„Produktliteraturdatenbank“ (PLD) – Was ist denn das schon wieder?

switch to English versionPharmazeutische Unternehmen müssen zwangsläufig regelmäßig – wenn nicht sogar permanent – die zu ihren Produkten publizierte Literatur analysieren. Nicht nur, weil sie bezüglich Arzneimittelsicherheit (Verarbeitung von wirklich jeder irgendwo erwähnten ungewünschten Nebenwirkung) und medizinischer Information (Beantwortung von Produktfragen durch Ärzte oder Apotheker) gesetzlich dazu verpflichtet sind. Darüber hinaus ist die wissenschaftliche Literatur ein wahrer Schatz an Daten und Erkenntnissen bezüglich des Produktverhaltens im echten Leben. Marketing, Competitor Intelligence, Produktinnovation, und vieles mehr können enorm davon profitieren.

Doch wir sprechen hier von einem gigantischen Pool von Millionen von Publikationen aus tausenden von wissenschaftlichen Fachzeitschriften, der jeden einzelnen Tag weiterwächst. Ad-hoc-Recherchen verursachen deutliche Kosten:

  1. Professionelle Literaturdatenbanken sind ziemlich teuer, und der Markt wird von einigen wenigen Anbietern dominiert, die manchmal wie Monopolisten auftreten.
    (und um es (wiedermal) klar und deutlich zu sagen: Nein, PubMed qualifiziert definitiv nicht, vor allem wegen der dünnen Abdeckung und des relativ gering aufbereiteten Inhaltes.)
  2. Präzise Antworten durch manuelle Suche und Auswertung der wissenschaftlichen Literatur zu finden, ist extrem zeitaufwendig. Und je billiger die Quelle, desto mehr (teurer) Arbeitsaufwand ist notwendig.

 

Die Lösung

Sogenannte „product literature databases“ (PLDs) or „corporate literature databases“ liefern systematisch Wissen, was über die eigenen Produkte publiziert wurde und wird … viel effizienter und produktiver als hochredundante und parallele individuelle Ad-hoc-Literaturrecherchen.

PLDs sind quasi Teilmengen der weltweiten Literatur, die nur solche Publikationen einschließen, die sich mit einem Produkt des Unternehmens beschäftigen. Typischerweise werden sie entweder von automatischen Suchagenten (Suchprofilen) gefüllt, oder durch Feeds von Datenbanklieferanten.

Gut designte PLDs bieten außerdem noch Mechanismen, um Publikationen zu bewerten, Annotationen hinzuzufügen und beim Finden definierter Ereignisse ein Signal zu geben.

 

Externe PLD-Anbieter

Das in Großbritannien ansässige Unternehmen Pi2 solutions Ltd. ist ein etablierter Lieferant für maßgefertigte PLD-Lösungen spezielle für Pharma und Biotech. Das Unternehmen wurde allerdings in diesem Sommer von ProQuest Dialog gekauft. Pi2 unterstützt traditionell vor allem Pfizer, und seit 2009/2010 auch Wyeth (wo vorher OvidSP® als Tool für individuelle Literaturrecherchen im Einsatz war). Ein Poster, das beim „9th Annual Meeting of the International Society for Medical Publication Professionals“ präsentiert worden war könnte einen Einblick in die grundsätzliche Vorgehensweise und Funktionalität geben. Darüber hinaus gibt es keine öffentlichen Informationen darüber, welchen Markterfolg bzw. Marktanteile Pi2 effektiv hat. Ich bin ziemlich gespannt, wie sich die neue Zusammenarbeit unter dem Dach von ProQuest  auswirken wird.

Die großen B2B Anbieter für Informationsdatenbanken und -dienstleistungen, wie Reed Elsevier, Thomson Reuters und Wolters Kluwer, die faktisch den Massenmarkt für Literaturrohdaten dominieren, sind weitere potenzielle Kandidaten, um Pharmaunternehmen PLDs anzubieten. Vor allem Elsevier hat bereits ein deutliches Interesse gezeigt, Industriekunden mehr kundenindividuelle und ausgereiftere Dienste anzubieten. Vor kurzem baute Elsevier eine Art maßgeschneiderten Produktliteraturdienst für die Pharmakovigilanz von Sanofi durch eine Kombination der hauseigenen Datenbankinhalte mit der QUOSA Literaturmanagement-Software.

 

Unternehmensinterne PLDs

Die Novartis Gruppe hatte bereits seit den späten 60ern eine eigene interne PLD, anfangs noch auf Karteikarten. Die zuletzt „eNova“ genannte Lösung war die ausgereifteste und leistungsstärkste PLD, die ich jemals gesehen habe. Novartis sammelte die Literatur über ihre Produkte nicht nur, sondern führte eine detaillierte Auswertung der beinhalteten Produkterkenntnisse und klinischen Ergebnisse durch. Im Ergebnis war die Novartis-PLD in der Lage, sehr präzise Antworten auf die unterschiedlichsten Aspekte des Produktverhaltens im echten Leben zu liefern … quasi auf Knopfdruck. „eNova“ wurde von der Novartis Ende 2013 schließlich eingestellt und abgeschaltet, obwohl interne Analysen einen deutlich positiven Effekt auf die Produktivität und individuelle Zeiteinsparungen von 93% und mehr  für produktbezogene Informationsrecherchen und -analysen belegt hatten.

Roche besaß vormals ebenfalls eine interne PLD, ähnlich zu „eNova“. Diese war bereits einige Jahre zuvor abgeschaltet worden. Als „Nebeneffekt“ verlagerten sich Produktliteraturrecherchen und der zugehörige Arbeitsaufwand vervielfältigt in die Fläche der Organisation. Beispielsweise musste nach dem Wegfall jede Länderniederlassung einen eigenen Ersatz für die Dienstleistung organisieren, um Pflichtaufgaben, wie medizinische Information, sowie nationale regulatorische Anforderungen erfüllen zu können. Es versteht sich von selbst, dass diese Aufsplitterung unterschiedlicher Lösungen und Ansätzen nicht wirklich produktivitätssteigernd bzw. kostensenkend war.

Einige Zeit später, als die negativen Effekte der Entscheidung, die interne PLD abzuschalten, immer deutlicher und offensichtlicher wurden, versuchte die Roche, die interne PLD zu reaktivieren. Dies scheiterte jedoch, da ein 2-stelliger Millionenbetrag in CHF notwendig gewesen wäre, für den niemand das Budget genehmigen wollte.

Übrigens war diese Betrag deutlich höher als der Weiterbetrieb einer nichtabgeschalteten PLD gekostet hätte.

 

Warum haben PLDs so ein schlechtes „standing“?

Wenn man die Entwicklungen bei Novartis und Roche anschaut, fragt man sich unwillkürlich, warum die dortigen PLDs trotz offensichtlicher Vorteile für das Unternehmen abgeschaltet wurden? Tatsächlich gibt es für den sinnvollen Betrieb von internen PLDs Abhängigkeiten und Rahmenbedingungen, die momentan gelebten Managementprinzipien manchmal zuwiderlaufen.

  1. PLDs brauchen Nachhaltigkeit und langfristige Planung. Die momentan gelebte Managementpraxis in Pharmaunternehmen – zumindest den großen – ist jedoch eher kurzfristig und sprunghaft. Ohne strategische Verankerung der PLD besteht die Gefahr, dass die PLD – wie andere interne Services – eine kurzfristigen Budget- oder Strukturentscheidung zum Opfer fällt. Dies ist im Fall der PLD allerdings besonders fatal, da PLDs – im Gegensatz zu anderen internen Services – nicht ebenso kurzfristig einfach wieder angeschaltet werden kann.
  2. PLDs sparen in der Fläche. Es ist ein fatales Dilemma. Als zentraler Service fallen die Kosten der PLD in der Regel auf dem Konto einer (globalen) Geschäftseinheit an, die nicht unbedingt selber davon profitiert. Die Einspareffekte bezüglich höherer Produktivität, wegfallende Kosten für externe Dienstleister, Synergieeffekte, etc. pp. wirken aber in der Fläche, bei ganz anderen Geschäftseinheiten. Das heißt, Budget und Nutzen sind organisatorisch entkoppelt. Insgesamt hat das Unternehmen zwar eine enormen Vorteil und eine Einsparung. Nur leider ist das immer seltener der Blick bei „provinziellen“ Budgetentscheidungen.
  3. PLDs sind IT, sind sie nicht. Selbstverständlich brauchen gute PLDs eine leistungsfähige IT-Infrastruktur, Datenbanken, und so weiter. Dadurch besteht die Gefahr, dass PLDs vorschnell in der IT verortet werden. Dort gehören sie meiner Meinung nach aber nicht unbedingt hin. Ich brauche auch einen PC zum Arbeiten, bin aber kein Programmierer. Zur intelligenten Implementierung einer PLD gehört für mich eine klare Verortung im Business, allenfalls an einer klar gesetzten Schnittstellenfunktion zwischen Business und IT.
  4. PLDs haben als zentrale Funktion stark. Nur dann können sie die erzeugten Synergieeffekte voll ausspielen. Im Gegenzug scheint es aber in pharmazeutischen Unternehmen in regelmäßigen Wellen, und jetzt gerade wieder, eine Tendenz zu geben, Aufgaben in die Fläche zu verteilen. Der Gedanke ist dann „Wir sparen bei Global die Kosten für die PLD, und jeder macht das ein bisschen mit.“ Witziger Gedanke … der allerdings fatale Auswirkungen auf die Produktivität der Mitarbeiter hat.
  5. PLDs sind oft von Informationsexperten für Informationsexperten designed. Das hat zum Teil historische Gründe. Passt aber nicht mehr zum heutigen Einsatzumfeld in pharmazeutischen Unternehmen. In den letzten 10-15 Jahren wurde die Anzahl ausgebildeter Information Professionals in  den Pharmaunternehmen konsequent heruntergefahren. Dies bedeutet auch, dass sich die unternehmensinternen PLD-Nutzer deutlich Richtung Fachexperten (z.B. Mediziner) ohne explizite Erfahrung in der Nutzung professioneller Informationstools verschoben haben. Und ich habe bisher kaum eine PLD gesehen, die diese neuen Nutzergruppen bezüglich Usability adäquat bedient.

 

Fazit

Eine eigene PLD, intelligent designed und implementiert, kann den ständigen Bedarf an Wissen, was über die eigene Produkte publiziert wird, zuverlässig decken, Probleme mit regulatorischen Anforderungen und Behörden vorbeugen und gleichzeitig die Produktivität im Unternehmen erhöhen.

Doch zu „intelligent designed und implementiert“ gehören auch eine langfristige, strategische Verankerung im Unternehmen sowie ein ausreichender Grad von Unabhängigkeit von kurzfristigen Entscheidungen und taktischen Veränderungen im Unternehmen. Das kurzfristige Abschalten einer etablierten internen PLD kann versteckte aber deutliche Kosten für das Unternehmen verursachen, und war in allen bekannten Fällen ein nichtumkehrbares zurück auf Null.

Eine der aktuell wichtigsten Herausforderungen für PLDs ist, durch zielführende und intuitiv zu bedienende Interfaces, Medizinern und anderen Nichtinformationsprofis einen effizienten Zugang zu Antworten anzubieten. Die Abstimmung über den Erfolg erfolgt mit den Füßen … bzw. den Tastaturen.

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Welche ist die bessere Publikation?

Wie kann man den Wert einer wissenschaftlichen Publikation messen?
Woran kann ich in einem Stapel Paper die wichtige(re)n erkennen?

Diese Fragen beschäftigen Wissenschaftler, Forschungsförderer und Nutzer wissenschaftlicher Information seit Jahrzehnten. Aber außer dem etablierten Science Citation Index ist bisher nicht viel dabei herausgekommen.

Beim Science Citation Index wird der Wert einer Publikation über einen Relevanzgrad für das Journal ermittelt. Je öfter Publikationen in einem „peer-reviewed“ Journal von anderen Publikationen zitiert werden, desto mehr Punkte bekommt dieses Journal (den sogenannten „Impact Factor„).

Die Annahme ist, dass Publikationen, die öfter zitiert werden, wichtiger seien und hochwertigere wissenschaftliche Aussagen enthalten. Und ein Journal, welches mehr öfter zitierte Publikationen enthält, hätte damit einen höheren Stellenwert. Gemessen wird die Wertigkeit also über den Umweg des grundsätzlichen Stellenwertes einer wissenschaftlichen Zeitschrift.

Doch sind diese ganzen Annahmen so richtig? Wer ein grösseres wissenschaftliches Team hat, dadurch viel publiziert und sich dabei selber fleißig zitiert, hat schon einen Vorsprung. Genauso, wer viele wissenschaftliche Freunde hat, gut vernetzt ist und deswegen öfter zitiert wird. Genauso, derjenige, der eher die Lehrmeinung vertritt oder für Kollegen passende Daten veröffentlicht, gegenüber einem Kollegen mit abweichender Meinung oder Daten. Und so weiter, und so weiter …

Der Bekanntheitsgrad und die Vernetzung in der wissenschaftlichen Community können also mindestens genauso wichtige Faktoren sein, wie die Publikationsqualität. Der Citation Index ist daher ohne Zweifel ein ausgezeichnetes Mittel, um die „Gurus“ und (key) opinion leader eines wissenschaftlichen Feldes zu ermitteln.

Bei der inhaltlichen Bewertung muss der Citation Index aber scheitern. Denn gute Vernetzung und wissenschaftliche Etabliertheit sind nicht zwangsläufig ein Qualitätsmerkmal für einzelne Publikationen.  Ich wage sogar zu behaupten, dass es Beispiele gab, bei denen es genau umgekehrt war. Und wichtige oder neue wissenschaftliche Ergebnisse und Erkenntnisse sind eben oft auch in Publikationen von Journalen enthalten, die im Zitatranking weiter unten stehen. Die neuen, reinen Onlinejournale fallen sogar ein Stück weit komplett aus dem Raster.

Deswegen ist der Citation Index schon seit langem nicht nur fest etablierter Bestandteil der wissenschaftlichen Systeme, sondern auch in der Kritik. Weil er eben direkt über den wissenschaftlichen Stellenwert einer einzelnen Publikation doch wieder nichts aussagt. Auf der anderen Seite hat bisher niemand ein besseres System gefunden. Und ich gehe mal davon aus, dass sich schon viele extrem schlaue Köpfe reichlich Gedanken darüber gemacht haben.

Science's Genealogy by M'hamed el Aisati/Academic and Government Products Group (Elsevier), Amsterdam; Katy Börner and Angela M. Zoss/Indiana University

About 39,000,000 papers were published in scientific journals between 1817 and 2010. To map the explosion of research, technology analyst M’hamed el Aisati graphed unique publications based on information in Elsevier’s Scopus database.

Zugegeben, die Fragestellung ist wirklich nicht trivial. Und mit der ansteigenden Menge wissenschaftlicher Publikationen verschärft sich das Problem von Jahr zu Jahr. Wie findet man in der Publikationsflut bloß das, was wirklich wichtig ist? Ist das Zitatranking tatsächlich das einzige probate Mittel, um Wertigkeiten – zumindest in Annäherung – zu ermitteln?

Ich habe mir vorgenommen, mich ein wenig mit diesem sehr spannenden Thema zu beschäftigen. Die ersten Arbeiten zum Thema stapeln sich schon auf meinem Tisch.

Ich verspreche, meine Erkenntnisse und Ideen an dieser Stelle zu teilen. Und ich lade ganz herzlich dazu ein, sich an der Diskussion darüber zu beteiligen, was eine gute wissenschaftliche Publikation ausmacht, und wie man dieses „was“ messen könnte.

Ich freu mich drauf.

Fallstricke bei bibliographischen Recherchen

Mit einer bibliographischen Recherche sucht man das Abstract oder den Volltext einer wissenschaftlichen Publikation. Dabei hat man die entsprechende Zitatangabe zumindest teilweise oder sogar vollständig vorliegen (also Autoren, Publikationsjahr, Titel, Name des Journals, Nummer von Volume und Ausgabe und/oder Seitenzahlen).

Es gibt ein paar bekannte Fallstricke bei bibliographischen Recherchen, die ich hier gerne mit Ihnen teilen möchte.

Meine 6 Fallstrick-Vermeider für bibliographische Suchen …

1. Nehmen Sie immer grundsätzlich Tippfehler an

Gehen Sie immer davon aus, dass es Schreib- und Tippfehler gibt. In Ihrer Notiz mit den Zitatangaben, oder im Datenbankeintrag der Publikation, oder sogar in der Originalpublikation. Schon eine geringe Abweichung beim Titel beispielsweise (Bindestrich zu wenig, verschlucktes Plural-„s“ am Ende, fehlende Worte, Abkürzungen, alpha/α, etc.pp.) kann Sie bei einer wiederholt scheiternden Suche verzweifeln lassen.

2. Verwenden Sie bei der Suche nie Sonderzeichen

Falls Sie der Publikationstitel, den Sie suchen wollen, irgendwelche Sonderzeichen enthalten sollte, einschließlich Bindestrich, Doppelpunkt, Semikolon, Klammern, griechische Buchstaben und so weiter und so fort,  dann nutzen Sie ausschließlich die Teile des Titel ohne solche und verbinden Sie diese mit dem Bool’schen Operator UND.

Beispiel:
„Oral fingolimod (FTY720) in relapsingremitting multiple sclerosis (RRMS): 2Year αData efficacy results; the phase III FREEDOMS I trial“
sollte im Titelfeld so recherchiert werden
„Oral fingolimod“ AND „multiple sclerosis“ AND „efficacy results“ AND „the phase III FREEDOMS I trial“

Es gibt allerdings auch Literaturdatenbanken, die mit Klammern, Bindestrich und Co. ganz gut umgehen können, wenn man sie phrasiert.

Beispiel:
„Oral fingolimod (FTY720) in relapsingremitting multiple sclerosis (RRMS)

Übrigens. Nicht-lateinische Buchstaben (z.B. griechische) werden in Literaturdatenbanken in der Regel auf das entsprechende lateinische Zeichen gesetzt (α -> a) oder ausgeschrieben (α -> alpha). Ähnliches gilt für nationalsprachliche Sonderzeichen, wie beispielsweise die französischen accents (à, á, â), die in Literaturdatenbanken ggfls. auf „a“ gesetzt sein können.

3. Trauen Sie Publikationstiteln nicht

Auch wenn der Titel einer Publikation der schnellste Weg sein kann, die zugehörige Referenz zu finden, zweifeln Sie ihn grundsätzlich an. Falls Sie nichts mit dem Ihnen vorliegenden Publikationstitel finden sollten, heißt das noch lange nicht, dass es die Publikation nicht gibt. Beim Übertragen schleichen sich oft Fehler ein, oder die Ihre Quelle kann schlicht falsch gewesen sein.

Auch unterschiedliche Schreibweisen für griechische Buchstaben, Zahlen (3, III, drei), Sonderzeichen oder Abkürzungen sowie unterschiedlich gesetzte Leerzeichen sind potenzielle Variationen bzw. Fehlerquellen.

Falls Sie für die Suche nicht auf den Titel verzichten können, dann ist eine Lösung, nicht den gesamten Titel zu verwenden, sondern nur ein Teilstück, welches zuverlässiger (da weniger Variationsmöglichkeiten) erscheint.

Beispiele:
„Oral fingolimod (FTY720) in relapsingremitting multiple sclerosis (RRMS): 2-Year αData efficacy results; the phase III FREEDOMS I trial“
könnte im Titelfeld so recherchiert werden
„Oral fingolimod (FTY720) in relapsingremitting multiple sclerosis

4. Suchen Sie ausschliesslich Nachnamen von Autoren

Für einen wissenschaftlichen Autor mit dem imaginären Namen „Jean-Paul Sartre“ beispielsweise würde man in verschiedenen Literaturdatenbanken unterschiedlichen Schreibweisen finden:

  • Sartre Jean-Paul
  • Sartre Jean Paul
  • Sartre, Jean-Paul
  • Sartre; Jean-Paul
  • Sartre, J-P
  • Sartre, J.-P.
  • Sartre J.-P.
  • Sartre JP
  • Sartre, JP
  • Sartre, Jean
  • Sartre Jean P.
  • Sartre, Jean-P.

Manchmal findet man sogar in derselben Datenbank Variationen des Namens ein- und desselben Autors. Es ist allerdings offensichtlich, dass der Nachname eine zuverlässige und konsistent verwendete Angabe ist.

5. Verwenden Sie nur wenige Angaben für die Suche

Selbst wenn Sie das komplette Zitat wissen, wird in den meisten Fällen eine Suche nur mit dem Nachnamen des Erstautors, dem Publikationsjahr und der ersten Seitenzahl ausreichen. Damit reduzieren Sie das Risiko von unbeabsichtigten, zufälligen kleinen (Tipp-)Fehlern bei der Suche.

Beispiele:

  • Nachname des Erstautors und die erste Seitenzahl (und gegebenenfalls noch das Publikationsjahr) können schon ausreichen
  • Volumenerste Seitenzahl und Publikationsjahr können schon ausreichen
  • Volume, Ausgabe und erste Seitenzahl können schon ausreichen

6. Vermeiden Sie Journalnamen

Suchen Sie nur nach Journalnamen, wenn es keine andere Möglichkeit der Identifizierung gibt.

Aber behalten Sie im Hinterkopf, dass es – ähnlich wie bei den Autorennamen – Variationen des Journalnamens geben kann. Beispielsweise, „Proceedings of the National Association of Science“, „Proc Nat Assoc Sci“, und „PNAS“. Verwenden Sie lieber klarere Suchparameter, wie Volumen, Ausgabe oder Seitennummern.

So, und nun viel Erfolg

… mit Ihrer nächsten Recherche! Wenn Sie diese 6 einfachen Grundregeln berücksichtigen, kann eigentlich gar nichts mehr schief gehen. Oder …

  • Haben Ihnen diese Tipps nicht geholfen?
  • Haben Sie selber den ein oder anderen alternativen  Trick auf Lager?

Dann teilen Sie Ihre Erfahrung doch mit uns, und schreiben Sie einen kleinen Kommentar …