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Validierung eines klinischen Data Warehouses: Einsatz und Möglichkeiten in der Viszeralchirurgie
(2021)
Einleitung: In Zeiten des digitalen Fortschritts und wachsender Speicherkapazitäten wird es möglich, immer größere Datenmengen zu verarbeiten. Gleichzeitig besteht der Wunsch, aus diesen Daten neue Informationen im Sinne des „Information retrieval“ zu gewinnen. PaDaWaN ist ein parametrisierbares Data Warehouse Framework zur effizienten Abfrage und Auswertung homogener und heterogener Datenbestände, das 2011 an der Universität Würzburg entwickelt wurde.
Methoden: Zur Validierung des Data Warehouses in der Viszeralchirurgie wurden die automatisiert generierten Daten aus PaDaWaN mit den manuell erhobenen Registerdaten des EuraHS Registers verglichen. Eingeschlossen wurden Patienten mit der Diagnose einer inzisionalen oder primär ventralen Hernie (n=510). Hierfür wurden Informationen zu Diagnosen, Operationen und die intraoperativ verwendeten Materialien aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen des CIS ausgelesen. Das Maß der Übereinstimmung wurde mittels Cohens Kappa-Koeffizienten berechnet (IBM SPSS Statistics 24).
Ergebnisse: Im Rahmen der Studie konnten Diskrepanzen zwischen strukturierten Datenquellen (ICD-10 Codes, OPS Codes) und unstrukturierten Datenquallen (Arztbriefe, Operationsberichte) aufgedeckt werden. Unstimmigkeiten in der ICD-10 Klassifikation für primär ventrale und inzisionale Hernien führten zu einer deutlichen Unterschätzung der inzisionalen umbilikalen Hernien. Sehr gute Übereinstimmungen wurden in den Kategorien Netzimplantation in IPOM-Technik, Underlay- und Sublay-Position erreicht. Faktoren, die die Konkordanz der Datensätze beeinflussten, waren: Erfassung von Vordiagnosen, Voroperationen, mangelndes Erkennen von Negierungen und die Verwendung mehrerer Netze während einer Operation. Klassifikationen wie die "Dietz-Klassifikation" konnten automatisch erkannt und in ihre Bestandteile zerlegt werden.
Fazit: Durch die Etablierung von Data Warehousing als Plattform für die klinische Forschung können Daten in Zukunft schneller strukturiert und generiert werden. Durch die dynamische tägliche automatisierte Datenaktualisierung kann das klinische Personal Behandlungskonzepte und Ergebnisse schneller validieren und bewerten. Darüber hinaus können Empfehlungen für zukünftige medizinische Dokumentation gegeben werden, um die Informationsextraktion von PaDaWaN zu verbessern. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen deutliche Diskrepanzen zwischen strukturierten und unstrukturierten Datenquellen. Vorhandene Register und Daten des CIS können zukünftig im Sinne einer internen Validierung verifiziert und damit manuelle Dokumentationsfehler nachhaltig aufgedeckt werden.