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Wie Sie effektiv wissenschaftliche Daten
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Statistische Auswertungen und Zahlen


Auswahl der Zahlen

Für Sie als Medical Advisor ist die Auswahl der Zahlen, die Sie kommunizieren können, sehr eng begrenzt: Sie beruhen meist auf Zulassung, technischen Spezifikationen oder Studienergebnissen, wobei es sich im letzteren Falle meist um primäre oder sekundäre Endpunkte der Studie handelt.


Arten der statistischen Auswertung

Es gibt verschiedene Prinzipien der statistischen Auswertung von Daten aus klinischen Studien, von denen hier zwei kurz beleuchtet werden: "Intention-to-Treat-Analyse" und "Per-Protocol-Analyse." Es kann sein, dass das erste Auswertungsverfahren keinen Unterschied zeigt, während das zweite Verfahren sehr wohl einen Unterschied zwischen den Studiengruppen zeigt.


Intention-to-Treat-Analyse

"Intention-to-Treat" bedeutet, dass die Daten aller Patienten, die man vorher beabsichtigte zu behandeln, nachher auch ausgewertet werden müssen. Es werden also alle Patienten berücksichtigt, die zu Studienbeginn (im Allgemeinen nach der Randomisierung) in die jeweiligen Studiengruppen aufgenommen wurden. Dies geschieht unabhängig davon, ob die Behandlung auch tatsächlich in der geplanten Form durchgeführt wurde. Diese Analyse schließt also auch die Patienten mit ein, die während der laufenden Studie ausgeschieden sind (beispielsweise auf Patientenwunsch) und so die geplante Behandlung nicht bis zum Studienende mitgemacht haben.


"Per-Protocol-Analyse"

Bei der "Per-Protocol-Analyse" werden lediglich die Daten derjenigen Patienten ausgewertet, die sich prüfplankonform verhalten haben. Ergebnisse von Probanden, die vorzeitig aus der Studie ausgeschieden sind oder die Medikation abgesetzt haben oder in eine andere Studiengruppe gewechselt haben oder auf sonstige Weise das Studienprotokoll nicht erfüllt haben, fließen also nicht in die Per-Protocol-Analyse ein. Der Vorteil dieser Auswertungsmethode besteht darin, dass sie das wahre Potential eines Medikamentes unter optimalen Bedingungen gut reflektiert. Ein Nachteil ist, dass es zu einem "Bias" zugunsten des Prüfmedikamentes kommen kann.


Quantifizierungen ausdrücken

Sie haben einen geringen, aber vorhandenen Freiheitsgrad beim Darstellen von Daten, wobei es keine eindeutig "beste" Darstellung gibt. Beispielsweise können Sie den zahlenmäßigen Sachverhalt so ausdrücken, dass er dem Erfahrungsmuster der Zielgruppe entspricht und so rascher verstanden wird und besser in Erinnerung bleibt:

Interessanterweise erscheint vielen Menschen die Aussage "2 von 10 Menschen leiden darunter" plastischer und eindrucksvoller als die Aussage "20% der Menschen leiden darunter," obwohl mathematisch gesehen die Zahlen identisch sind. Die Aussagen "circa 1 Million" oder "rund 1 Million" erscheinen vielen Menschen mehr als "fast 1 Million" oder "knapp 1 Million".

Eine Option für Häufigkeiten ist die Angabe das relativen Risikos ("Relative Risk Ratio", "RRR", "Odds Ratio").

Wenn Sie im internationalen Bereich arbeiten, kann es hilfreich sein zu wissen, dass in bestimmten Kulturkreisen bestimmte Zahlen eher ungünstig ankommen.
In Europa werden mit der Zahl "13", in China mit der Zahl "4" und in einigen Ländern mit der Zahl "17" unglückliche Assoziationen verbunden.


Wichtigste Zahl identifizieren und numerische Identität schaffen

Manche Firmen haben konsequent eine bestimmte Zahl für ein Medikament kommuniziert und so eine Art "numerische Identität" geschaffen:

  • Das Team um Dilatrend® (Carvedilol) hat bei der Behandlung der Herzinsuffizienz konsequent die Botschaft "Dilatrend-Patienten leben im Mittel 1,4 Jahre länger" kommuniziert.
  • Das Team um Zovirax® (Aciclovir) hat die Zahl "75%" prominent kommuniziert, um den Grad der Wirksamkeit bei der Reduktion von Herpes-Rezidiven hervorzuheben.
  • Das Team um Capoten® (Captopril) hat die Zahl "20%" konsequent in Verbindung mit der Reduktion kardiovaskulärer Morbidität in der "SAVE Study" kommuniziert.
  • Das Team um Gilenya® (Fingolimod) hat bei der Behandlung der Multiplen Sklerose konsequent die Schubratenreduktion von 52% kommuniziert.


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