DIGA-从 2026 年起需要考虑什么?

《数字健康应用条例》的第二项修正案于2026年1月29日生效。这再次收紧了对数字健康应用程序(DIGA)制造商的要求。

这对于必须提供的 DIGA 证据意味着什么?

这些要求载于2025年12月10日的3.6版。值得注意的是,内容正在得到显著扩展和澄清。业内人士知道,实际要求远不止于此,而且这篇文章无法确定权威机构内各行为者对解释的理解。我们特意将当前版本与第一个版本关联起来,因此总结了之前的所有更改,但没有提供不同的调整周期,以避免混淆。

与2020年相比,在证据生成方面(第4章)的主要区别在于3.6版本中使用了6年之后:

1。正向供应效应的定义(第4.1章)

  • 2020 年: 对积极护理效果(PvE)的定义更为具描述性;4.1.1 “医疗福利(mN)” 和4.1.2 “患者相关的结构和程序改进(psvV)” 是单独解释的,没有对其随后在研究中的运作情况进行过多讨论。
  • 版本 3.6: mN 和 psvV 被明确定位为 PvE 的子类别,并置于后续验证要求的背景下。
  • 尽管在2020年,该定义在很大程度上仍处于概念理解水平(例如改善症状、功能、生活质量等),但没有对测量仪器和终点结构提出具体要求, 版本 3.6 强调PvE必须通过明确定义的、与患者相关的终点进行证明,并且必须与医疗目的和护理路径保持一致;因此,4.1构成了4.3和4.6中详细研究要求的规范基础,例如在外部有效性、研究设计、终点选择和评估概念设计方面。

    2。在申请中披露养老金的积极影响(第4.2章)

    2020年,重点是对目标人群和PvE进行连贯的描述,但没有深入的终点指导方针。3.6版要求制造商明确显示PvE的哪些子组(例如适应症、严重程度、供应背景)、这些组如何与研究人群一致,以及如何在研究方案中具体找到应用程序中指定的PvE类别。新增内容是申请文本和学习计划之间的联系更加紧密。

    3.证明 PvE 的研究的一般要求(第 4.3 章)

    这一点已从3个子项扩展到10个子项目,因此代表了更为精确的科学延伸。仅仅提出 “任何” 好的研究已经不够了。规划必须满足类似 GCP 的要求(随机化、ITT 定义、归类、注册表录入、外部有效性、严格报告)。这一点已得到最详细的说明,主要适用于所有形式的证据生成。

  • - 方法选择 (4.3.1):2020年更笼统地描述了该方法必须合适且经过科学认可。3.6版阐明了在哪些条件下可以接受RCT、对照观察研究或替代设计,以及应如何将失真风险降至最低。
  • - 评估和评估 (4.3.2):全新。制造商必须解释他们用来分析终点的原理,他们如何处理多项测试、灵敏度分析和亚组分析,以及他们如何避免偏向干预组。
  • - 供应路径 (4.3.3):新增。制造商必须明确描述在哪种供应路径中使用 DiGA、比较哪种标准电源以及为什么这种比较适用于 PvE。
  • - 随机化 (4.3.4):新颖且非常具体。定义了对随机化列表、区块长度、分配盲制、访问权限记录和流程可审计性的要求。对于制造商来说,这意味着 “简单” 或不透明的随机化已经不够了。
  • - 研究设计和方法规划 (4.3.5):新增且已显著深化。需要进行可靠的初步比较、ITT 群体的定义和保守的插补方法(例如基于参考的多重插补、J2R)。这增加了对统计规划和文件编制的要求。
  • - 申请文件 (4.3.6) 和研究报告 (4.3.7):新增。您可以定义研究协议、SAP、注册条目和报告的最低内容组件,这样 bFarm 才能理解 PvE。
  • -外部有效性和一致性 (4.3.8):新增。制造商必须证明研究人群代表目标人群;子组中的不一致可能导致适应症的限制。
  • -在德国实施 (4.3.9) 和预规格/学习登记册 (4.3.10):3.6版扩展了2020年的简明要求(4.3.2—4.3.3),要求在国外进行部分研究时有可理解的理由,并在研究登记册中明确说明假设和终点。
  • 总体而言,需要良好的科学理解和连贯的规划。

    4。公布完整的研究结果(第 4.4 章)

    除了遵守 “研究报告国际标准” 的要求外,实践要求的 “提交结果和讨论” 现在也正在写下来。研究结果的科学呈现需要通常的国际标准,例如影响因子排在前两季度的知名期刊(内科医学),采用专家评审程序。此外,根据科学实践,讨论应包括现有文献,尤其是有关DiGa的现有结果。

    5。申请初步准入测试(第 4.5 章)

    除了证明改善护理的合理性外,3.6版现在还参照第4.3.1至4.3.9章对系统数据评估进行了规定。(例如,明确界定终点、评估方法、计划中的样本数量、辍学的处理),并将评估概念与附录中单独的 “评估概念和系统数据评估” 章节密切相关。这里有条不紊地解释了系统的数据评估应该是什么样子,而且与过去一样,评估任何现有数据已不再足够。

    6。研究类型和研究设计的具体要求(第 4.6 章)

  • 从本质上讲,2020年的描述是,在不提供有关统计程序的详细指导或处理扭曲的情况下,需要进行具有适当控制、足够数量的病例和适当的终点的比较设计。3.6版整合了第4.3章中规定的方法学要求(护理路径、ITT、保守估算、随机化),并明确规定观察性研究只有在严格的条件下才能被接受。这还包括 “完整、正确地收集类型和范围” 的特征。这对研究质量提出了很高的要求,需要严格的设计、规划和实施。举例说明了这一点。
  • 尽管在2020年,对灵敏度、特异性以及与参考标准比较的总体要求的 “诊断质量研究” 相对较短,更多地侧重于经典诊断,但在3.6版中,“含诊断成分的DiGA” 对这些研究进行了扩展,包括诸如如何将DiGa的诊断输出嵌入护理路径、如何评估错误分类(假阳性/假阴性)以及如何将bean的诊断性能与PvE联系等要求。对于诊断相关的 DiGA 的制造商来说,这清楚地表明,单纯的测试质量是不够的;必须证明诊断组件在护理中产生可测量的 PvE。
  • 资料来源:bFarm,“根据SGB V第139e节制定的数字医疗应用快速通道流程(DiGa)——制造商、服务提供商和用户指南”,截至2020年4月17日(DiGA-Leitfaden_2020.pdf),以及自2025年12月10日(diga_leitfaden-1.pdf)起的3.6版。

    《bFarm DIGA指南》3.6版第4章的修改通过将PvE与明确定义的终点、护理路径、随机化、ITT分析、归因和外部有效性更紧密地联系起来,极大地提高了规划、开展和评估研究的要求。对于制造商而言,这意味着将来,正向供应效应的证明必须更加有条不紊地基于类似于GCP的标准,而探索性、不那么稳健的研究设计将更加难以识别。BfarmExplicit要求将大幅增加的方法和监管要求转化为正式有效的研究设计、简洁的实施和可验证的文档。这降低了制造商的风险,即由于方法上的缺陷而无法接受研究,以及在DIGA清单中纳入或保留会被推迟或失败。

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