ISPOR e ISPE presentano un quadro di trasparenza per le evidenze del mondo reale

La International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research (ISPOR) e la International Society for Pharmacoepidemiology (ISPE) hanno pubblicato una dichiarazione congiunta di posizione che chiede una maggiore trasparenza nelle evidenze del mondo reale (RWE). La dichiarazione è stata pubblicata il 29 settembre 2026 e presenta la documentazione dell’intero ciclo di vita dello studio come base per la riproducibilità, la credibilità e l’utilizzo pratico.

Come riportato da Mattheneus.com, le società raccomandano ai team di ricerca di registrare come le evidenze sono state pianificate, prodotte, modificate e interpretate. Le loro proposte riguardano la preregistrazione prima dell’avvio di uno studio, modelli standardizzati per i protocolli, l’accesso al codice analitico, valutazioni sistematiche della qualità dei dati, accordi sull’utilizzo dei dati e una reportistica che consenta ai lettori di ricostruire il ragionamento alla base delle conclusioni.

Le indicazioni distinguono la trasparenza dalla validità. La validità di uno studio dipende dal suo disegno, dai dati e dai metodi analitici; la trasparenza fornisce una descrizione verificabile delle decisioni prese in relazione a tali elementi. I registri e i modelli strutturati sono identificati come strumenti in grado di preservare questa descrizione, invece di lasciare le decisioni chiave disperse tra documenti e comunicazioni.

Dal protocollo alla decisione

Le RWE vengono utilizzate sempre più spesso nella valutazione delle tecnologie sanitarie (HTA), anche per analizzare i modelli di trattamento, gli effetti a lungo termine, i comparatori esterni, il consumo di risorse e gli input per i modelli economici. Questi studi richiedono numerose valutazioni. Possono riguardare chi è idoneo all’inclusione, quando inizia il follow-up, come viene affrontato il confondimento, cosa viene considerato un outcome, come vengono gestite le osservazioni mancanti e quali test di sensibilità vengono eseguiti.

Un registro che copra l’intero ciclo di vita consentirebbe ai revisori di identificare quando è stata presa ciascuna decisione e se in seguito è stata modificata. Ciò è più informativo di un documento di protocollo considerato isolatamente, perché normalmente un protocollo rappresenta l’approccio previsto in un singolo momento. I revisori devono inoltre poter collegare tale intenzione ai risultati sulla qualità dei dati, alla costruzione della coorte, al codice, all’analisi eseguita e alle conclusioni infine presentate.

Questa catena può aiutare i decisori a distinguere tra il lavoro pianificato in anticipo, le modifiche sostenute da una motivazione esplicita e le analisi condotte a fini esplorativi. Può anche ridurre la confusione quando un singolo studio fornisce materiale a diversi destinatari, come autorità regolatorie, pagatori e pubblicazioni accademiche. Mantenere un registro comune dell’estimand, della popolazione, del data cut e della versione dell’analisi può rendere più semplici da verificare gli aggiornamenti successivi e ridurre il rischio di descrizioni incoerenti.

Cosa viene chiesto ai team di preservare

Le raccomandazioni hanno implicazioni diverse nelle varie fasi del processo di produzione delle evidenze. I gruppi HEOR dovrebbero collegare le intenzioni del protocollo alle scelte di implementazione, ai risultati e agli eventuali input trasferiti in un modello economico. Epidemiologi e statistici farmaceutici trarrebbero vantaggio da specifiche datate per l’ingresso nella coorte, l’esposizione, gli outcome, i confondenti, le procedure relative ai dati mancanti, i controlli negativi e le analisi di sensibilità.

I team di market access potrebbero utilizzare il registro per spiegare lo stato dei risultati prima della valutazione da parte dei pagatori. Le agenzie HTA e i pagatori potrebbero usarlo per esaminare in modo più efficiente il disegno dello studio, la qualità dei dati e le modifiche analitiche. I responsabili della custodia dei dati e i team di governance avrebbero uno spazio in cui registrare, accanto alla documentazione scientifica, le restrizioni di accesso, gli utilizzi consentiti, le trasformazioni e le misure di tutela contro la divulgazione.

Il flusso di lavoro pratico descritto nell’articolo inizia con la registrazione del protocollo prima dell’estrazione dei dati. La registrazione dovrebbe identificare la popolazione target, le strategie di trattamento, la data indice, il periodo di follow-up, l’estimand causale, gli endpoint, il metodo di selezione dei confondenti, l’approccio ai dati mancanti e le analisi di sensibilità pianificate. L’identificativo della registrazione, la data e la versione approvata dovrebbero quindi essere conservati nel registro delle evidenze.

Il passaggio successivo è un registro delle modifiche. Ogni alterazione dovrebbe essere collegata alla specifica precedente, alla sostituzione, alla motivazione del cambiamento, alle conseguenze previste, alla persona o al gruppo che lo ha approvato, alla data e agli output interessati. Il codice e i risultati correlati dovrebbero riportare informazioni sulla versione corrispondente.

La qualità dei dati dovrebbe essere documentata come parte dell’analisi, anziché essere trattata come un’attività amministrativa separata. I controlli suggeriti includono completezza, continuità, coerenza della codifica, efficacia del collegamento, rilevazione del trattamento, identificazione degli outcome e follow-up. I team dovrebbero conservare le soglie utilizzate, ciò che i controlli hanno rilevato, le eventuali azioni correttive e l’incertezza residua, riflettendo poi tali risultati nella solidità delle loro affermazioni.

Anche i modelli economici hanno bisogno della stessa tracciabilità

Le implicazioni della dichiarazione vanno oltre l’analisi primaria delle RWE. Quando le stime del mondo reale vengono utilizzate per la sopravvivenza, la durata del trattamento, l’utilizzo delle risorse, i valori di utilità o i confronti esterni, i team dovrebbero identificare la versione precisa dello studio che alimenta ciascuno scenario di costo-efficacia o di impatto sul budget. Una modifica a quella versione dovrebbe indurre a registrare una revisione degli input del modello, dei risultati e delle conclusioni relative al rimborso.

Mattheneus.com riferisce che AbangeLabs HTA Studio è progettato per supportare questo tipo di passaggio regolamentato, con input delle evidenze, assunzioni, modifiche analitiche, risultati della validazione e output a valle sottoposti a controllo delle versioni. Il suo flusso di lavoro può conservare i collegamenti tra una versione selezionata dello studio, un confronto esterno o un input del modello e lo scenario finale riportato. Il servizio supporta l’implementazione bring-your-own-cloud, mantenendo i dati riservati all’interno di un ambiente controllato dal cliente.

La dichiarazione congiunta è un documento di indirizzo professionale, non una norma regolatoria universale. Le aspettative in ambito HTA e regolatorio continuano a dipendere dalla giurisdizione, mentre gli effetti dell’adozione del quadro su conformità, decisioni di valutazione ed esiti dei rimborsi devono ancora essere misurati. Le sue raccomandazioni offrono quindi una struttura per la tracciabilità, ma i singoli studi devono comunque tenere conto della propria domanda di ricerca, della fonte dei dati, del disegno causale e dei requisiti locali di governance.

Per i team che producono evidenze, il cambiamento centrale è operativo: la trasparenza viene presentata come un registro continuo, che si estende dalla progettazione del protocollo fino all’implementazione, alle modifiche, all’interpretazione e all’utilizzo economico.