Voor veel ziekenhuizen en onderzoeksafdelingen is patiënteninclusie een van de grootste uitdagingen binnen klinisch onderzoek. Artsen hebben tijdens het spreekuur beperkte tijd om deelname aan een studie te bespreken, terwijl researchverpleegkundigen veel uren besteden aan het handmatig screenen van dossiers. Daardoor worden potentiële deelnemers gemist en blijven inclusiedoelstellingen achter. Hoe zorg je ervoor dat je wél grip krijgt op patiënteninclusie zonder de werkdruk verder te verhogen?
Het knelpunt bij inclusie in klinisch onderzoek
De inclusiecriteria van klinische studies zijn vaak complex en bestaan uit combinaties van klachten, instroomroutes, medische voorgeschiedenis en contra-indicaties. In de dagelijkse praktijk betekent dit dat grote aantallen patiëntendossiers moeten worden doorgenomen om een relatief kleine groep geschikte kandidaten te identificeren.
Deze manier van werken is arbeidsintensief en afhankelijk van individuele alertheid. Bovendien ontbreekt vaak realtime inzicht in welke patiënten al zijn beoordeeld of benaderd. Dat vergroot de kans op dubbel werk en gemiste inclusies. Zeker bij multicenteronderzoek of studies met strakke inclusietermijnen kan dit directe gevolgen hebben voor de voortgang.
Van inclusiecriteria naar slimme werklijsten
Door inclusiecriteria te vertalen naar een datagedreven werklijst verandert het inclusieproces fundamenteel. In plaats van handmatig zoeken in het EPD worden patiënten automatisch geselecteerd op basis van vooraf gedefinieerde kenmerken. Denk aan nieuwe patiënten met specifieke klachten, instroom via een bepaalde route of het ontbreken van eerdere registraties binnen een vakgroep, gecombineerd met relevante medische uitsluitingscriteria.
Via een EPD-koppeling ontstaat een actuele werklijst waarin zichtbaar is welke patiënten mogelijk in aanmerking komen voor deelname aan een klinische studie. Ook wordt inzichtelijk gemaakt wat de status van screening of benadering is. Nieuwe potentiële deelnemers worden periodiek automatisch toegevoegd, waardoor onderzoeksteams continu beschikken over een up-to-date overzicht.
Minder handmatig screenen, meer inclusies
Datagedreven screening levert directe winst op in efficiëntie en effectiviteit. Researchverpleegkundigen besteden minder tijd aan het doorzoeken van irrelevante dossiers en kunnen zich richten op patiënten met een hoge kans op geschiktheid. Hierdoor stijgt het aantal inclusies, terwijl de tijdsinvestering per geïncludeerde patiënt daalt.
Daarnaast ontstaat meer grip op het inclusieproces. Onderzoeksteams krijgen inzicht in de actuele instroom, de voortgang van patiënteninclusie en de conversie van screening naar daadwerkelijke deelname. Dat maakt het mogelijk om tijdig bij te sturen en inclusiedoelstellingen beter te voorspellen.
Structurele verbetering van onderzoeksondersteuning
Slimme inclusiemonitoring is breed toepasbaar binnen klinisch onderzoek en zorgevaluaties. Elke studie met duidelijke in- en exclusiecriteria kan profiteren van een geautomatiseerde, datagedreven aanpak. Door patiënteninclusie structureel te ondersteunen met technologie en EPD-integratie verschuift het proces van handmatig en reactief naar voorspelbaar en beheersbaar.
Dat betekent meer grip op inclusie, minder afhankelijkheid van toeval en een betere benutting van de beschikbare onderzoekscapaciteit. Voor organisaties die klinisch onderzoek toekomstbestendig willen organiseren, is dat een logische stap in verdere professionalisering.