{"id":30,"date":"2024-05-22T14:43:49","date_gmt":"2024-05-22T12:43:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/?page_id=30"},"modified":"2024-10-24T11:50:37","modified_gmt":"2024-10-24T09:50:37","slug":"start","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/","title":{"rendered":"Start"},"content":{"rendered":"<div id='layer_slider_1'  class='avia-layerslider main_color avia-shadow  avia-builder-el-0  el_before_av_section  avia-builder-el-first  container_wrap fullsize'  style='height: 631px; max-width: 1500px; margin: 0 auto;'  ><div id=\"layerslider_1_14unsll2ryadi\"  class=\"ls-wp-container fitvidsignore ls-selectable\" style=\"width:1500px;height:630px;margin:0 auto;margin-bottom: 0px;\"><div class=\"ls-slide\" data-ls=\"duration:0;transition2d:1;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1500\" height=\"630\" src=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/titel-whitepaper-02.webp\" class=\"ls-bg\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/titel-whitepaper-02.webp 1500w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/titel-whitepaper-02-300x126.webp 300w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/titel-whitepaper-02-1030x433.webp 1030w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/titel-whitepaper-02-768x323.webp 768w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/titel-whitepaper-02-705x296.webp 705w\" sizes=\"auto, (max-width: 1500px) 100vw, 1500px\" \/><h2 style=\"top:227px;left:353px;text-align:right;background-size:inherit;background-position:inherit;font-family:plussanswebpro;font-weight:700;font-size:100px;color:#ffffff;white-space:normal;\" class=\"ls-l ls-text-layer\" data-ls=\"offsetyin:bottom;durationin:900;delayin:100;easingin:linear;position:relative;\">Whitepaper:<br>Real World Evidence<\/h2><ls-layer style=\"top:452px;left:503px;text-align:right;font-weight:500;background-size:inherit;background-position:inherit;font-size:49px;font-family:plussanswebpro;line-height:59px;color:#ffffff;white-space:normal;\" class=\"ls-l ls-text-layer\" data-ls=\"offsetyin:bottom;durationin:600;delayin:800;easingin:swing;position:relative;\">Manuel Heurich und Anne Demond<\/ls-layer><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"400\" src=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/BinDocLogo.png\" class=\"ls-l ls-img-layer\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/BinDocLogo.png 800w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/BinDocLogo-300x150.png 300w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/BinDocLogo-768x384.png 768w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/BinDocLogo-705x353.png 705w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" style=\"top:35px;left:1013px;width:219px;height:112px;\" data-ls=\"durationin:200;easingin:linear;\"><\/div><\/div><\/div>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwhte7ra-2640671c87cc8c015dc29d7620cf883d\">\n.avia-section.av-lwhte7ra-2640671c87cc8c015dc29d7620cf883d{\nbackground-color:#eff3f7;\nbackground-image:unset;\n}\n<\/style>\n<div id='intro'  class='avia-section av-lwhte7ra-2640671c87cc8c015dc29d7620cf883d main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-1  el_after_av_layerslider  el_before_av_button_big  avia-bg-style-scroll container_wrap fullsize'  ><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n<div  class='flex_column av-1c926-0eff28751e2ebe9f297ff3e5d031fb9b av_one_half  avia-builder-el-2  el_before_av_one_half  avia-builder-el-first  first flex_column_div  '     ><section  class='av_textblock_section av-u3qq-840f82b851132ae0747ff35dca2a85d2 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><blockquote>\n<p>Als Real World Evidence (RWE) bezeichnet man die gewonnenen medizinischen Erkenntnisse, die aus Beobachtungsstudien und der Darstellung der Versorgungsrealit\u00e4t mit Massendatenquellen (Big Data) gewonnen werden (Behrendt 2019). Sie erlauben im Gegensatz zu randomisierten klinischen Studien h\u00e4ufig eine h\u00f6here Generalisierbarkeit (externe Validit\u00e4t) (Ziemssen et al. 2017). Die interne Validit\u00e4t hingegen ist bei der Real World Evidence im Vergleich zu klassischen randomisierten klinischen Studien (interventionelle Studien) als geringer anzusehen, da im Vorfeld der Studien bzw. Beobachtungen keine geplanten Eingriffe (Interventionen) erfolgen, um m\u00f6gliche Verzerrungen auszuschlie\u00dfen (Vogelmann 2019).<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-popq-12a529bc3a7e4fa91df105d3ca330d4a av_one_half  avia-builder-el-4  el_after_av_one_half  avia-builder-el-last  flex_column_div  '     ><section  class='av_textblock_section av-lwhwe0vs-f69057661a6ba8ed94c80d3de5651f02 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><blockquote>\n<p>Die Erkenntnisse aus der t\u00e4glichen Praxis von den Diagnosen bis zur Therapie und der hierf\u00fcr verwendeten Infrastruktur, der eingesetzten Medizinprodukte und Arzneimittel k\u00f6nnen als sehr hoch eingestuft werden. Sie liefern wichtige Informationen aus dem realen Alltag. Besonders wertvoll ist die RWE dann, wenn sie auf Basis sehr gro\u00dfer Datenmengen (Big-Data-Analysen) erhoben werden. Die RWE-Daten sollten nicht als Konkurrenz oder Ersatz von klassischen klinischen Studien verstanden werden, sondern vielmehr als werthaltige Erg\u00e4nzung (Habs et al. 2023). \u201eReal-World-Evidenz hat bereits einen festen Platz in der evidenzbasierten Medizin\u201c, so Dr. C.-A. Behrendt von der Universit\u00e4tsklinik Hamburg.<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<div  class='avia-button-wrap avia-button-center  avia-builder-el-6  el_after_av_section  el_before_av_section '>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-m1q9jx85-62fd2f22b12fa2997309b284b3f264f1\">\n#top #wrap_all .avia-button.av-m1q9jx85-62fd2f22b12fa2997309b284b3f264f1:hover{\ncolor:white;\ntransition:all 0.4s ease-in-out;\n}\n<\/style>\n<a href='https:\/\/www.mwv-berlin.de\/media\/6e519139dabd9dfbca62c3f478d646dc35455018\/30fb622685a4b3b0a66c98d2e2cd1ca7593ca7de\/df4a38acc5a6dd296080a2ae0e859841d748ba24\/95eb58b090767a908d2176610985596e94972926.pdf' class='avia-color-theme-color avia-font-color-theme-color avia-button avia-button-fullwidth av-m1q9jx85-62fd2f22b12fa2997309b284b3f264f1 avia-icon_select-yes-left-icon avia-color-theme-color' target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" aria-label=\"Jetzt das Whitepaper downloaden!\"><span class='avia_button_icon avia_button_icon_left' aria-hidden='true' data-av_icon='\ue802' data-av_iconfont='mwv-icons-2023'><\/span><span class='avia_iconbox_title' >Jetzt das Whitepaper downloaden!<\/span><span class='avia_button_background avia-button avia-button-fullwidth avia-color-theme-color-highlight'><\/span><\/a><\/div>\n<div id='einsatzgebiete'  class='avia-section av-lwhwkvre-128c0d7b291bf9a1c855e8ca248e19ed main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-7  el_after_av_button_big  el_before_av_section  avia-bg-style-scroll container_wrap fullsize'  ><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n<div  class='flex_column av-1kmwu-705d287ff7d52be6950be392de5ea2b1 av_one_full  avia-builder-el-8  el_before_av_one_full  avia-builder-el-first  first flex_column_div av-animated-generic top-to-bottom  '     ><section  class='av_textblock_section av-lwhwltw1-cc76b0338404e3163c3b2f7ba39b76cb '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><h1>Einsatzgebiete und Funktionen von Real World Evidence<\/h1>\n<\/div><\/section><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwhz44vq-5a1a0725a8962183e85044bb3c1e4723\">\n.avia_transform .flex_column.av-lwhz44vq-5a1a0725a8962183e85044bb3c1e4723{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-lwhz44vq-5a1a0725a8962183e85044bb3c1e4723 av_one_full  avia-builder-el-10  el_after_av_one_full  el_before_av_one_fifth  first flex_column_div av-animated-generic left-to-right  column-top-margin'     ><section  class='av_textblock_section av-qjku-7a1023d0e0052367da5ee7a1dec39311 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><h2>Erg\u00e4nzung interventioneller klinischer Studien durch Real World Evidence<\/h2>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-sncm-c19c4625bc2d060afb3cc863f4fb45e8 av_one_fifth  avia-builder-el-12  el_after_av_one_full  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-qkcm-a162224198132a6999e135fe1ac48383\">\n.avia_transform .flex_column.av-qkcm-a162224198132a6999e135fe1ac48383{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-qkcm-a162224198132a6999e135fe1ac48383 av_four_fifth  avia-builder-el-13  el_after_av_one_fifth  el_before_av_hr  flex_column_div av-animated-generic fade-in  column-top-margin'     ><section  class='av_textblock_section av-lwhwophk-0481eca242a2d70b45855936572ac2f7 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><p>F\u00fcr klinische Anwender bieten RWE-Daten die M\u00f6glichkeit, interventionelle klinische Studien zu erg\u00e4nzen, um die externe Validit\u00e4t von vergleichsweise kleinen Samples bei interventionellen Studien durch die Ergebnisse von RWE-Daten zu erh\u00f6hen. Retrospektive Analysen von gro\u00dfen Datenmengen zu spezifischen Themengebieten k\u00f6nnen hierdurch die Ergebnisse von interventionellen klinischen Studien untermauern oder auch hinterfragen (Habs et al. 2023; Friede et al. 2023).<\/p>\n<p>Sehr gut geeignet f\u00fcr eine derartige Datenanreicherung sind Studien, die den Einsatz bestimmter Therapieverfahren untersuchen, die im Rahmen der Dokumentation von Routinedaten von den Kliniken ohnehin erhoben werden m\u00fcssen (Schneeweiss 2023). Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Untersuchungen, die auf demografische Einflussfaktoren wie Altersgruppen oder Nebenerkrankungen abzielen, durch RWE-Daten erg\u00e4nzt werden.<\/p>\n<p>Beispielsweise k\u00f6nnten Untersuchungen des Einflussfaktors von Diabetes in einer bestimmten Altersgruppe auf die Behandlung bestimmter Hauptdiagnosen sehr gut unterst\u00fctzt werden. Hierbei kann versucht werden, den Studienbedingungen durch eine Datenbereinigung m\u00f6glichst nah zu kommen, oder es k\u00f6nnen bewusst die \u201eechten\u201c klinischen Bedingungen zu untersucht werden.<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-14n52-757f8c3b3bf4cb0289de7fe4aa926e3d\">\n#top .hr.hr-invisible.av-14n52-757f8c3b3bf4cb0289de7fe4aa926e3d{\nheight:50px;\n}\n<\/style>\n<div  class='hr av-14n52-757f8c3b3bf4cb0289de7fe4aa926e3d hr-invisible  avia-builder-el-15  el_after_av_four_fifth  el_before_av_one_full '><span class='hr-inner '><span class=\"hr-inner-style\"><\/span><\/span><\/div>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwhyckvt-ac1271f822deaadfea3d1de8f8957256\">\n.avia_transform .flex_column.av-lwhyckvt-ac1271f822deaadfea3d1de8f8957256{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-lwhyckvt-ac1271f822deaadfea3d1de8f8957256 av_one_full  avia-builder-el-16  el_after_av_hr  el_before_av_one_fifth  first flex_column_div av-animated-generic left-to-right  '     ><section  class='av_textblock_section av-1e06e-6a1ac1dc85b0e7361e8a96a03dfaf397 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><h2>Nutzenbewertung von Medizinprodukten und Methoden<\/h2>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-2uv16-6f40b317afefc5c34e199354112c0339 av_one_fifth  avia-builder-el-18  el_after_av_one_full  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-2demy-c0fb89b08f5b5bc68bf990f1f6fb9fa8\">\n.avia_transform .flex_column.av-2demy-c0fb89b08f5b5bc68bf990f1f6fb9fa8{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-2demy-c0fb89b08f5b5bc68bf990f1f6fb9fa8 av_four_fifth  avia-builder-el-19  el_after_av_one_fifth  el_before_av_hr  flex_column_div av-animated-generic fade-in  column-top-margin'     ><section  class='av_textblock_section av-12moq-65ecd23f6d8c041f25479e36832d8a8f '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><p>Der Bundesverband Medizintechnolgie (BVMed) fordert bereits seit geraumer Zeit, dass RWE st\u00e4rker in die Nutzenbewertung von MedTech-Methoden miteinbezogen werden. \u201eDatenquellen, die die tats\u00e4chliche Versorgungssituation abbilden, m\u00fcssen zuk\u00fcnftig bei der MedTech-Methodenbewertung ber\u00fccksichtigt werden\u201c, so BVMed-Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer Dr. Marc-Pierre M\u00f6ll zur Stellungnahme des MedTech-Verbandes zum Entwurf des allgemeinen Methodenpapiers Version 6.0 des Instituts f\u00fcr Qualit\u00e4t und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG) (BVMed 2024). Das IQWiG greift bei der Nutzenbewertung haupts\u00e4chlich auf randomisiert kontrollierte Studien (RCTs) zur\u00fcck. Viele Experten betrachten die RWE-Daten allerdings als wertvolle Erg\u00e4nzung und fordern bei der Bewertung von Medizinprodukten und Methoden eine Kombination aus RCTs und Real-World-Trials.<\/p>\n<p>Die Nutzenbewertung von Medizinprodukten ist kein einfaches Unterfangen, weshalb die Datenquantit\u00e4t und auch die Vielfalt eine gro\u00dfe Rolle spielen. Hierdurch k\u00f6nnen qualitative sowie \u00f6konomische Nutzenbewertungen durchgef\u00fchrt werden. Beispielsweise k\u00f6nnen in interventionellen medizinischen Fachgebieten wie der Kardiologie oder der Unfallchirurgie die Auswirkungen des Medizinprodukteeinsatzes sehr gut \u00fcber RWE-Daten untersucht werden. So k\u00f6nnte etwa der Einsatz eines neuen H\u00fcftimplantates, das im Rahmen einer neuen chirurgischen Methode implantiert wird, gut \u00fcber die sogenannten Prozedurencodes identifiziert und dieses Patientenklientel im Anschluss analysiert werden. Hierbei sind Analysen von klinischen Parameter (Verweildauer, Komplikationen, Bluttransfusionen, Intensivstationsaufenthalte) ebenso m\u00f6glich wie \u00f6konomische Parameter, die aus den klinischen Parametern resultieren. Wenn eine Gruppe von Patienten, die mit einem neuen Implantat versorgt werden, das durch eine neuartige Methode implantiert wird, eine schnellere Rekonvaleszenz aufweist, kann dies qualitativ und \u00f6konomisch bewertet werden.<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-1fptu-503ebdc24bdfe7847b034eb655b3fd9c\">\n#top .hr.hr-invisible.av-1fptu-503ebdc24bdfe7847b034eb655b3fd9c{\nheight:50px;\n}\n<\/style>\n<div  class='hr av-1fptu-503ebdc24bdfe7847b034eb655b3fd9c hr-invisible  avia-builder-el-21  el_after_av_four_fifth  el_before_av_one_fifth '><span class='hr-inner '><span class=\"hr-inner-style\"><\/span><\/span><\/div>\n<div  class='flex_column av-psvq-589a5a58a3be0f86976d16956d558b35 av_one_fifth  avia-builder-el-22  el_after_av_hr  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  '     ><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwhx457n-5f1048b02fd1247806a74da749ca79c4\">\n.avia_transform .flex_column.av-lwhx457n-5f1048b02fd1247806a74da749ca79c4{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-lwhx457n-5f1048b02fd1247806a74da749ca79c4 av_four_fifth  avia-builder-el-23  el_after_av_one_fifth  avia-builder-el-last  flex_column_div av-animated-generic fade-in-right  '     ><section  class='av_textblock_section av-lwhx3ogt-aeea5e9f66c4580d19bab6fd838a7fd7 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock big'  itemprop=\"text\" ><blockquote>\n<p>Viele Experten betrachten die RWE-Daten allerdings als wertvolle Erg\u00e4nzung und fordern bei der Bewertung von Medizinprodukten und Methoden eine Kombination aus RCTs und Real-World-Trials.<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div><div id='einsatzgebiete-teil-2'  class='avia-section av-lwhx71ym-a4b30974d3ff97579d688d05b7cd6576 main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-25  el_after_av_section  el_before_av_section  avia-bg-style-scroll container_wrap fullsize'  ><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-1btju-4a4124511251681794f1d9d7bb1ec742\">\n.avia_transform .flex_column.av-1btju-4a4124511251681794f1d9d7bb1ec742{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-1btju-4a4124511251681794f1d9d7bb1ec742 av_one_full  avia-builder-el-26  el_before_av_one_fifth  avia-builder-el-first  first flex_column_div av-animated-generic left-to-right  '     ><section  class='av_textblock_section av-lwhx7emk-53ba09d9bf9087d6baf1de9c4e6ddfb2 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><h2>Ermittlung von Zielpopulationen f\u00fcr LifeScience Unternehmen im Rahmen des AMNOG Verfahren<\/h2>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-3i9s2-fac8954c9ed95a6c623c04256cc3fc23 av_one_fifth  avia-builder-el-28  el_after_av_one_full  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-2ol9e-824e5cd23f9e38c4e7402957e3f668eb\">\n.avia_transform .flex_column.av-2ol9e-824e5cd23f9e38c4e7402957e3f668eb{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-2ol9e-824e5cd23f9e38c4e7402957e3f668eb av_four_fifth  avia-builder-el-29  el_after_av_one_fifth  el_before_av_hr  flex_column_div av-animated-generic fade-in  column-top-margin'     ><section  class='av_textblock_section av-lwhx7qxe-c1dd969d1954ba1a5eeb7f7e0657f03b '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><p>Im Rahmen der fr\u00fchen Nutzenbewertung (FNB) von Arzneimittel-Innovationen ist es f\u00fcr LifeScience Unternehmen von gro\u00dfer Bedeutung, die Zielpopulation bzw. das epidemiologische Marktpotenzial, das mit dem neuen Medikament versorgt werden kann, zu evaluieren. Neben der Bedeutung f\u00fcr die FNB kann das Marktpotenzial auch f\u00fcr strategische Entscheidungen von LifeScience Unternehmen von gro\u00dfer Relevanz sein.<\/p>\n<p>Diese zwei Ansatzpunkte k\u00f6nnen mit RWE-Daten unter zus\u00e4tzlicher Anwendung statistischer Methoden ebenfalls beantwortet werden. Beispielsweise liefern strukturierte Falldatens\u00e4tze der Krankenh\u00e4user gute Einblicke in das epidemiologische Aufkommen in Kliniken. Hierbei stehen nicht nur klinische Hauptdiagnosen, sondern insbesondere Nebendiagnosen von Patienten im Vordergrund, die von bestimmten Arzneimitteln profitieren k\u00f6nnen. Das epidemiologische Gesamtmarktpotenzial kann \u00fcber statistische Verfahren auf Basis gro\u00dfer Stichproben sehr valide erhoben werden. Ferner k\u00f6nnen diese Daten auch auf den ambulanten Markt angewendet werden, solange es sich bei den Nebendiagnosen nicht um im Krankenhaus erworbene Diagnosen handelt. Der Nutzen dieser RWE-Daten kann aus diesem Gesichtspunkt als sehr hoch eingesch\u00e4tzt werden.<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-24as6-fa1bdad7d27a2ee6a997f16993c48624\">\n#top .hr.hr-invisible.av-24as6-fa1bdad7d27a2ee6a997f16993c48624{\nheight:50px;\n}\n<\/style>\n<div  class='hr av-24as6-fa1bdad7d27a2ee6a997f16993c48624 hr-invisible  avia-builder-el-31  el_after_av_four_fifth  el_before_av_one_third '><span class='hr-inner '><span class=\"hr-inner-style\"><\/span><\/span><\/div>\n<div  class='flex_column av-1o0aa-710000e76cf6b8791dc432f708332e27 av_one_third  avia-builder-el-32  el_after_av_hr  el_before_av_two_third  first flex_column_div  '     ><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-16poe-48839e1fda852bc1b0110a42937ecd59\">\n.avia_transform .flex_column.av-16poe-48839e1fda852bc1b0110a42937ecd59{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-16poe-48839e1fda852bc1b0110a42937ecd59 av_two_third  avia-builder-el-33  el_after_av_one_third  avia-builder-el-last  flex_column_div av-animated-generic fade-in-right  '     ><section  class='av_textblock_section av-lwhx83le-9b361fd8b6178f47f33429db66161492 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock big'  itemprop=\"text\" ><blockquote>\n<p>Neben der Bedeutung f\u00fcr die FNB kann das Marktpotenzial auch f\u00fcr strategische Entscheidungen von LifeScience Unternehmen von gro\u00dfer Relevanz sein.<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div><div id='benchmarking'  class='avia-section av-lwhxa97m-5992bf25dd07783d9bf8ddaad4e07b80 main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-35  el_after_av_section  el_before_av_section  avia-bg-style-scroll container_wrap fullsize'  ><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-v0ja-e92444124c08ad1c5f495374553bf034\">\n.avia_transform .flex_column.av-v0ja-e92444124c08ad1c5f495374553bf034{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-v0ja-e92444124c08ad1c5f495374553bf034 av_one_full  avia-builder-el-36  el_before_av_one_fifth  avia-builder-el-first  first flex_column_div av-animated-generic left-to-right  '     ><section  class='av_textblock_section av-lwhxak25-069de4899205fb4ade5132417429584c '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><h2>Benchmarking f\u00fcr Anwender und Hersteller<\/h2>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-455e2-50fe17fefa41850cc7731eecc99e35a4 av_one_fifth  avia-builder-el-38  el_after_av_one_full  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-320aa-e98b4877160f0820e4d485fe5028fddc\">\n.avia_transform .flex_column.av-320aa-e98b4877160f0820e4d485fe5028fddc{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-320aa-e98b4877160f0820e4d485fe5028fddc av_four_fifth  avia-builder-el-39  el_after_av_one_fifth  el_before_av_hr  flex_column_div av-animated-generic fade-in  column-top-margin'     ><section  class='av_textblock_section av-lwhxb0bm-2b33722fdf5c5edc9eb453f44afc821e '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><p>Benchmarking ist in der Regel nicht der erste Gedanke, den man mit RWE verbindet. Doch in der Praxis spielt dieser Bereich eine immer wichtigere Rolle. Hierbei sollten die Kerngedanken des Benchmarkings in den Fokus der Betrachtung ger\u00fcckt werden. David Kearns beschreibt den Begriff \u201eBenchmarking-Konzept\u201c als einen fortlaufenden Prozess, um Produkte und Dienstleistungen mit den st\u00e4rksten Mitbewerbern zu messen und zu steuern (Ettorchi-Tardy et al. 2012). Die Orientierung an den Besten in einem spezifischen Gebiet erm\u00f6glicht, die eigene Zielsetzung zu hinterfragen und von den besten Prozessen und Strukturen lernen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Wendet man diese Begriffsdefinition auf die RWE im klinischen Alltag an, entstehen gro\u00dfartige M\u00f6glichkeiten die klinischen Outcomes durch RWE zu verbessern. Klinische Bereiche wie zum Beispiel die Pr\u00e4vention vor nosokomialen Infektionen, der Vergleich chirurgischer Verfahren, der Wirkungsgrad von Arzneimitteln, oder gesamte klinische Pfade k\u00f6nnen durch das Benchmarking mit RWE-Daten verbessert werden. Ein klinischer Anwender hat die M\u00f6glichkeit seine klinischen Outcomes in spezifischen Gebieten mit anderen Kliniken zu vergleichen, um festzustellen, wie seine Performance im Vergleich zur Peer Group ist. Befindet er sich nicht unter den Besten kann er aktiv nach Schwachstellen im klinischen Prozess, bei Medizinprodukten oder Arzneimitteln suchen, um die Outcomes auf das Niveau der Besten zu heben.<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-3rtre-3fd1679ad0a51f02f0d0a81e526e0e4a\">\n#top .hr.hr-invisible.av-3rtre-3fd1679ad0a51f02f0d0a81e526e0e4a{\nheight:50px;\n}\n<\/style>\n<div  class='hr av-3rtre-3fd1679ad0a51f02f0d0a81e526e0e4a hr-invisible  avia-builder-el-41  el_after_av_four_fifth  el_before_av_one_fifth '><span class='hr-inner '><span class=\"hr-inner-style\"><\/span><\/span><\/div>\n<div  class='flex_column av-3keee-f5d5d0080a72b7cc96e32c1f97ea8c08 av_one_fifth  avia-builder-el-42  el_after_av_hr  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  '     ><\/div><div  class='flex_column av-9542-3d12fc043ce5781cbbb9afe111651da5 av_four_fifth  avia-builder-el-43  el_after_av_one_fifth  avia-builder-el-last  linie-links flex_column_div  '     ><section  class='av_textblock_section av-1yz1e-bc04b25f9cf822d1886747bdd3a2af74 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><h3>M\u00f6gliche Datenquellen f\u00fcr RWE<\/h3>\n<p><strong>Registerdaten:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Beschreiben standardisierte Dokumentationen von Daten eines definierten Kollektivs, welches Vollst\u00e4ndigkeit anstrebt.<\/li>\n<li>Register werden meist von Krankenh\u00e4usern oder niedergelassenen \u00c4rzten gef\u00fchrt.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Routinedaten:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Viele Routinedaten liegen verpflichtend maschinenlesbar vor. Sie sind aktuell und in anonymisierter Form auf der Ebene von Patientengruppen verf\u00fcgbar. Zudem sind Kostendaten inkludiert und machen gesundheits\u00f6konomische Analysen m\u00f6glich (Vogelmann 2019).<\/li>\n<li>Viele (aber nicht alle) klinischen Informationen zu Patientengruppen k\u00f6nnen daraus entweder direkt extrahiert oder \u00fcber die Kombination von Daten kreiert werden. Manche Daten wie der Blutdruck oder der Raucherstatus sind nicht ermittelbar.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwhyf40w-bdbba2c24dded963539a811b14aca020\">\n.avia-section.av-lwhyf40w-bdbba2c24dded963539a811b14aca020{\nbackground-color:rgba(229,235,242,0.8);\nbackground-image:url(https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/bg-tabelle-01.webp);\nbackground-repeat:no-repeat;\nbackground-position:0% 0%;\nbackground-attachment:fixed;\n}\n<\/style>\n<div id='tab-01'  class='avia-section av-lwhyf40w-bdbba2c24dded963539a811b14aca020 main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-45  el_after_av_section  el_before_av_section  avia-full-stretch avia-bg-style-fixed container_wrap fullsize'  data-section-bg-repeat='stretch'><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n<section  class='av_textblock_section av-lwhyfsti-bc4a52b9a5143f39316baa90743ee9a5 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock abbildungen'  itemprop=\"text\" ><p><strong>Tab. 1<\/strong> Vorteile und Limitationen von Real World Evidence (nach Ziemssen et al. 2017)<\/p>\n<\/div><\/section>\n<div  class='flex_column av-1j77q-e8a3bf318378f70a2395e2ab7903e6e0 av_one_fifth  avia-builder-el-47  el_after_av_textblock  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" 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avia-builder-el-no-sibling '   itemprop=\"image\" itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/ImageObject\" ><div class=\"avia-image-container-inner\"><div class=\"avia-image-overlay-wrap\"><img decoding=\"async\" fetchpriority=\"high\" class='wp-image-16 avia-img-lazy-loading-not-16 avia_image ' src=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/tabelle_b1200.png\" alt='' title='tabelle_b1200'  height=\"674\" width=\"1200\"  itemprop=\"thumbnailUrl\" srcset=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/tabelle_b1200.png 1200w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/tabelle_b1200-300x169.png 300w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/tabelle_b1200-1030x579.png 1030w, 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Tab. 1). Diese auch zur Entfaltung zu bringen und in den klinischen Alltag zu integrieren ist eine Herausforderung, die mit intelligenten RWE-Analyseplattformen gel\u00f6st werden kann. Hierzu haben wir von der BinDoc GmbH mit dem BinDoc Cube eine webbasierte Plattform entwickelt, die den Usern einen hohen Nutzen durch innovative Analysem\u00f6glichkeiten verspricht.<\/p>\n<p>Die Datenbasis der Plattform bilden klinische Routinedatens\u00e4tze, die beliebig modelliert und auch mit eigenen klinischen Daten verglichen werden k\u00f6nnen. Hierbei bedienen wir uns einer multidimensionalen Analyse, die wie ein W\u00fcrfel individuell zusammengestellt werden kann. Neben vordefinierten Analytics-Dashboards k\u00f6nnen vollst\u00e4ndig individuelle Dashboards erstellt werden. Im Rahmen der multidimensionalen Analysen (s. Abb. 1) stehen mehr als eine Trillion Variablenkombinationsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr \u00fcber 20 Mio. anonymisierte Patientendatens\u00e4tze zur Verf\u00fcgung (Stand Juni 2024).<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwhz1flp-8595716d567f92e5bb1331de9d957285\">\n.avia-section.av-lwhz1flp-8595716d567f92e5bb1331de9d957285{\nbackground-color:rgba(229,235,242,0.6);\nbackground-image:url(https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/bg-tabelle-01.webp);\nbackground-repeat:no-repeat;\nbackground-position:100% 100%;\nbackground-attachment:fixed;\n}\n<\/style>\n<div id='abb-01'  class='avia-section av-lwhz1flp-8595716d567f92e5bb1331de9d957285 main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-54  el_after_av_section  el_before_av_section  avia-full-stretch avia-bg-style-fixed container_wrap fullsize'  data-section-bg-repeat='stretch'><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n<section  class='av_textblock_section av-lwhz1uyx-52d9db5adc8159270b0acff389e0af46 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock abbildungen'  itemprop=\"text\" ><p><strong>Abb. 1<\/strong> Real-World-Datenanalyse-Prozess<\/p>\n<\/div><\/section>\n<div  class='flex_column av-15ufe-2222255be5cf0064e0ef4bbff60ea082 av_one_fifth  avia-builder-el-56  el_after_av_textblock  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwhz277k-5b7fb13738be0732f36cfaf1a0644c4a\">\n.flex_column.av-lwhz277k-5b7fb13738be0732f36cfaf1a0644c4a{\nborder-radius:0 0 0 0;\npadding:15px 15px 17px 15px;\nbackground-color:#ffffff;\n}\n.avia_transform .flex_column.av-lwhz277k-5b7fb13738be0732f36cfaf1a0644c4a{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-lwhz277k-5b7fb13738be0732f36cfaf1a0644c4a av_four_fifth  avia-builder-el-57  el_after_av_one_fifth  el_before_av_hr  flex_column_div av-animated-generic bottom-to-top  column-top-margin'     ><style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwhz2f66-8057429230d82fa93be503f24e18a4ea\">\n.avia-image-container.av-lwhz2f66-8057429230d82fa93be503f24e18a4ea img.avia_image{\nbox-shadow:none;\n}\n.avia-image-container.av-lwhz2f66-8057429230d82fa93be503f24e18a4ea .av-image-caption-overlay-center{\ncolor:#ffffff;\n}\n<\/style>\n<div  class='avia-image-container av-lwhz2f66-8057429230d82fa93be503f24e18a4ea av-styling-no-styling avia-align-center  avia-builder-el-58  avia-builder-el-no-sibling '   itemprop=\"image\" itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/ImageObject\" ><div class=\"avia-image-container-inner\"><div class=\"avia-image-overlay-wrap\"><img decoding=\"async\" fetchpriority=\"high\" class='wp-image-15 avia-img-lazy-loading-not-15 avia_image ' src=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Abb_RWE.png\" alt='' title='Abb_RWE'  height=\"225\" width=\"1200\"  itemprop=\"thumbnailUrl\" srcset=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Abb_RWE.png 1200w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Abb_RWE-300x56.png 300w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Abb_RWE-1030x193.png 1030w, 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av-lwhz85a6-b50545937bc53b59a93bb7edd983624c av_four_fifth  avia-builder-el-61  el_after_av_one_fifth  avia-builder-el-last  flex_column_div  '     ><section  class='av_textblock_section av-lwhzax0t-160af69afedd95aded45df966033acfb '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><p><strong>(1) Kombinatorik: <\/strong>Im ersten Schritt erfolgt die Auswahl der klinischen, \u00f6konomischen oder prozessualen Parameter, die im Rahmen der Analyse ausgewertet oder modelliert werden sollen. Hierbei k\u00f6nnen die einzelnen Variablen durch Filter-, Gruppierungs- und Aggregationsm\u00f6glichkeiten multidimensional modelliert werden.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Beispiel 1:<\/strong> Es k\u00f6nnen Patientenkohorten bestimmter Altersgruppen und Geschlechter w\u00e4hrend der Covid- Pandemie auf das akute Atemnotsyndrom (ARDS) analysiert werden, um zu pr\u00fcfen, ob bestimmte Vorerkrankungen (Nebendiagnose) zu schwereren klinischen Verl\u00e4ufen (Inanspruchnahme Intensivstation, Beatmung, klinische Verweildauer) f\u00fchren, oder wie sich die Outcomes in Bezug auf die Sterblichkeitsrate, Beatmungsdauer und Schweregrade entwickeln.<\/li>\n<li><strong>Beispiel 2:<\/strong> Es k\u00f6nnten Patientenkohorten selektiert werden, die im Rahmen einer Implantation einer H\u00fcftendoprothese in Abh\u00e4ngigkeit der angewendeten OP-Technik unterschiedliche klinische Outcomes aufweisen.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>(2) Big Data-Analyse: <\/strong>Die definierten Filter, Gruppierungen und Aggregationen werden im Rahmen einer Big Data-Analyse in der Datenbank ausgewertet. Hierbei werden gro\u00dfe Mengen an Datens\u00e4tzen in wenigen Sekunden nach dem ausgew\u00e4hlten Modell analysiert.<br \/>\n<br class=\"avia-permanent-lb\" \/><strong>(3) Ergebnisdarstellung:<\/strong> Die Ergebnisse werden innerhalb weniger Sekunden im Dashboard als Charts und Tabellen dargestellt und k\u00f6nnen mit beliebigen Anwendern geteilt werden.<br \/>\n<br class=\"avia-permanent-lb\" \/><strong>(4) Generalisierung:<\/strong> Die Ergebnisse k\u00f6nnen im letzten Schritt von der Stichprobe auf die Gesamtpopulation anhand einer hinterlegten Bev\u00f6lkerungsstruktur generalisiert und auch in die Zukunft projiziert werden.<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div><div id='text-unter-abb-1'  class='avia-section av-lwhz7f9r-63d42bceb2effb1ac2716e65bd8306d3 main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-63  el_after_av_section  el_before_av_section  avia-bg-style-scroll container_wrap fullsize'  ><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-zml2-575e5d6f5a868279a31a3ec975392816\">\n.avia_transform .flex_column.av-zml2-575e5d6f5a868279a31a3ec975392816{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-zml2-575e5d6f5a868279a31a3ec975392816 av_one_full  avia-builder-el-64  el_before_av_one_fifth  avia-builder-el-first  first flex_column_div av-animated-generic left-to-right  '     ><section  class='av_textblock_section av-lwhzk6x0-5eefd6821fa9e24533249a3cc5b8fde8 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><h2>Klinische Evidenz aus Real-World-Daten<\/h2>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-qepu-7d9ac8f299ac1d1fed34c540a8c58eb1 av_one_fifth  avia-builder-el-66  el_after_av_one_full  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div><div  class='flex_column av-lwhz8baw-8441e570ad837f0096afb3a485646f7f av_four_fifth  avia-builder-el-67  el_after_av_one_fifth  avia-builder-el-last  linie-links flex_column_div  column-top-margin'     ><section  class='av_textblock_section av-yhm2-6243a6bdef235856c1b7d8a98a16fa71 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><p>RWE-Studien beruhen wie bereits beschrieben auf Daten, deren Erhebung nicht urspr\u00fcnglich darauf gerichtet war, Therapien, Arzneimittel oder Medizinprodukte zu evaluieren. Weltweit werden seit vielen Jahren Real World Daten f\u00fcr klinische Studien verwendet (Slagman et al. 2023). Die Herausforderung bei der Nutzung solcher Daten liegt darin, hinreichend relevante Information aus den Daten zu ziehen, um ein valides Studienkonzept aufzubauen.<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div><div id='text-unter-abb-1'  class='avia-section av-7ttgy-d6bc5b16bb6b1f008e62c320db19b6c7 main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-69  el_after_av_section  el_before_av_section  avia-bg-style-scroll container_wrap fullsize'  ><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-pzqy-b379f1074a84ef162b81d375d56773a0\">\n.avia_transform .flex_column.av-pzqy-b379f1074a84ef162b81d375d56773a0{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-pzqy-b379f1074a84ef162b81d375d56773a0 av_one_full  avia-builder-el-70  el_before_av_one_fifth  avia-builder-el-first  first flex_column_div av-animated-generic left-to-right  '     ><section  class='av_textblock_section av-m1q64biw-657a939f2df89d01c1bc3fda291d78a5 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><h2>Methodisches Vorgehen<\/h2>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-71duy-9cefadf2f5dfacd7954b9392e0bfb03e av_one_fifth  avia-builder-el-72  el_after_av_one_full  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div><div  class='flex_column av-62joy-a985f971a2544a45154c3393caaa5b33 av_four_fifth  avia-builder-el-73  el_after_av_one_fifth  avia-builder-el-last  linie-links flex_column_div  column-top-margin'     ><section  class='av_textblock_section av-m1q6780l-a1aed4e5eee47bedc47ce0f57085c763 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><p>Macht man sich bewusst, dass sowohl retrospektive Beobachtungsstudien als auch klassische interventionelle klinische Studien ihre Limitationen und Chancen haben, und f\u00e4llt die Entscheidung f\u00fcr eine retrospektive Beobachtungsstudie, dann ist folgende methodische Herangehensweise angezeigt: Zum einen gilt es sich bewusst zu machen, welchen Effekt man eigentlich herausfinden m\u00f6chte. Geht es um die Frage, welches Outcome resultiert h\u00e4tte, wenn die behandelte Gruppe nicht behandelt worden w\u00e4re (Average Treatment Effect of the Treated, ATT), oder geht es um die Frage, welches Outcome resultiert h\u00e4tte, wenn die nicht behandelte Gruppe behandelt worden w\u00e4re (Average Treatment Effect of the Untreated, ATU), oder geht es um einen Effekt f\u00fcr die Gesamtpopulation (Average Treatment Effect in the Population, ATE) (Greifer et al. 2021)? Der Fokus h\u00e4ngt sicherlich vom Forschungsinteresse, schlussendlich aber auch von der Verf\u00fcgbarkeit der Daten ab. In jedem Fall m\u00fcssen gen\u00fcgend Daten vorhanden sein, um sp\u00e4ter valide Aussagen machen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Um die Outcomes unterschiedlicher Gruppen miteinander vergleichen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen diese Gruppen durch mathematische Verfahren homogenisiert werden. Bei der Homogenisierung der Fallgruppen, die im Gegensatz zu interventionellen Studien nicht prospektiv, sondern retrospektiv statistisch erfolgen muss, bieten sich unterschiedliche Verfahren an. Ein sehr beliebtes Verfahren ist hierbei das Propensity Score Matching. Nach dem Matching lassen sich dann die Outcomes der Gruppen vergleichen.<\/p>\n<p>Um aber einen doppelt robusten Ansatz zu w\u00e4hlen und etwaige Unterschiede in den Kovariaten noch vollst\u00e4ndig auszugleichen, wird empfohlen, eine Regressionsanalyse unter Einschluss relevanter Kovariaten durchzuf\u00fchren, bevor am Ende die marginalen Effekte berechnet werden (Greifer 2023).<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div><div id='text-unter-abb-1'  class='avia-section av-5iuqq-66f6f112057ba9d6d4510bcee76aeca8 main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-75  el_after_av_section  el_before_av_section  avia-bg-style-scroll container_wrap fullsize'  ><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-4u8bm-a2ba95377ab944a48e4c4529908f9566\">\n.avia_transform .flex_column.av-4u8bm-a2ba95377ab944a48e4c4529908f9566{\nanimation-duration:1.5s;\n}\n<\/style>\n<div  class='flex_column av-4u8bm-a2ba95377ab944a48e4c4529908f9566 av_one_full  avia-builder-el-76  el_before_av_one_fifth  avia-builder-el-first  first flex_column_div av-animated-generic left-to-right  '     ><section  class='av_textblock_section av-m1q687vz-5a511237d3af21ceffff7d3f249b9b48 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><h2>Potenzielle RWE-Ergebnisse<\/h2>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-48q66-a72a9feca4506243ced4fdb3f02404a5 av_one_fifth  avia-builder-el-78  el_after_av_one_full  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div><div  class='flex_column av-3q9l6-b1bc1f5ce61c774075d3650d8870b81a av_four_fifth  avia-builder-el-79  el_after_av_one_fifth  avia-builder-el-last  linie-links flex_column_div  column-top-margin'     ><section  class='av_textblock_section av-m1q6astd-64821353a37936a402a032a1eca8169a '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><p><em>Nachfolgend stellen wir eine wissenschaftliche Publikation vor, die aus Real World Daten erstellt und im medizinischen Peer-Reviewed Journal Viruses publiziert wurde:<\/em><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Bernauer E, Alebrand F, Heurich M (2023)<\/strong> Same but Different? Comparing the Epidemiology, Treatments and Outcomes of COVID-19 and Non-COVID-19 ARDS Cases in Germany Using a Sample of Claims Data from 2021 and 2019. Viruses 2023, 15(6)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Zielsetzung der Studie bestand darin, die Komorbidit\u00e4ten, Behandlungen und klinischen Ergebnisse von COVID-19-assoziiertem ARDS im Vergleich zu nicht-COVID-19-assoziiertem ARDS zu vergleichen. Hierbei verwendeten wir die BinDoc Forschungsdatenbank als repr\u00e4sentative Stichprobe. Unter den vielen Gemeinsamkeiten konnten signifikante Unterschiede in Bezug auf Therapie und Komorbidit\u00e4ten festgestellt werden:<\/p>\n<ul>\n<li>COVID-19 ARDS-F\u00e4lle wiesen weniger Komorbidit\u00e4ten und unerw\u00fcnschte Ereignisse auf.<\/li>\n<li>COVID-19 ARDS-F\u00e4lle erhielten h\u00e4ufiger eine nicht invasive Beatmung und Nasal High- Flow Therapie.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Erkenntnisse tragen zu einem besseren Verst\u00e4ndnis des Krankheitsverlaufs und des Therapieerfolgs bei und k\u00f6nnen somit klinischen Entscheidungstr\u00e4gern helfen.<br \/>\n<br class=\"avia-permanent-lb\" \/>Die gesamte Studie kann unter <a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/1999-4915\/15\/6\/1324\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.mdpi.com\/1999-4915\/15\/6\/1324<\/a> nachgelesen werden.<br \/>\n<br class=\"avia-permanent-lb\" \/>Weitere Research-Projekte k\u00f6nnen unter <a href=\"https:\/\/www.bindoc.de\/research-notes\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.bindoc.de\/research-notes<\/a> eingesehen werden.<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div><div id='literatur'  class='avia-section av-344oa-8251998a11d63a3c722c1b936540e1ca main_color avia-section-default avia-no-shadow  avia-builder-el-81  el_after_av_section  el_before_av_section  avia-bg-style-scroll container_wrap fullsize'  ><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n<div  class='flex_column av-2yw0m-b16cddbd4427426818485d84dd93f260 av_one_full  avia-builder-el-82  el_before_av_one_fifth  avia-builder-el-first  first flex_column_div  '     ><section  class='av_textblock_section av-253eq-327fea5dc5d78b18762ad53c87760010 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><h2>Literatur<\/h2>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-1i63m-14d0d3f1bcc953d226fddebcc5606655 av_one_fifth  avia-builder-el-84  el_after_av_one_full  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div><div  class='flex_column av-3iya-a0de46ee5da40835d3b607ae53c8711f av_four_fifth  avia-builder-el-85  el_after_av_one_fifth  avia-builder-el-last  flex_column_div  column-top-margin'     ><section  class='av_textblock_section av-m1q6cm18-eef76b37136dbd72a5d206d8dccbb2b5 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock'  itemprop=\"text\" ><p><strong>Behrendt CA (2019)<\/strong> Was ist die Realit\u00e4t hinter der Real-World-Evidenz? Gef\u00e4sschirurgie 24, 7\u20138<\/p>\n<p><strong>Bernauer E, Alebrand F, Heurich M (2023)<\/strong> Same but Different? Comparing the Epidemiology, Treatments and Outcomes of COVID-19 and Non-COVID-19 ARDS Cases in Germany Using a Sample of Claims Data from 2021 and 2019. Viruses 2023, 15(6)<\/p>\n<p><strong>BVMed (2024)<\/strong> Real-World-Evidenz bei der Nutzenbewertung von MedTech-Methoden beachten. URL: <a href=\"https:\/\/www.bvmed.de\/verband\/presse\/pressemeldungen\/real-world-evidenz-bei-der-nutzenbewertung-von-medtech-methoden-beachten\">https:\/\/www.bvmed.de\/verband\/presse\/pressemeldungen\/real-world-evidenz-bei-der-nutzenbewertung-von-medtech-methoden-beachten<\/a> (abgerufen am 26.07.2024)<\/p>\n<p><strong>Ettorchi-Tard, A, Levif M, Michel P (2012)<\/strong> Benchmarking: a method for continuous quality improvement in health. Healthcare policy = Politiques de sante 7(4), e101\u2013e119<\/p>\n<p><strong>Friede T, R\u00f6ver C, Mathes T (2023)<\/strong> Verkn\u00fcpfung von randomisierten kontrollierten Studien und Real World Data. Pr\u00e4vention und Gesundheitsf\u00f6rderung. URL: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11553-023-01016-9\">https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11553-023-01016-9<\/a> (abgerufen am 26.07.2024)<\/p>\n<p><strong>Greifer N (2023)<\/strong> Assessing Balance. URL: <a href=\"https:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/MatchIt\/vignettes\/assessing-balance.html\">https:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/MatchIt\/vignettes\/assessing-balance.html<\/a> (abgerufen am 26.07.2024)<\/p>\n<p><strong>Greifer N, Stuart EA (2021)<\/strong> Choosing the causal Estimand for propensity score Analysis of observational studies (arXiv:2106.10577), URL: <a href=\"http:\/\/arxiv.org\/abs\/2106.10577\">http:\/\/arxiv.org\/abs\/2106.10577<\/a> (abgerufen am 26.07.2024)<\/p>\n<p><strong>Habs M, Dingermann T, Bachmeier BE et al. (2023)<\/strong> Real World Evidence (RWE) in der Phytotherapie. Zeitschrift f\u00fcr Allgemeinmedizin 99, 182\u2013189. URL: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s44266-023-00021-7\">https:\/\/doi.org\/10.1007\/s44266-023-00021-7<\/a> (abgerufen am 26.07.2024)<\/p>\n<p><strong>Schneeweiss, S. (2023)<\/strong> Von Real-World-Daten zur Real-World-Evidenz: eine praktische Anleitung. Pr\u00e4vention und Gesundheitsf\u00f6rderung. URL: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11553-023-01026-7\">https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11553-023-01026-7<\/a> (abgerufen am 26.07.2024)<\/p>\n<p><strong> Slagman A, Hoffmann F, Horenkamp-Sonntag D et al. (2023)<\/strong> Analyse von Routinedaten in der Gesundheitsforschung: Validit\u00e4t, Generalisierbarkeit und Herausforderungen. Z Allg Med 99, 86\u201392. URL: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s44266-022-00004-0\">https:\/\/doi.org\/10.1007\/s44266-022-00004-0<\/a> (abgerufen am 26.07.2024)<\/p>\n<p><strong>Vogelmann T (2019)<\/strong> Evidence Generation: Wie k\u00f6nnen Sie mit Real World Evidence Ihren Marktzugang erfolgreicher gestalten? In: Schubert T, Vogelmann T (Hrsg.) Market Access in der Medizintechnik, 249\u2013281. Springer Fachmedien Wiesbaden<\/p>\n<p><strong>Ziemssen T et al. (2017)<\/strong> Real-world-Evidenz. Nervenarzt 88, 1153\u20131158<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwp7fdr4-02f41c9ec7729644facf203264d2fad3\">\n.avia-section.av-lwp7fdr4-02f41c9ec7729644facf203264d2fad3{\nbackground-color:#538daf;\nbackground-image:unset;\n}\n<\/style>\n<div id='bindoc'  class='avia-section av-lwp7fdr4-02f41c9ec7729644facf203264d2fad3 main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-87  el_after_av_section  el_before_av_section  avia-bg-style-scroll container_wrap fullsize'  ><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-ztzq-d43d7de0b22ded27dea8d8e02d9ec3c9\">\n#top .hr.hr-invisible.av-ztzq-d43d7de0b22ded27dea8d8e02d9ec3c9{\nheight:30px;\n}\n<\/style>\n<div  class='hr av-ztzq-d43d7de0b22ded27dea8d8e02d9ec3c9 hr-invisible  avia-builder-el-88  el_before_av_one_full  avia-builder-el-first '><span class='hr-inner '><span class=\"hr-inner-style\"><\/span><\/span><\/div>\n<div  class='flex_column av-347zq-4ce48fa4a6ae357139364eb2a159e0a7 av_one_full  avia-builder-el-89  el_after_av_hr  el_before_av_one_fifth  first flex_column_div  '     ><style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-2kxs2-0582dd6f7ab036b35c2438b4bb722c03\">\n#top .av_textblock_section.av-2kxs2-0582dd6f7ab036b35c2438b4bb722c03 .avia_textblock{\ncolor:#ffffff;\n}\n<\/style>\n<section  class='av_textblock_section av-2kxs2-0582dd6f7ab036b35c2438b4bb722c03 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock av_inherit_color'  itemprop=\"text\" ><h2 style=\"color: #ffffff;\">\u00dcber BinDoc<\/h2>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-2119m-80b5e324a39b1703235310533ba7e8eb av_one_fifth  avia-builder-el-91  el_after_av_one_full  el_before_av_four_fifth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div><div  class='flex_column av-4t0m-f925b3e44d0e8145f6af39e052e7d7e4 av_four_fifth  avia-builder-el-92  el_after_av_one_fifth  avia-builder-el-last  flex_column_div  column-top-margin'     ><style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-12vva-7c2d930841d43ee80abaf5fa5b1a4175\">\n#top .av_textblock_section.av-12vva-7c2d930841d43ee80abaf5fa5b1a4175 .avia_textblock{\ncolor:#ffffff;\n}\n<\/style>\n<section  class='av_textblock_section av-12vva-7c2d930841d43ee80abaf5fa5b1a4175 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock av_inherit_color'  itemprop=\"text\" ><p>Die BinDoc GmbH hat sich auf die Analyse von Krankenh\u00e4usern spezialisiert und hierzu eine innovative cloudbasierte Analyseplattform entwickelt. Innerhalb der Softwareplattform BinDoc Meta vereint das Unternehmen umfangreiche Markt- und Wettbewerbsanalysetools sowie die gr\u00f6\u00dfte Forschungsplattform im deutschsprachigen Raum.<br \/>\n<br class=\"avia-permanent-lb\" \/>BinDoc GmbH<br \/>\nKarlstra\u00dfe 3<br \/>\n72072 T\u00fcbingen<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwp7mjf1-54a3bc9e0f6c04b0298bb3b9dcb235f9\">\n.avia-section.av-lwp7mjf1-54a3bc9e0f6c04b0298bb3b9dcb235f9{\nbackground-color:#538daf;\nbackground-image:unset;\n}\n<\/style>\n<div id='autoren'  class='avia-section av-lwp7mjf1-54a3bc9e0f6c04b0298bb3b9dcb235f9 main_color avia-section-default avia-no-border-styling  avia-builder-el-94  el_after_av_section  avia-builder-el-last  avia-bg-style-scroll container_wrap fullsize'  ><div class='container av-section-cont-open' ><div class='template-page content  av-content-full alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-30'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n<div  class='flex_column av-1c7o6-c6e72c85a0fb9768e23df4f08fabbf4e av_one_full  avia-builder-el-95  el_before_av_one_fifth  avia-builder-el-first  first flex_column_div  '     ><style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwp7n6gi-9a5024c5c7f2966163f766ffdc44c2cf\">\n#top .av_textblock_section.av-lwp7n6gi-9a5024c5c7f2966163f766ffdc44c2cf .avia_textblock{\ncolor:#ffffff;\n}\n<\/style>\n<section  class='av_textblock_section av-lwp7n6gi-9a5024c5c7f2966163f766ffdc44c2cf '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock av_inherit_color'  itemprop=\"text\" ><h2 style=\"color: #ffffff;\">Autor:innen<\/h2>\n<\/div><\/section><\/div><div  class='flex_column av-yjma-408f9b2176a31c00b64b10228752315e av_one_fifth  avia-builder-el-97  el_after_av_one_full  el_before_av_one_fourth  first flex_column_div  column-top-margin'     ><\/div><div  class='flex_column av-5bip6-334b1fb33c4ae4e00701144c95e83a14 av_one_fourth  avia-builder-el-98  el_after_av_one_fifth  el_before_av_one_fourth  flex_column_div  column-top-margin'     ><p>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-4c2gq-90633a0d52a5a6c47b02383e71552837\">\n.avia-image-container.av-4c2gq-90633a0d52a5a6c47b02383e71552837 img.avia_image{\nbox-shadow:none;\n}\n.avia-image-container.av-4c2gq-90633a0d52a5a6c47b02383e71552837 .av-image-caption-overlay-center{\ncolor:#ffffff;\n}\n<\/style>\n<div  class='avia-image-container av-4c2gq-90633a0d52a5a6c47b02383e71552837 av-styling-circle avia-align-center  avia-builder-el-99  el_before_av_hr  avia-builder-el-first  portrait'   itemprop=\"image\" itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/ImageObject\" ><div class=\"avia-image-container-inner\"><div class=\"avia-image-overlay-wrap\"><img decoding=\"async\" fetchpriority=\"high\" class='wp-image-13 avia-img-lazy-loading-not-13 avia_image ' src=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Anne-Demond-300x300.webp\" alt='' title='Anne-Demond'  height=\"300\" width=\"300\"  itemprop=\"thumbnailUrl\" srcset=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Anne-Demond-300x300.webp 300w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Anne-Demond-80x80.webp 80w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Anne-Demond-36x36.webp 36w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Anne-Demond-180x180.webp 180w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Anne-Demond.webp 500w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/div><\/div><\/div><br \/>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-3s2k2-1214135e6f5a91f4ee7e395220c8106f\">\n#top .hr.hr-invisible.av-3s2k2-1214135e6f5a91f4ee7e395220c8106f{\nheight:30px;\n}\n<\/style>\n<div  class='hr av-3s2k2-1214135e6f5a91f4ee7e395220c8106f hr-invisible  avia-builder-el-100  el_after_av_image  el_before_av_textblock '><span class='hr-inner '><span class=\"hr-inner-style\"><\/span><\/span><\/div><br \/>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-3aix6-762f8bfa57a0281c74424c5314a5a13d\">\n#top .av_textblock_section.av-3aix6-762f8bfa57a0281c74424c5314a5a13d .avia_textblock{\ncolor:#ffffff;\n}\n<\/style>\n<section  class='av_textblock_section av-3aix6-762f8bfa57a0281c74424c5314a5a13d '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock av_inherit_color'  itemprop=\"text\" ><h4 style=\"text-align: center; color: #ffffff;\">Anne Demond<\/h4>\n<p style=\"text-align: center;\"><a href=\"mailto:eva.bernauer@bindoc.de\">anne.demondr@bindoc.de<\/a><\/p>\n<\/div><\/section><\/p><\/div><div  class='flex_column av-2xq4a-fcca019ff535523db0847ad173df152f av_one_fourth  avia-builder-el-102  el_after_av_one_fourth  el_before_av_hr  flex_column_div  column-top-margin'     ><p>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-274bq-dd1f7747daaaa2863d805af09ff79142\">\n.avia-image-container.av-274bq-dd1f7747daaaa2863d805af09ff79142 img.avia_image{\nbox-shadow:none;\n}\n.avia-image-container.av-274bq-dd1f7747daaaa2863d805af09ff79142 .av-image-caption-overlay-center{\ncolor:#ffffff;\n}\n<\/style>\n<div  class='avia-image-container av-274bq-dd1f7747daaaa2863d805af09ff79142 av-styling-circle avia-align-center  avia-builder-el-103  el_before_av_hr  avia-builder-el-first  portrait'   itemprop=\"image\" itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/ImageObject\" ><div class=\"avia-image-container-inner\"><div class=\"avia-image-overlay-wrap\"><img decoding=\"async\" fetchpriority=\"high\" class='wp-image-14 avia-img-lazy-loading-not-14 avia_image ' src=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Manuel-Heurich-300x300.webp\" alt='' title='Manuel-Heurich'  height=\"300\" width=\"300\"  itemprop=\"thumbnailUrl\" srcset=\"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Manuel-Heurich-300x300.webp 300w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Manuel-Heurich-80x80.webp 80w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Manuel-Heurich-36x36.webp 36w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Manuel-Heurich-180x180.webp 180w, https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-content\/uploads\/sites\/20\/2024\/05\/Manuel-Heurich.webp 500w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/div><\/div><\/div><br \/>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-1jt7e-bcf48896a48a7221afabc8023ebf67f0\">\n#top .hr.hr-invisible.av-1jt7e-bcf48896a48a7221afabc8023ebf67f0{\nheight:30px;\n}\n<\/style>\n<div  class='hr av-1jt7e-bcf48896a48a7221afabc8023ebf67f0 hr-invisible  avia-builder-el-104  el_after_av_image  el_before_av_textblock '><span class='hr-inner '><span class=\"hr-inner-style\"><\/span><\/span><\/div><br \/>\n\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-nwle-bf960a74ba5eda59025b784d2c1d1405\">\n#top .av_textblock_section.av-nwle-bf960a74ba5eda59025b784d2c1d1405 .avia_textblock{\ncolor:#ffffff;\n}\n<\/style>\n<section  class='av_textblock_section av-nwle-bf960a74ba5eda59025b784d2c1d1405 '   itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock av_inherit_color'  itemprop=\"text\" ><h4 style=\"text-align: center; color: #ffffff;\">Manuel Heurich<\/h4>\n<p style=\"text-align: center;\"><a href=\"mailto:eva.bernauer@bindoc.de\">manuel.heurich@bindoc.de<\/a><\/p>\n<\/div><\/section><\/p><\/div>\n<style type=\"text\/css\" data-created_by=\"avia_inline_auto\" id=\"style-css-av-lwp80ep3-072dbb7067f1a275c6fcdec229f49e4a\">\n#top .hr.hr-invisible.av-lwp80ep3-072dbb7067f1a275c6fcdec229f49e4a{\nheight:60px;\n}\n<\/style>\n<div  class='hr av-lwp80ep3-072dbb7067f1a275c6fcdec229f49e4a hr-invisible  avia-builder-el-106  el_after_av_one_fourth  avia-builder-el-last '><span class='hr-inner '><span class=\"hr-inner-style\"><\/span><\/span><\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-30","page","type-page","status-publish","hentry"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/30","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30"}],"version-history":[{"count":77,"href":"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/30\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":144,"href":"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/30\/revisions\/144"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.mwv-landingpages.de\/whitepaper-real-world-evidence\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}