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Hintergrund:
Es besteht kein Zweifel, dass auch in der Schweiz zu viel Antibiotika verschrieben werden – in der Medizin aber auch in der Landwirtschaft. Es wird auch nicht bezweifelt, dass die hohe Verschreibungsrate in einem kausalen Zusammenhang mit der weltweit zunehmenden Resistenzentwicklung gegen Antibiotika steht. Verschiedene Interventionen mit der Absicht die Verschreibungsrate von Antibiotika zu senken wurden auf ihre Wirksamkeit untersucht; Kommunikationstraining, Fortbildungen über die Indikationen von Antibiotika, elektronische Unterstützungssysteme. Die Effekte waren unterschiedlich und meist auf eine eng begrenzte Gruppe beschränkt.
In dieser Studie wird eine Methode beschrieben und deren Wirksamkeit evaluiert, die im gesamten Gesundheitssystem eines Staates angewandt werden kann. Die Methode besteht aus viermal jährlichem schriftlichen Feedback über die eigene Verschreibungsfrequenz, verglichen zum Mittelwert aller anderen Ärzte.
Einschlusskriterien:
- Grundversorger in der Schweiz die zur Gruppe der 2900 Ärzte gehören, die im Jahr vor der Randomisierung am meisten Antibiotika verschrieben (Dosen Antibiotika/100 Konsultationen) haben.
Ausschlusskriterien:
- Ambulatorien und Spitäler
- Ärzte mit weniger als 100 Patienten pro Jahr
Studiendesign und Methode:
Randomisierte Studie; die Daten für die Studie stammen aus der Datenbank der Santesuisse, einem der Dachverbände der Krankenversicherer in der Schweiz, und aus dem zentralen Ärzteregister.
Studienort:
Schweiz
Interventionen:
- Interventionsgruppe: Ärzte und Ärztinnen in dieser Gruppe erhielten zwei Jahre lang jeden dritten Monat Informationen in schriftlicher Form über ihre eigene Verschreibungshäufigkeit von Antibiotika (pro hundert Konsultationen) – verglichen mit dem Mittelwert aller anderen Mediziner.
- Kontrollgruppe: Mediziner in der Kontrollgruppe wurden über die Studie nicht informiert; sie wussten gar nicht, dass sie Teil einer Studie sind.
Outcome:
Primärer Outcome
- DDD pro 100 Konsultationen („Defined, Daily Doses“; DDD ist eine anerkannte Methode um die Verschreibung/Verbrauch von Medikamenten innerhalb von oder zwischen grossen Kollektiven, wie Staaten, vergleichen zu können)
- Die DDD pro 100 Konsultationen wurden für bestimmte Altersgruppen (0 bis 5 Jahre, 6 bis 18 Jahre, 19 bis 65 Jahre, über 65-jährig) für beide Geschlechter, für verschiedene Klassen an Antibiotika und für das erste und zweite Jahr der Intervention berechnet.
Resultat:
- 1450 Mediziner wurden in die Interventionsgruppe randomisiert; 211 (14.6%) von diesen Medizinern wollten an der Studie nicht mehr weiter teilnehmen.
- Während der zweijährigen Studienphase wurden annähernd 11 Millionen Konsultationen registriert, und gut eine Million (fast 1.2 Millionen) Schachteln an Antibiotika verschrieben.
- In der Periode vor der Intervention wurden in beiden Gruppen 100.7 DDD/100 Konsultationen verschrieben; im ersten Jahr der Intervention 90.4 DDD/100 Konsultationen, im zweiten Jahr 92.1 DDD/100 Konsultationen, mit grossen saisonalen Schwankungen.
- Insgesamt konnten keine signifikanten Unterschiede in der Verschreibungshäufigkeit von Antibiotika in den beiden Jahren zwischen der Interventions- und Kontrollgruppe nachgewiesen werden.Im ersten Jahr der Intervention nahmen in der Interventionsgruppe die Verschreibungen bei 6 bis 18-jährigen stärker ab als in der Kontrollgruppe; im zweiten Jahr in der Gruppe der 19 bis 65-Jährigen.
- Auch auf die Klasse der verschriebenen Antibiotika hatte die Intervention kaum einen Einfluss, die Verschreibung von Makrolid-Antibiotika nahm im zweiten Jahr in der Interventionsgruppe ab.
Kommentar:
- Diese Studie liefert keine Hinweise, dass ein regelmässiges, personalisiertes Feedback über die Häufigkeit von Antibiotikaverschreibungen zu einer Reduktion von Verschreibungen führt.
- Das ist ein Ergebnis, das man so eigentlich nicht von vorneherein erwartet hätte.
- Nicht erklärt ist die doch zehnprozentige Abnahme der Antibiotikaverschreibungen in der Phase vor der Randomisierung und der Beobachtungsphase. Diese Abnahme ist auch in der Kontrollgruppe zu beobachten. Es kann natürlich sein, dass so eine ausgeprägte Schwankung zufällig ist, das muss aber nicht unbedingt so sein.
Literatur:
Hemkens LG et al. Personalized Prescription Feedback Using Routinely Collected Data to Reduce Antibiotic Use in Primary Care: A Randomized Clinical Trial