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2023
Journal Article
Title
„Real-life“-Evidenz bei der Allergen-Immuntherapie (AIT): praktische Anwendung und Nutzen von mHealth-Apps
Other Title
Real-life evidence in allergen immunotherapy: Moving forward with mHealth apps
Abstract
Ziel: Die Wirksamkeit und Sicherheit der Allergen-Immuntherapie (AIT) bei allergischer Rhinitis (AR) wird klassischerweise anhand randomisierter kontrollierter Studien (RCTs) bewertet. RCTs weisen einige methodische Schwächen auf. Daher ist es sinnvoll, ihre Ergebnisse mit den Daten aus der Versorgungsrealität („Real-life“) zu ergänzen. Unser Ziel war es, die derzeit genutzten „mobile Health“ (mHealth-)Apps zu bewerten, die für die Erfassung von Daten über die Anwendung der AIT bei AR in der Versorgungsrealität verwendet werden können.
Methoden: Wir haben ein automatisches Bewertungs-Tool angewendet, um die mHealth-Apps (verfügbar im Google Play Store und im Apple App Store) zu identifizieren, die zur Erfassung von Daten zur AIT für AR verwendet werden können. Apps, die den Einschlusskriterien entsprachen, wurden überprüft und die entsprechende Evidenz für ihren Einsatz bewertet.
Ergebnisse: Wir identifizierten fünf Apps, die bei der Erfassung der AR Verwendung finden und welche in wissenschaftlichen Publikationen beschrieben worden sind: AirRater®, AllergyMonitor®, MASK-air®, Husteblume-und-Pollen-App. Von diesen erfassen nur MASK-air® und AllergyMonitor® den Einsatz der AIT bei Patienten mit AR. MASK-air® ermöglicht den Vergleich der erfassten Daten von Patienten, die mit AIT behandelt wurden, mit einer entsprechenden Kontrollgruppe ohne AIT. Darüber hinaus war es mit dieser App möglich, einen kombinierten Symptom-/Medikations-Score weiter zu entwickeln und als primären Endpunkt für zukünftige AIT-Studien vorzuschlagen. Für die AllergyMonitor® App konnte gezeigt werden, dass mHealth-Ansätze die Adhärenz bei der AIT sowie das Verordnungsverhalten mithilfe der Pollenflugdaten verbessern können.
Schlussfolgerung: mHealth-Tools ermöglichen die Erfassung großer Datenmengen und können für die Hypothesen-Generierung bei der AIT nützlich sein. Allerdings müssen solche Hypothesen durch epidemiologische Studien und RCTs bestätigt werden.
Methoden: Wir haben ein automatisches Bewertungs-Tool angewendet, um die mHealth-Apps (verfügbar im Google Play Store und im Apple App Store) zu identifizieren, die zur Erfassung von Daten zur AIT für AR verwendet werden können. Apps, die den Einschlusskriterien entsprachen, wurden überprüft und die entsprechende Evidenz für ihren Einsatz bewertet.
Ergebnisse: Wir identifizierten fünf Apps, die bei der Erfassung der AR Verwendung finden und welche in wissenschaftlichen Publikationen beschrieben worden sind: AirRater®, AllergyMonitor®, MASK-air®, Husteblume-und-Pollen-App. Von diesen erfassen nur MASK-air® und AllergyMonitor® den Einsatz der AIT bei Patienten mit AR. MASK-air® ermöglicht den Vergleich der erfassten Daten von Patienten, die mit AIT behandelt wurden, mit einer entsprechenden Kontrollgruppe ohne AIT. Darüber hinaus war es mit dieser App möglich, einen kombinierten Symptom-/Medikations-Score weiter zu entwickeln und als primären Endpunkt für zukünftige AIT-Studien vorzuschlagen. Für die AllergyMonitor® App konnte gezeigt werden, dass mHealth-Ansätze die Adhärenz bei der AIT sowie das Verordnungsverhalten mithilfe der Pollenflugdaten verbessern können.
Schlussfolgerung: mHealth-Tools ermöglichen die Erfassung großer Datenmengen und können für die Hypothesen-Generierung bei der AIT nützlich sein. Allerdings müssen solche Hypothesen durch epidemiologische Studien und RCTs bestätigt werden.
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