Doctoral Thesis
Refine
Year of publication
- 2014 (1) (remove)
Document Type
- Doctoral Thesis (1) (remove)
Language
- German (1)
Has Fulltext
- yes (1)
Is part of the Bibliography
- no (1)
Keywords
- Individualisierte Medizin (1) (remove)
Institute
Am Institut für Community Medicine wurde ein vielschichtiges zentrales Datenmanagement für epidemiologische Probandenstudien (z.B. „Individualisierte Medizin“ und SHIP) und für Studien in der Patientenversorgung (z.B. GANI_MED) konzipiert und implementiert. Die Komplexität des Datenmanagements resultiert aus Umfang und Heterogenität der akquirierten Daten sowie aus multizentrischen und longitudinalen Studienansätzen. Hinzu kommen umfassende Anforderungen an den Schutz personenbezogener Daten, die modulare Einwilligung der Studienteilnehmer sowie die Sicherstellung einer adäquaten Datenqualität, Verfügbarkeit, Nachhaltigkeit etc. Im Rahmen der Probandenstudien wurde eine hochverfügbare webbasierte EDC-Software (Electronic Data Capture) entwickelt, die mit Hilfe intuitiver eCRFs (electronic Case Report Forms) die datenschutzkonforme und qualitätsgesicherte Datenakquise ermöglicht. Eine Data Dictionary-getriebene eCRF-Generierung erlaubt die effiziente Erzeugung neuer und Wartung bestehender Formulare. Ergänzt wird die EDC-Software durch HL7- und DICOM-Empfängersysteme zur nahtlosen Integration des Datenmanagements in vorhandene klinische Informationssysteme. Im Rahmen von „Individualisierte Medizin“ und SHIP wurden von Juni 2008 bis August 2012 insgesamt 6.753 Probanden untersucht und ca. 1,8 Mio. Datensätze revisionssicher persistiert. Zukünftig könnte das Datenmanagement dazu in der Lage sein, weitere Forschungsdaten aus bereits akquirierten Daten zu generieren, z.B. Organvolumina aus MRT-Bilddaten, und sie automatisiert mit weiteren Merkmalen zu korrelieren. Die Limitationen der webbasierten EDC-Software liegen in der Datenakquise ohne vorhandenen (stabilen) Internet-/Netzwerkzugang. Diese Bedingungen sind jedoch in Studien im Kontext der Patientenversorgung vorzufinden. Um die Datenakquise dennoch zu ermöglichen, wurde eine Java-basierte EDC-Software zur asynchronen dezentralen Datenerfassung und nachgelagerten zentralen Datensynchronisation / integration entwickelt. Die Software ist für den unterbrechungsfreien und flexiblen Einsatz im klinischen Umfeld optimiert. Jedoch geht die Asynchronität einher mit einer ungleich höheren technischen Komplexität und einer erhöhten Fehleranfälligkeit, z.B. aufgrund der Notwendigkeit Client-seitiger Software-Aktualisierungen. In GANI_MED wurden von Mai 2011 bis August 2013 insgesamt 3.141 Patienten untersucht und ca. 140.000 Datensätze revisionssicher in den zentralen Datenbestand integriert. Optimierungspotential bietet der Einsatz neuer HTML5-Features, um zugleich synchrone als auch asynchrone Datenerfassungen zu ermöglichen und von den Vorteilen webbasierter Software zu profitieren.