Transkript der Episode (wortgetreu)

Alexander Stahmann:

Wir haben diese Infrastruktur, wir können darauf aufsetzen, auch randomisierte kontrollierte Studien machen und das Register beispielsweise direkt für die Rekrutierung nutzen. Also Sie müssen ganz viele Variablen als Zentrum dann nicht doppelt dokumentieren, sondern können sagen - wir können als Studienleitung quasi mit Ihnen zusammen sagen, das und das sind unsere Einschlusskriterien. Wir gucken im Register, welche Zentren haben davon eine relevante Stichprobengröße und dann sagt das Zentrum, okay, ich bin dabei.

Prof. Tobias Ruck:

Das war die Stimme von Alexander Stahmann, Leiter und Koordinator des DMSG MS-Registers in Deutschland, mit dem ich mich heute über das Thema Real World Data bei Multipler Sklerose unterhalten werde. Und damit begrüße ich Sie zu einer neuen Folge unseres Podcasts Nervennahrung, dem Podcast von Neurologen für Neurologen. Mein Name ist Tobias Ruck, ich bin Direktor der Neurologischen Klinik und Poliklinik am BG Universitätsklinikum Bergmannsheil und zusammen mit meinem Kollegen Mathias Mäurer, dem Chefarzt der Neurologischen Klinik am Klinikum Würzburg Mitte, moderiere ich diesen Podcast zu spannenden und aktuellen Themen in der klinischen Neurologie.

Ja, Herr Stahmann, willkommen. Wir wollen uns ja heute über Real World Data unterhalten. Was ist das denn überhaupt und wofür ist das gut?

Alexander Stahmann:

Ja, vielen Dank für die Einladung. Schön hier zu sein, schon oft gehört, noch nie, oder doch schon einmal gesehen quasi von außen die Box, diesmal mal in der Box. Eine spannende Frage, Real World Data galt ja lange als das Schmuddelkind quasi, auch was die Akzeptanz quasi im Hinblick auf die Nutzenbewertung angeht. Ich glaube Real World Data ist ein Buzzword und wichtig ist es auch ein bisschen zu unterscheiden. Was wir alle glaube ich kennen und die meisten darunter verstehen sind die klassischen Abrechnungsdaten, also das, was im großen Kontext als Claims Data läuft, was für viele Fragestellungen sicherlich auch schon ausreichend ist, was aber gerade, wenn man tiefer in die einzelnen Indikationen einsteigen will, einfach die Granularität nicht hat. Und, was gerne vergessen wird, wenn damit dann politisch argumentiert wird, die Daten sind für die Abrechnung kodiert worden. Sie sind klinisch tätig, Sie wissen, es gibt entsprechend Experten in den Häusern, die nichts anderes machen als Optimierung der Kodierung, sodass auch wirklich alles, was man bei dem Patienten gefunden hat, dann auch passend kodiert ist. Und alles, was man vielleicht –

Prof. Tobias Ruck:

Nicht nur das. Manche ICD Codes passen ja dann auch einfach gar nicht zu der Erkrankung und man muss halt was kodieren.

Alexander Stahmann:

Genau, und für manche Sachen muss man auch zumindest einen Verdacht haben, damit man die Untersuchung abrechnen kann, also wenn man Sachen ausschließen will, dann muss man zumindest mal einen Verdacht dafür kodiert haben. Und nicht immer klappt das so mit der Übertragung, haben wir den Eindruck, dass das nur eine Verdachtsdiagnose, ein Ausschluss einer Diagnose war.

Ich glaube, davon gut abgrenzen lassen sich Studien, Kohorten und Registerdaten, weil dort ein enormer Aufwand in die Kuratierung der Daten ist und es ist eine ganz andere Datentiefe. Da haben wir auch viel größere Sicherheit. In der Regel werden diese Daten ja auch von spezialisierten Einrichtungen, jetzt beispielsweise in der Neurologie erhoben, sei es bei NMOSD oder Myasthenia gravis oder auch bei uns in der MS, wo schon seit vielen Jahren entsprechend dann auch deutlich über das, was an, ich sage jetzt mal, in den ICD Codes und in den Abrechnungscodes zu findenden Informationen, dann strukturiert erfasst werden muss. Und ich glaube diese Art von Daten mit denen auch da entsprechend aufwendig qualitätsgesichert wird, das sind andere Daten als die Abrechnungsdaten und ich glaube den Punkt muss man machen. Studiendaten, Kohortendaten, also z.B. die vom Kompetenznetz, auch mit extrem viel Aufwand erhoben, Studiendaten nochmal deutlich mehr als Kohorten- und Registerdaten, mit Source Data Verification fallen alle so ein bisschen unter, also fallen alle unter dieses Buzzword und je nach Fragestellung muss man sich sehr genau angucken, was haben wir denn vorliegen und was können wir dafür benutzen. Und ich glaube da sind wir gut dran beraten.

Prof. Tobias Ruck:

Wie so oft, alles hat Vor- und Nachteile natürlich. Die Abrechnungsdaten sind natürlich relativ leicht verfügbar, auch in sehr großer Zahl gut verfügbar, aber natürlich die Tiefe der Daten ist eine andere. Vielleicht nehmen Sie uns mal so kurz in den Alltag eines Registerverantwortlichen mit. Wie sieht der denn aus und was können wir Ärztinnen und Ärzte besser machen, dass ihr Leben vielleicht leichter wird oder vielleicht unsere Daten insgesamt besser?

Alexander Stahmann:

Wie sieht mein Alltag aus? Der hat sich stark gewandelt. Ich mache das, ich bin beim MS Register 2014 gestartet, da war das Register ein anderes, muss man dazu sagen. Damals bestand mein Alltag noch sehr viel aus hands-on Technikthemen tatsächlich zu definieren. Wie kriegen wir das Register onlinebasiert hin, sodass nicht mehr in den einzelnen Praxen und Kliniken irgendwie eine Software installiert oder upgedatet werden muss. Was bei 180 Zentren und 180 IT-Verantwortlichen keinen Spaß macht, wenn sie da ein Update installieren wollen, dann warten sie 3 Jahre, bis da irgendwas passiert ist. Das wollen wir nicht und das konnten wir glücklicherweise umstellen und heute ist mein Fokus viel stärker darauf, Kooperationen zu schauen, also wie können wir beispielsweise auch mit anderen Registern zusammenarbeiten, um perspektivisch Doppel-Dokumentationen einfach auch zu vermeiden, weil wir haben beispielsweise jetzt für die kleine Gruppe an Patienten, die in Deutschland Stammzell-transplantiert wurden aufgrund ihrer MS. Für die gibt es strukturierte Daten im EBMT Register zum Beispiel und diese Daten dann nochmal durch die neurologischen Einrichtungen aufgrund von Arztbriefen abtippen zu lassen macht keinen Sinn, also da zu gucken, dass wir das strukturiert übertragen können, aber auch beispielsweise wenn Zentren eine strukturierte Primärdokumentation der MS haben. Das haben einige Unikliniken etabliert, dass sie das geschafft haben, beispielsweise durch die MII, also die Medizininformatik-Initiative, wurde ja in einem, gerade in den süddeutschen Universitätskliniken, eine strukturierte Dokumentation der MS eingeführt. Und diese Daten muss nicht ein armer Mensch noch mal händisch abtippen, um sie in unser Register einzupflegen, sondern das ist etwas, was sinnvollerweise Techniker machen und sich da drum kümmern.

Das sind so strategische Punkte, aber natürlich ist es auch viel mehr in den Fokus gegangen, wie können wir basierend auf dem Register ergänzende Fragestellungen beantworten. Also an welchen Stellen reicht das, was wir an Basisdaten im Register haben und wo kommen noch Sachen dazu und wie kriegen wir das dann gut und niederschwellig gelöst, dass die Patienten das zum Beispiel eintragen. Es gab eine spannende Studie jetzt zum Beispiel von Frau Hellwig und Herrn Feissner und Zentren aus dem Register, die sich dem Thema Menopause gewidmet haben, wo wir 1000 Frauen ausschließlich quasi über das Register rekrutiert haben und die nochmal explizit zusätzlich befragt haben, nochmal ein SDMT gemacht haben, cross-sectional, solche Art von Mehrwertschaffung, sage ich jetzt mal, des Registers quasi ist, was wo wir, wo wir stark dran arbeiten.

Prof. Tobias Ruck:

Die man ja auch nie in klinischen Studien abbilden kann, solche Fragestellungen.

Alexander Stahmann:

Sehr schwierig, sage ich jetzt mal, oder bzw. dafür ein Funding zu kriegen, das war jetzt eine DMSG Forschungsförderungs-Thema zum Beispiel. Das sind Dinge, an denen ich stärker unterwegs bin.

Die zweite Frage war ja so ein bisschen, wie können Sie mir das Leben leichter machen. Ich glaube, die erste Hürde ist schon, dass Sie offen dafür sind, dieses Thema mit einem Gewicht einzuordnen und uns, mir und meinem Team ist völlig klar, wir stehen in einer harten Konkurrenz um die Zeit des Personals in den Zentren und deswegen ist es umso wichtiger, dass wir den Zentren zurückspielen, was sie uns liefern, also dass sie auch eine Einschätzung kriegen: Was ist denn, wie sieht denn mein Kollektiv aus, was ich ins Register melde? Wie sieht das z.B. im Vergleich zu anderen Zentren aus, also so eine Art Benchmarking, das bieten wir an. Und wenn sie diese Hürde schon genommen haben, sagen das Register ist nicht völliger Quatsch und es hat Mehrwert für mich, aber vielleicht auch für meine Patienten und für die MS-Patienten in Deutschland global, dann haben sie schon einen großen Schritt gemacht, dann sind sie nämlich auch auf uns zugegangen und haben quasi gesagt, ja das macht Arbeit - wie alles - und es ist auch vielleicht etwas, wo ich nicht sofort den Mehrwert habe, aber perspektivisch sehe ich den Nutzen davon und von daher wäre das meine Botschaft, wenn sie sagen, Sie sind dafür offen, daran teilzunehmen und wir sind immer offen für konstruktive Kritik und freuen uns auch, wenn neue Ansätze geäußert werden aus den Zentren, weil Sie sind viel näher dran an der Versorgung, dann nehmen wir das gerne auf. Und wenn sie Fragestellungen haben, kommen sie mit Fragestellungen zu uns, weil ganz oft haben wir eine Möglichkeit zu schauen, gibt's noch andere Zentren, die Patienten dieser Art haben und vielleicht können wir die Fragestellung sogar schon mit Daten beantworten, die schon da sind, oder mit wenig Aufwand es ermöglichen, dass sie diese zusätzlichen Fragestellungen, die sie haben, für einen Zeitraum mitlaufen lassen und nicht nur in ihrem Zentrum, sondern vielleicht noch in 3, 4 weiteren Zentren und dann haben sie relativ schnell eine Datengrundlage für die Beantwortung ihrer Forschungsfragestellung ohne dass sie aufwändig ein KKS oder sonst wen noch mit einbinden müssen.

Prof. Tobias Ruck:

Ja, jetzt waren Sie ja schon auf dem globalen Level, es gibt ja mehrere Registerinitiativen und Sie sagten ja auch schon, ist gut sich quer zu vernetzen. Es ist ja meistens gar nicht so einfach. Wir haben als vielleicht herausragendes Beispiel das MS Base Register, woraus ja auch immer doch ja auch relativ mutige Erkenntnisse manchmal herausgezogen werden, welche Therapie im Vergleich zu welcher besser ist - ich habe Anführungszeichen gemacht, das haben jetzt die Zuhörer natürlich nicht gesehen. Wie würden Sie sagen, sollte man mit diesen Real World Daten umgehen? Wie vorsichtig muss ich sein? Kann ich da wirklich etwas für meine klinische Praxis ableiten? Und wenn ja, was denn am besten?

Alexander Stahmann:

MS Base ist ein beeindruckendes Konstrukt, nenne ich es jetzt mal, weil es ja quasi, es ist ja nicht das eine Register, sondern es sind inzwischen ja verschiedene Indikationen tatsächlich Register. Und innerhalb von MS Base haben sich ja nationale Registerinitiativen auch beispielsweise gebildet. Ich finde es ist eine total beeindruckende Leistung, das auch auf der internationalen Ebene so hinzubekommen. Ich finde es ist wichtig, zu wissen, dass es in vielen Bereichen einen sehr universitären Teil der Versorgung abbildet. Ich glaube das ist so ein Punkt, den muss man im Blick haben. Das ist aber auch etwas, was international gesehen viel stärker die MS-Versorgung prägt, als es das in Deutschland tut. Also das Szenario, was wir haben, wo die MS eine sehr ambulant behandelte, oder vielfach ambulant behandelte Erkrankung ist, die auch bei niedergelassenen Neurologen versorgt wird. Ich habe im September mit meiner Kollegin aus Schweden gesprochen, die sagt, in ganz Schweden gibt es, glaube ich, zwei niedergelassene Neurologen, die MS behandeln und auch Therapien verordnen dürfen. Da gehen die Patienten, weil das Abrechnungssystem das auch vorsieht, in die universitären Einrichtungen, das sind acht Stück, das ist mit so einem Register noch ganz gut managebar, sage ich jetzt mal, und kriegen da ihre Therapien und die Häuser rechnen ab. Wogegen bei uns, ist die Anzahl der Neurologinnen und Neurologen, die MS-Therapien verordnen können, deutlich größer und in der Theorie und auch leider in der Praxis, die Kassendaten zumindest suggerieren, verschreiben halt nicht nur Neurologinnen und Neurologen und Nervenärzte die Therapien, die wir zur Verfügung haben, sondern auch andere und ob das so vielleicht der Weisheit letzter Schluss ist bei der Art von Therapien, die wir inzwischen haben, lasse ich jetzt mal so im Raum stehen und wirken.

Sie hatten gefragt, wie können Sie als Neurologe die Erkenntnisse, die sich aus der Auswertung jetzt beispielsweise von MS Base, die extrem weit entwickelte statistische Methoden anwenden, und die entwickeln das Feld auch maßgeblich weiter und treiben das Thema voran. Ich finde, das ist extrem hilfreich. Ich glaube, dass in dem Verbund, der in dem MS Base ja auch mit drin ist, das Big MS Data Network mit den skandinavischen Ländern und Frankreich und Italien und Tschechien, die Validierung, sage ich jetzt mal, der Erkenntnis aus einem einzelnen Land quasi nochmal hilft, diese Sicherheit zu gewinnen, ob das etwas ist, was vielleicht jetzt nur ein MS Base-Effekt ist, nenne ich es jetzt mal vorsichtig, oder ob es etwas ist, was man in Schweden oder in Frankreich auch gesehen hat. Ich glaube, gerade wenn das in mehreren Ländern durch die Register gezeigt werden konnte, hat das schon einen hohen Aussagewert für das, was man an Therapien macht. Ich glaube, es war sehr beeindruckend zu sehen, wie beispielsweise aus dem Vergleich Dänemark Schweden, was ja eine Arbeit von Tim Spelman war, gezeigt werden konnte, was der Vorteil ist quasi, wenn das Gesundheitssystem quasi die initiale hocheffektive Therapie auch erlaubt gegenüber einem System wie in Dänemark, wo es dann erstmal nicht erlaubt ist, sondern man glaube ich mit einem Teriflunomid einsteigen muss klassischerweise, wenn kein Ausschluss gegeben war, dass das ein Vorteil für die langfristige Behinderungsprogression ist. Und ich glaube so auf der globalen Ebene, wo dann all die anderen Aspekte quasi so ein bisschen rausfallen, mit denen wir uns so schwer tun, die immer rauszurechnen. Wenn das gezeigt werden kann, dann hat das schon eine Aussage und hat ja auch die Leitlinienentwicklung und die Therapie, ich nenne es jetzt mal, Dogma auch in Deutschland geprägt. Also wir sehen das in unseren Daten, die spezialisierten Zentren übernehmen diesen Ansatz eher zu gucken, nicht wen therapiere ich hocheffektiv, sondern wen muss ich vielleicht nicht initial hocheffektiv therapieren und das so ein bisschen umzudrehen, als den Weg, den man vorher gesehen hat.

Prof. Tobias Ruck:

“Flip the pyramid”.

Alexander Stahmann:

Ja, ich weiß gar nicht, ich glaube Anke Salmen hatte das letztes Jahr oder sowas als Vortragsthema tatsächlich.

Prof. Tobias Ruck:

Ja, genau.

Ja, jetzt haben Sie ja schon quasi gesagt, es gibt viele internationale Initiativen. Wo steht denn jetzt das deutsche MS-Register im Vergleich?

Alexander Stahmann:

Wir sind mit verschiedenen internationalen Registern in Kooperation. Wir haben eine sehr lange Kooperation schon mit dem UK MS-Register, die sowohl klinisch als auch stark patientenzentriert arbeiten, also sehr viel Informationen aus den Patientendokumentationen bekommen. Als auch mit dem, ich glaube seit 1996 existierenden Register Narcoms. Da haben wir verschiedene Publikationen gemacht, mit denen wir auch zusammenarbeiten, hatten das jetzt auf dem ECTRIMS zuletzt auch nochmal einen gemeinsamen Vortrag. Wir haben in verschiedenen Kontexten auch mit den Mitgliedern von der Big MS Data Gruppe zusammengearbeitet und sind da auch immer noch in einem aktiven Austausch. In anderen Konstellationen, wenn es z.B. um die langfristigen Safety-Daten geht, liegt das nicht so sehr in unserer Hand, mit wem wir da quasi gemeinsam die Datengrundlage stellen, sondern das ist so ein bisschen in der Hand der pharmazeutischen Unternehmen, die dann quasi für ihre PASS´s die Datenquellen in den Ländern rekrutieren.

Prof. Tobias Ruck:

Da gibts ja immer noch klinische Studien und ich glaube die haben auch noch ihren Stellenwert. Ja, also in der Real World ist ja das Problem, dass man auch sehr sehr viele Einflussfaktoren hat, die man eben dann nicht kontrollieren kann. Wie kann man doch versuchen, vielleicht auch mit statistischen Methoden, sie müssen nicht in die Tiefe gehen, aber vielleicht mal eine Idee vermitteln, gibt's denn Methoden, wie man das rausrechnen kann, wie man quasi die Validität der Aussagen steigern kann und vielleicht schaffen Sie dann noch den Bogen zur klinischen Studie, was quasi hier noch der Vorteil ist oder wozu brauchen wir das noch?

Alexander Stahmann:

Also ich glaube, etabliert hat sich ja das Propensity Score Matching an der Stelle. Es gibt weitere Matching-Verfahren, die andere Vor- und Nachteile bringen, aber ich glaube das Propensity Score Matching ist quasi das etablierteste Verfahren. Voraussetzungen dafür ist in der Regel, dass man eine gute Datenlage in den Confounding, also in den Einfluss nehmenden Variablen hat und...

Prof. Tobias Ruck:

Können Sie kurz erklären, was Propensity Score Matching heißt?

Alexander Stahmann:

Ich versuche es einfach zu machen, weil ich bin selber kein Statistiker, aber mein Statistiker hat es mir so erklärt: Im Endeffekt nehmen wir die verschiedenen Einflussgrößen, die wir quasi erfasst haben, das kann ein Geschlecht sein, das kann ein Alter bei Diagnosestellung sein, das kann aber auch die Zeit bis zur Therapie-Initiierung sein, je nachdem, welche Fragestellung wir haben. Das kann die Art des Krankheits-Onset, also der ersten Symptomatik sein. Das kann mit einer hohen Wahrscheinlichkeit, wie wir heute wissen, auch das Kalenderjahr der Erkrankung auch einen Einfluss haben. Also, wann war das. Bei dem Propensity Score Matching Verfahren werden quasi diese verschiedenen Einflussgrößen dann genommen und mit einem Algorithmus wird quasi ein Zahlenwert pro Patient gebildet und mit diesem Wert wird dann quasi versucht, wenn man dann die Gruppenvergleiche macht – also auch dort, man nimmt das ja in der Regel um dann Gruppen vergleichen zu können, und da wird dann geschaut, dass man den Einfluss der einzelnen Patienten so gewichtet, dass hinterher bei den Gruppen, diese Einflussgrößen quasi rausfallen in der Theorie. In der Praxis kann man bei dem Propensity Score Matching Verfahren halt auch Wege finden, wie man beispielsweise mit Missing Data, also fehlenden Werten für diese Einflussfaktoren umgeht.

Und in anderen Verfahren, die sind dann tendenziell ein bisschen strikter, welche Variablen sie auf jeden Fall fordern und resultieren in kleineren Gruppenvergleichen, aber vielleicht ein bisschen schärfer, sage ich jetzt mal, in ihren Werten. Ich glaube, je nach Fragestellung sollte man gucken, welches statistische Verfahren und sich auf jeden Fall einen Statistiker holen, um Rat zu erfragen, da bin ich raus. Und aufgrund der Tatsache, dass die Fragestellung ja gerade bei Registerdaten oder auch bei Kassendaten nachträglich erst definiert wird, kann es uns ja passieren, dass wir bestimmte Confounder einfach nicht mehr nacherheben können, also manche kann man nacherheben mit viel Aufwand, manche kriegen wir aber einfach nicht mehr dazu. Gerade wenn wir nicht den Aufwand gehen können nochmal zur Baseline zurückzugehen oder zum Datum der Diagnosestellung zurückzugehen. Und wenn wir das nicht können, dann stehen wir vor der Voraussetzung, dass wir halt Einflussfaktoren haben, die wir nicht messen können, die wir auch nicht in unsere Modelle mit einbeziehen können und damit nicht wissen, ob wir eine Einflussgröße haben, die uns die Ergebnisse verzerrt, die wir nicht messen können. Und da der Aufwand gerade für die Nacherfassung von solchen Confounding Factors so groß ist, und wir eben auch noch ein Confounding tendenziell mit drin haben, was wir nicht gut in Werte oder in Variablen packen können, bietet es sich an immer eine gute Abwägung zu machen, ob nicht eine gut gemachte, vielleicht sogar registerbasierte, prospektive RCT, also eine randomisiert kontrollierte Studie, die niederschwelligere Lösung ist, um diese Fragestellung methodisch sauberer und sicherer zu beantworten.

Und das ist etwas, das hatte ich vorhin schon das Beispiel gebracht. Wir haben diese Infrastruktur, wir können darauf aufsetzen, auch randomisierte kontrollierte Studien machen und das Register beispielsweise direkt für die Rekrutierung nutzen. Also Sie müssen ganz viele Variablen als Zentrum dann nicht doppelt dokumentieren, sondern wir können als Studienleitung quasi mit Ihnen zusammen sagen, das und das sind unsere Einschlusskriterien. Wir gucken im Register, welche Zentren haben davon eine relevante Stichprobengröße und dann sagt das Zentrum, okay, ich bin dabei und ich kriege dafür vielleicht nochmal, keine Ahnung, 50 Euro für den Patienten z.B. als Inzentivierung und dann mache ich mit dem nochmal ein SDMT oder dann mache ich mit dem Patienten vielleicht nochmal eine andere kognitive Messen oder einen Fatigue Score dazu und dann habe ich diese Informationen in einer Qualität, wie ich sie sonst vielleicht nur durch Zufall habe, weil gerade das Anwenden von solchen Skalen in Deutschland ja in der Versorgungsrealität außerhalb von klinischen Studien nicht wirklich gut abbildbar ist, weil die einfach nicht bezahlt werden und die Zeit gerade im niedergelassenen Bereich extrem kurz ist. Und deswegen kann so ein Studiensetting dann einfach mehr Gewissheit bringen und auch die Tiefe dann für diese Fragestellung bringen. Aber ich glaube, die sind immer noch günstiger, wenn sie sie quasi basierend auf einer existierenden Dokumentation starten, als wenn sie sagen, so, wir brauchen jetzt erstmal 20 Studienzentren und pro Studienzentrum kommen dann vielleicht n=5 bei raus, aber bis die Verträge mit den Unikliniken abgeschlossen sind, haben sie schon drei Jahre verbrannt. Nein, also meine Erfahrung ist, die längste Zeit, die sie in einem Kollaborationsprojekt verbrennen, bis sie einen Meilenstein erreichen können, ist bis die Kooperationsverträge durch die Unirechtsabteilungen durch sind.

Prof. Tobias Ruck:

Das kann ich bestätigen. Das ist so. Also es geht letztendlich Hand in Hand. Natürlich das Register bestärkt klinische Studien, aber insbesondere natürlich auch für langsam voranschreitende Erkrankungen, wo wir nämlich auch ja vielleicht keine guten Parameter haben, wie jetzt ein MRT, Alzheimer-Demenz und Ähnliches, wo wir Langzeitverläufe auch andere Erkrankungen haben, sind Real World Data wahrscheinlich essenziell. Und auch da muss man sich natürlich überlegen, wie verwebt man vielleicht diese beiden Studienszenarien noch besser. Wie findet man neue Studiendesigns, die es auch irgendwie kosteneffizient gestalten?

Alexander Stahmann:

Das ist, das ist völlig richtig. Ich glaube gerade, wenn wir in uns in den chronischen Erkrankungen bewegen, ist die Langfristigkeit der Effekte von Therapien und Nicht-Therapien und auch die Interaktion von Therapien in der MS, sehen wir ja ganz viele Patientinnen und Patienten noch, die nicht nur eine Therapie hatten, sondern tendenziell ganz viele Therapien haben und für die Symptome teilweise ja noch ganz viel dazu bekommen. Und diese Interaktionen aber auch die langfristigen Auswirkungen von Therapiestaffelungen können wir nur mit Registern sinnvoll beantworten. Das ist nichts, was wir mit einer prospektiven klinischen Studie und sinnvollen finanziellen Mitteln, glaube ich, abbilden können.

Prof. Tobias Ruck:

Nächstes Buzzword „Therapiesegmentierung“

Alexander Stahmann:

Aber ich glaube, das ist ein Thema, was kommt, und das Feld entwickelt sich ja Gott sei Dank immer noch weiter, was die Therapien angeht. Ich glaube, das wird nochmal auch spannend, und mein insgeheimer Wunsch ist ja, dass es irgendwann vielleicht weggeht von, es gibt die eine Pille oder die eine Infusion und die eine Spritze für die MS. Ich glaube, es wird darauf hinauslaufen, dass es irgendwie eine Kombination ist. Ich weiß nicht, wie, das können Sie besser einschätzen. Da traut sich aber bisher noch keiner so richtig ran, muss man ehrlicherweise sagen.

Prof. Tobias Ruck:

Ja, da sind wir Neurologen zurückhaltend, das ist so.

Alexander Stahmann:

Die Onkologen machen das die ganze Zeit, also...

Prof. Tobias Ruck:

Ja, gut, da steht man auch mit dem Rücken meistens zur Wand, ne, das ist eine andere Situation. Aber ja, Sie haben schon Recht, das wird die Zukunft sein, weil man natürlich auch verschiedene Mechanismen angehen muss. Ja, leider sind wir schon wieder am Ende. Es ging wieder schneller als gedacht ehrlicherweise, aber das ist immer ein gutes Zeichen. Vielen Dank, Herr Stahmann, ich hoffe, es hat Ihnen Spaß gemacht und mir auf jeden Fall.

Alexander Stahmann:

Ja, ganz herzlichen Dank für die Einladung, war ein tolles Gespräch. Vielen Dank.

Prof. Tobias Ruck:

Damit wären wir wieder am Ende unseres Podcasts Nervennahrung, dem Info-Podcast von Neurologen für Neurologen. Wenn Ihnen oder euch die Folge gefallen hat, dann empfehlt uns bitte weiter. Diese und weitere Folgen rund um das Thema Neurologie finden Sie/ihr auf allen gängigen Podcast-Plattformen wie Apple, Spotify, Google und Co. oder einfach nach Nervennahrung Podcast googeln. Wir freuen uns auf euch.