Ziel des Verbundes ist es, mittels eines Algorithmus zur Identifizierung von Patienten mit besonders hohem Risiko für Medikationsfehler und Nebenwirkungen, die limitierten Zeitressourcen an Stationsapothekern genau dorthin zu lenken, wo ein max. Patientennutzen erreicht werden kann. Das erste Hauptziel ist, einen IT-basierten automatisierten Screen von EMR-Routinedaten der Patienten durchzuführen und mit einem Score die Hochrisikopatienten zu identifizieren. Das zweite Hauptziel ist es, mittels einer clusterrandomisierten Interventionsstudie zu zeigen, dass die Steuerung der limitieren Ressource Stationsapotheker durch den Risikoscore zu einer effizienteren Erkennung von Medikationsfehlern und Nebenwirkungen von Medikamenten im Vergleich zur aktuell üblichen Routine ohne automatisierten Risikoscore mit Priorisierung führt. Weitere Ziele sind die Verminderung von klinisch relevanten Nebenwirkungen und das Patientenbefinden. Es wird erwartet, dass durch die geplante Intervention arzneimittelbezogene Probleme deutlich reduziert werden. Der entwickelte Risikoscore wird öffentlich und frei verfügbar gemacht. Ein Nachweis des Nutzens der Intervention wird die Einführung dieses Modells bei weiteren Universitätsklinika und anderen Krankenhäusern erheblich befördern. Ziel des Teilvorhabens der Universität Bonn /des Universitätsklinikums Bonn ist es, im Rahmen einer versorgungsnahen Interventionsstudie zu untersuchen, ob der Service der Stationsapotheker durch Einführung eines Algorithmus zur Identifizierung von Patientinnen und Patienten mit besonders hohem Risiko für Medikationsfehler und Nebenwirkungen verbessert werden kann. Ein weiterer Fokus der Universität Bonn liegt auf der Aktualisierung, Validierung und Optimierung von Algorithmen zur Detektion unerwünschter Arzneimittelereignisse (ADE) (TP 7.5) und der Aktualisierung, Ausführung, Validierung und kontinuierlichen Optimierung von ADE-Risikovorhersagemodellen (TP 7.6).