
„Kata
® Clinical kann sowohl das Daten- als auch das Patientenmanagement in Atemwegsstudien auf ein neues Level bringen. Durch die individuelle Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse einer Studie können Datenerfassung und -management effizienter durchgeführt werden und sind durch die Automatisierung weniger fehleranfällig“, sagte Dr. Sabine Häußermann, CEO und Gründerin von VisionHealth. „Wir sind davon überzeugt, dass die Studienergebnisse von einer verbesserten Interaktion mit den Patientinnen und Patienten enorm profitieren werden. Kata
® kann die korrekte Dosierung des Medikaments durch die richtig ausgeführte Inhalation sicherstellen, die Therapietreue positiv beeinflussen und letztlich die therapeutischen Ergebnisse verbessern, während die Gesamtkosten der Studie gesenkt werden: Der Einsatz von Kata
® ermöglicht mit weniger Patientinnen und Patienten die gleiche statistische Aussagekraft.“
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Fernabfrage hochwertiger Daten möglich
Die neu eingeführte Kata
® Clinical ermöglicht die Fernabfrage hochwertiger Daten, einschließlich klinischer Parameter und Gegebenheiten. Mit der App können die Therapietreue der Patientinnen und Patienten nachverfolgt, die individuelle Inhalationshistorie und Krankheitsverlaufsparameter überprüft sowie die Teilnehmenden zur richtigen Ausführung der Inhalation angeleitet werden. Kata
® Clinical kann eine direkte Verbindung zwischen den Studienzentren, jedem Patienten und jeder Patientin herstellen, so dass die Zentren den Patientinnen und Patienten in Echtzeit monitoren und sicherstellen können, dass keine Termine im Studienzentrum verpasst werden. Darüber hinaus unterstützt das System das automatische Hochladen von Daten in den elektronischen Prüfbogen (eCRF-konform) und ist somit mit den meisten gängigen Studien-Datenmanagement-Systemen kompatibel. Um den individuellen Anforderungen einer klinischen Studie gerecht zu werden, können die in Kata
® Clinical enthaltenen Funktionen wie Tagebuchfunktionen, tägliche Fragebögen oder Medikamentenerinnerungen an die spezifischen Bedürfnisse des jeweiligen Partners angepasst werden. Kata
® Clinical entspricht den Kriterien der guten klinischen Praxis (GCP) und erfüllt alle technischen, behördlichen und datenschutzrechtlichen Vorschriften, welche die App für den Einsatz in klinischen Studien qualifizieren. Die Kata
®-Plattform basiert auf dem von VisionHealth entwickelten Algorithmus der künstlichen Intelligenz (KI) zur Überwachung und Unterstützung der korrekten Anwendung von Inhalatoren bei der Therapie chronischer Atemwegserkrankungen.
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Fehlerhafte Anwendung inhalativer Medikamente: häufiges Problem
Die fehlerhafte Anwendung inhalativer Medikamente ist ein häufiges Problem von Patientinnen und Patienten mit chronischen Atemwegserkrankungen. Verschiedene Studien haben Fehlerraten von 32 bis zu 100% gezeigt (1–5). Dies führt zu einem hohen ungedeckten medizinischen Bedarf, weil eine zu geringe Wirkstoffdeposition in der Lunge letztlich mehr Komplikationen und Exazerbationen bei den häufigsten chronischen Lungenerkrankungen, wie Asthma bronchiale und Chronisch-obstruktive Lungenerkrankung (COPD), auslöst (6). Vor allem bei
COPD ist nachgewiesen, dass jede Exazerbation zu einem unwiederbringlichen Verlust an Lungenfunktion führt (7). Bessere Krankheitskontrolle mit weniger Exazerbationen und in der Folge weniger Krankenhausaufenthalten könnten zu massiven Kosteneinsparungen in den öffentlichen Gesundheitssystemen führen (6). Weltweit könnte Kata
® die Therapie von etwa 250 Millionen Patientinnen und Patienten mit chronischen Atemwegserkrankungen unterstützen, darunter etwa 8,9 Millionen in Deutschland (8, 9).
(1) Press VG et al. J Gen Intern Med. 2011; 26:635-42. https://doi.org/10.1007/s11606-010-1624-2.
(2) The Inhaler Error Steering Committee. Respir Med. 2013; 107:37-46. https://doi.org/10.1016/j.rmed.2012.09.017.
(3) Price DB et al. J Allergy Clin Immunol Pract. 2017; 5:1071-1081.e9. https://doi.org/10.1016/j.jaip.2017.01.004.
(4) Molimard M et al. Eur Resp J. 2017; 49:1601794; https://doi.org/10.1183/13993003.01794-2016.
(5) Lindh A et al. Nursing Open 2019; 6:1519–1527; https://doi.org/10.1002/nop2.357.
(6) Usmani OS et al. Respiratory Research 2018; 19:10. https://doi.org/10.1186/s12931-017-0710-y.
(7) Anzueto A. European Respiratory Review 2010; 19: 113; https://doi.org/10.1183/09059180.00002610.
(8) Steppuhn H et al. Journal of Health Monitoring 2017; 2: 37-45; https://doi.org/10.17886/RKI-GBE-2017-052.
(9) Steppuhn H et al. Journal of Health Monitoring 2017; 2: 46-54; https://doi.org/10.17886/RKI-GBE-2017-053.