Regionale Ungleichheiten bei klinischen Studien: Risiken und Repräsentation zeigen globale Herausforderungen
Eine Analyse von 585 klinischen Studien zeigt, dass die Region der Haupttreiber für Risikovariationen ist, wobei Nordamerika um 29 % höhere Screen-Failure-Raten aufweist. Herzinsuffizienz-Studien zeigen eine starke Unterrepräsentation, mit nur 14,5 % der Teilnehmer außerhalb Europas und Nordamerikas, obwohl Asien 50 % der globalen Herzinsuffizienz-Fälle hat. Zentrale Monitoring-Methoden und Repräsentativitätsindizes werden vorgeschlagen, um diese Ungleichheiten zu adressieren.
Die Globalisierung klinischer Studien hat erhebliche regionale Ungleichheiten sowohl im Risikomanagement als auch in der Teilnehmerrepräsentation offenbart, wobei Daten große Variationen bei Schlüsselrisikoindikatoren und anhaltende Unterrepräsentation bestimmter globaler Bevölkerungsgruppen in wegweisenden Studien zeigen. Eine Analyse von 585 Studien, 46 Sponsoren und CROs sowie mehr als 56.000 Standorten in sieben globalen Regionen ergab, dass die Region der Haupttreiber für die Variation von Schlüsselrisikoindikatoren war, während Studienphase, Therapiegebiet und Studiengröße nur minimalen Einfluss zeigten.
Vier Schlüsselrisikoindikatoren zeigten die größte regionale Streuung: Rate außerplanmäßiger Besuche, Protokollabweichungsrate, Screen-Failure-Rate und Rate schwerwiegender unerwünschter Ereignisse. Nordamerika wies ein um 29 % höheres Risiko für Screen-Failures im Vergleich zum globalen Durchschnitt auf, während Japan statistisch niedrigere Risiken bei vier compliancebezogenen KRIs zeigte, einschließlich verpasster Bewertungen und Protokollabweichungen. Der relative KRI-Risikoscore der Ukraine stieg 2022 auf 32 % über dem Durchschnitt und 2023 auf 121 % über dem Durchschnitt nach Kriegsbeginn.
Regionale Unterschiede in Sprache, medizinischer Praxis, Erfahrung mit klinischer Forschung und Good Clinical Practice-Richtlinien können Studienprozesse und Datenqualität beeinflussen. Das Ausmaß der Meldung unerwünschter Ereignisse variiert ebenfalls erheblich nach Region, was durch kulturelle Unterschiede in der Meldung und Behandlung von Schmerzen bedingt sein kann. Patientenbezogene Materialien wie Einwilligungserklärungen und Patientenfragebögen müssen nicht nur genau übersetzt, sondern auch an die Zielkultur angepasst werden.
Bei randomisierten kontrollierten Studien zur Herzinsuffizienz spiegelt die regionale Rekrutierung von Teilnehmern oft nicht die regionale Verteilung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen wider. In den letzten vier Jahrzehnten rekrutierten Studien Teilnehmer hauptsächlich aus Nordamerika und Europa, was die globale Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse einschränkt. Unter 157.416 Teilnehmern in 414 Herzinsuffizienz-RCTs, die in hochrangigen Fachzeitschriften veröffentlicht wurden, wurden nur 14,5 % außerhalb Europas und Nordamerikas rekrutiert.
Im Jahr 2021 gab es weltweit 55,4 Millionen Menschen mit Herzinsuffizienz, wobei die größte Bevölkerung in Asien (50 %) lebte, gefolgt von Europa (18 %), Afrika (14 %), Nordamerika (10 %) und Mittel- & Südamerika (8 %). Repräsentativitätsindex und Teilnehmer-Prävalenz-Verhältnis zeigten ähnliche Schätzungen der geografischen Repräsentation relativ zur Krankheitsprävalenz, mit Überrepräsentation in Europa und Nordamerika und starker Unterrepräsentation in Asien und Afrika.
Um die regionale Repräsentativität zu verbessern, sind gezielte Strategien erforderlich, die Barrieren auf nationaler, regulatorischer, Sponsor- oder Förderer-, Institutionen- und Patientenebene adressieren. Forscher empfehlen die Verwendung eines Repräsentativitätsindex während der Studienplanung und Standortauswahl, um die regionale Repräsentativität zu verbessern. Die Ausweitung der Studienbeteiligung über historisch dominante Regionen hinaus könnte ein entscheidender Schritt zur Verbesserung der Studieneffizienz, externen Validität und globalen Gesundheitsgerechtigkeit sein.
Zentrale Monitoring-Methoden, einschließlich Schlüsselrisikoindikatoren und statistischer Datenüberwachung, ermöglichen es Studienteams, aufkommende qualitätsbezogene Risiken proaktiv zu erkennen, bestätigte Probleme anzugehen und qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen. Diese Methoden können verschiedene aufkommende Risiken erkennen, einschließlich unzureichender Meldung unerwünschter Ereignisse, Protokollabweichungen oder Verzögerungen bei der Dateneingabe, und können auf verschiedenen Ebenen gekennzeichnet werden – Standort, Land oder Region – und bieten so eine strukturierte Möglichkeit, Datenqualitätsbedenken zu überwachen und zu beheben.