O impacto do crescimento do Real World Data na Real World Evidence

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Equipa de Marketing: Antes de mais, parabéns pelo recente certificado da DGERT! O que significa esta certificação para a PharAcademy?

Coordenadora Pedagógica (Ana): Muito obrigada! A certificação da DGERT é um marco importante para nós. Valida a qualidade da nossa formação e confirma que seguimos as melhores práticas pedagógicas e organizacionais. Para os nossos alunos e parceiros, significa que oferecemos cursos reconhecidos e alinhados com as exigências do setor farmacêutico.

Equipa de Marketing: Quais foram os principais desafios para obter esta certificação?

Coordenadora Pedagógica (Ana): O processo foi exigente, tivemos de garantir que todos os nossos procedimentos estavam alinhados com os critérios da DGERT, desde a definição de objetivos pedagógicos até à implementação de mecanismos de avaliação e melhoria contínua, tudo minuciosamente analisado. Mas, com a dedicação da nossa equipa e o apoio dos nossos parceiros, conseguimos alcançar este objetivo.

Equipa de Marketing:Agora que a escola está certificada, quais são os planos para 2025/2026?

Coordenadora Pedagógica (Ana): Queremos expandir a nossa oferta formativa e reforçar parcerias com indústrias farmacêuticas. Em 2025, lançaremos novos cursos especializados, focados em tecnologia farmacêutica e regulação do setor. Também pretendemos lançar os cursos da área de Estatística e analise de dados.  E mantemos o nosso investimento em formação à distância, para abranger um maior número de profissionais e estudantes interessados.

Equipa de Marketing: Como esperam envolver ainda mais o setor farmacêutico no vosso projeto?

Coordenadora Pedagógica (Ana): Planeamos criar um conselho consultivo com representantes da indústria para garantir que os nossos programas estejam alinhados com as necessidades reais do mercado. Também queremos aumentar as oportunidades de estágio para os nossos alunos, permitindo-lhes ganhar experiência prática e facilitar a sua integração no mercado de trabalho.

Equipa de Marketing: Para finalizar, qual é a sua visão para a escola nos próximos anos?

Coordenadora Pedagógica (Ana): Queremos ser uma referência nacional na formação profissional para a indústria farmacêutica. A nossa missão é formar profissionais altamente qualificados, preparados para os desafios do setor. Com a certificação da DGERT, uma equipa dedicada e parcerias sólidas, estamos confiantes de que cresceremos e faremos a diferença na formação farmacêutica em Portugal.

Equipa de Marketing: Muito obrigada pelo seu tempo e felicidades para os projetos futuros!

Coordenadora Pedagógica (Ana): Obrigada! Contamos com o apoio de todos para continuar esta caminhada de sucesso.

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O Real World Data tem vindo a crescer tanto em disponibilidade de dados como na variedade dos mesmos, incluindo fontes de dados não relacionados com a saúde. Isso fez com que surgissem novas oportunidades, mas também novos desafios, principalmente na aplicação na Real World Evidence e na melhoria dos resultados de saúde. Os dados não relacionados com saúde, como gastos com cartão de crédito do consumidor, dados geoespaciais e os dados recolhidos na web, são também novas possibilidades no Real World Evidence para obter uma compreensão mais abrangente dos comportamentos e resultados do paciente. Os tipos de dados podem incluir:
  • Dados clínicos (por exemplo: registos médicos electrónicos)
  • Dados administrativos (como reivindicações de seguro, registos de emprego)
  • Dados comportamentais (dieta, estilo de vida, atividade física)
  • Dados demográficos (idade, educação, fatores ambientais, renda, localização geográfica)
  • Dados financeiros (gastos com cartão de crédito, renda, compras)
  • Dados sociais (emprego, família, domicílio e redes sociais)
Essa riqueza de dados fornece às empresas de ciências biológicas a capacidade de avançar em várias questões importantes, como aumentar o foco no paciente, acelerar o ritmo da inovação científica e abordar os crescentes custos de desenvolvimento. Através de análises avançadas é possível incorporar o Real World Data nas cadeias farmacêuticas, por exemplo, para informar sobre as decisões de pesquisa, apoiar o acesso ao mercado, melhorar as estratégias dos produtos e melhorar a farmacovigilância. O aumento da complexidade dos dados contribui também para o aumento dos desafios na qualidade dos mesmos, o que pode limitar a aplicação do Real World Evidence. Esses desafios passam por vieses nos dados e outros problemas de qualidade subjacentes, por exemplo, podem ser difíceis de detectar e podem limitar os insights derivados de tais dados. Para que o Real World Evidence atinja o seu potencial nos próximos anos, é necessário que haja uma evolução na forma como os conjuntos de Real World Data são avaliados. Ao abordar questões de qualidade de dados, há várias dimensões a serem consideradas, incluindo profundidade, amplitude, cobertura, oportunidade e impacto potencial dos dados.

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