26kgg654 10.3205/26kgg654 urn:nbn:de:0183-26kgg6545 Meeting Abstract Fleer Fleer Daniel D

IQWiG, Deutschland

author Schwalm Schwalm Anja A

IQWiG, Deutschland

author Sroczynski Sroczynski Gaby G

UMIT TIROL – Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften und- technologie, Institut für Public Health, Medical Decision Making und Health Technology Assessment, Österreich

author Siebert Siebert Uwe U

UMIT TIROL – Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften und- technologie, Institut für Public Health, Medical Decision Making und Health Technology Assessment, Österreich ONCOTYROL-Center for Personalized Cancer Medicine, Division of Health Technology Assessment and Bioinformatics, Österreich Harvard University, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Departments of Epidemiology and Health Policy & Management Harvard Medical School, MGH, ITA/Department Radiology, USA

author Mathes Mathes Tim T

IQWiG, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20251030 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0662 654 Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Deutsche Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie 60. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Gesundheit gestalten Entscheidungsanalytische Modellierung zur Beantwortung von Screeningfragestellungen Göttingen 20260930 20261002 SYM-22-01 TextNamen der Moderierenden sowie der Vortragenden Moderierende: Tim Mathes (IQWiG), Daniel Fleer (IQWiG)Vortragende: Gaby Sroczynski (UMIT TIROL), Uwe Siebert (UMIT TIROL), Daniel Fleer (IQWiG), Tim Mathes (IQWiG)Hintergrund: Aussagekräftige Studien zu Fragestellungen im Bereich von Populationsscreening bedürfen in der Regel sehr großer Fallzahlen und langer Beobachtungszeiträume. Die Durchführung von randomisierten Studien (RCTs), insbesondere wenn es um die Erweiterung eines etablierten Screenings geht, ist daher sehr aufwendig bzw. es kann lange dauern bis aussagekräftige Ergebnisse verfügbar sind. Unter anderem aus diesen Gründen kann es vorkommen, dass Evidenz aus einer systematischen Übersichtsarbeit nicht ausreichend ist, um die für Entscheidungsträger relevante Fragestellung vollständig zu beantworten. Zudem können bei mehrstufigen Screening-Verfahren Informationen zu einzelnen Komponenten (z. B. Screening mit und ohne Verwendung eines Risikoscores) fehlen.Entscheidungsanalytische Modellierungen haben das Potenzial diese Evidenzlücken zu schließen. Darüber hinaus können mittels Modellierung die konkrete Ausgestaltung des Screenings (z. B. Altersgrenzen) und mögliche Auswirkungen auf die Versorgung (z. B. notwendige personelle und apparative Ausstattung) untersucht werden.Zielsetzung/Fragestellung: Bisher ist unklar in welchen Situationen entscheidungsanalytische Modellierungen zur Beantwortung von Screeningfragestellungen eine sinnvolle Ergänzung zu Studienevidenz sein können, welche Mindestanforderungen an die Evidenzbasis zu stellen sind und wie die Ergebnissicherheit bewertet werden kann.Das Symposium soll dazu dienen diese Fragstellungen zu beleuchten.Diskussionspunkt: Es werden die Herausforderungen und mögliche Lösungswege mit dem Plenum diskutiert. Hierdurch soll das Symposium Impulse für die Weiterentwicklung der Methodik für entscheidungsanalytische Modellierungen zur Beantwortung von Screeningfragestellungen im Rahmen von HTA liefern.Inhalt: In drei Impulsvorträgen werden die genannten Herausforderungen vorgestellt.EinzelbeiträgeVoraussetzung für die Durchführung von Modellierungen: relevante Fragestellungen und Anforderung an die EvidenzbasisWie können entscheidungsanalytische Modellierungen die evidenzbasierte Entscheidung zur Implementierung von Screeningprogrammen unterstützen?Ansätze und Kriterien zu Ableitung der Ergebnissicherheit von ModellierungsevidenzInteressenkonflikte: Keine 0 0 0 0