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Registers collecting data from clinical practice (real world data) have gained increasing interest in recent years in the scientific, administrative, and regulatory fields. The value of longitudinal data collection in deepening knowledge about a specific pathology and its healthcare complexity is increasingly recognized. This article describes the development, organizational structure, and technical characteristics of the Italian Multiple Sclerosis and Related Disorders Register (RISM). This multicentre and prospective study gathers demographic, clinical, and epidemiological data from the Italian population with multiple sclerosis and related diseases. The study, officially launched in 2015, but containing data collected since the 1990’s, currently involves the active participation of 136 specialized clinical centres and more than 80,000 enrolled patients. The analysis of data in RISM allows for a detailed description of the characteristics of multiple sclerosis and related diseases, providing new insights useful for healthcare planning, cost evaluation, treatment efficacy and safety assessment, and scientific research studies. The main demographic and clinical data of enrolled patients are reported, with a focus on specific study cohorts. In a continuous effort to improve data quality, RISM has implemented specific quality indicators. Starting from the RISM experience, crucial aspects such as the institutional recognition of the disease register, the contribution that register can provide in pharmacovigilance studies, the organizational and management challenges, and privacy issues are discussed.
Registers as central real world data source: the experience of the Italian Multiple Sclerosis and Related Disorders Register
Registers collecting data from clinical practice (real world data) have gained increasing interest in recent years in the scientific, administrative, and regulatory fields. The value of longitudinal data collection in deepening knowledge about a specific pathology and its healthcare complexity is increasingly recognized. This article describes the development, organizational structure, and technical characteristics of the Italian Multiple Sclerosis and Related Disorders Register (RISM). This multicentre and prospective study gathers demographic, clinical, and epidemiological data from the Italian population with multiple sclerosis and related diseases. The study, officially launched in 2015, but containing data collected since the 1990’s, currently involves the active participation of 136 specialized clinical centres and more than 80,000 enrolled patients. The analysis of data in RISM allows for a detailed description of the characteristics of multiple sclerosis and related diseases, providing new insights useful for healthcare planning, cost evaluation, treatment efficacy and safety assessment, and scientific research studies. The main demographic and clinical data of enrolled patients are reported, with a focus on specific study cohorts. In a continuous effort to improve data quality, RISM has implemented specific quality indicators. Starting from the RISM experience, crucial aspects such as the institutional recognition of the disease register, the contribution that register can provide in pharmacovigilance studies, the organizational and management challenges, and privacy issues are discussed.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14245/10445
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.