gms | German Medical Science

50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie (dae)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie

12. bis 15.09.2005, Freiburg im Breisgau

Die KIGGS Verwaltungsdatenbank – eine modulare Datenbankapplikation zur Steuerung und Unterstützung der Organisationsprozesse des Kinder- und Jugendgesundheitssurveys (KiGGS)

Meeting Abstract

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  • Ruediger Doelle - Robert Koch-Institut, Berlin

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. 50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Freiburg im Breisgau, 12.-15.09.2005. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2005. Doc05gmds183

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Published: September 8, 2005

© 2005 Doelle.
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Einleitung und Fragestellung

Mit der Entscheidung, die Planung, Organisation sowie die Durchführung des Kinder – und Jugendgesundheitssurveys komplett durch das RKI zu realisieren, entstand auch die Notwendigkeit die datentechnischen Voraussetzungen nicht nur für die Erfassung und Analyse der epidemiologischen Daten, sondern auch für die Unterstützung der allgemeinen Geschäftsabläufe im Projekt zu schaffen. In erster Linie galt es eine Softwarelösung zur Verwaltung von Probanden- und Samplepointdaten, zur Terminplanung, Stichprobenziehung, Berichterstattung und Qualitätssicherung zu entwickeln. In diesem Beitrag soll diese Datenbankanwendung, auch Verwaltungsdatenbank genannt, mit ihren wichtigsten Funktionen vorgestellt werden.

Material und Methoden

Im Kinder- und Jugendgesundheitssurvey werden zwischen Mai 2003 und Mai 2006 in ganz Deutschland rund 18.000 Kinder und Jugendliche im Alter von 0 bis 17 Jahren gesundheitlich untersucht. In den drei Untersuchungsjahren sind die Untersuchungsteams des Robert Koch-Instituts in insgesamt 150 Städten und Gemeinden für jeweils zwei Wochen tätig. Die Zeitspanne für alle Aktivitäten bzgl. eines konkreten Samplepoints beträgt i.d.R. 5-6 Monate. Beginnend mit den Informationsschreiben an Bürgermeister und Gesundheitsämter bis hin zu dem Versand der Befundbriefe an die Probanden gibt es eine Vielzahl von Einzelprozessen, die routinemäßig abgearbeitet werden müssen. Neben den notwendigen Prozessen für die allgemeine Surveyorganisation gibt es ebenso eine Vielzahl von Prozessen für die Aufbereitung, Transformation und Prüfung der Erhebungsdaten die aus der Sicht der Qualitätssicherung relevant sind.

Ergebnisse:

Zur Unterstützung der allgemeinen Geschäftsprozesse wurde eine serverbasierte Datenbankapplikation entwickelt, welche u.a. folgende Funktionen erfüllt:

  • Verwaltung der Probandenstammdaten
  • Verwaltung der Samplepointstammdaten
  • Verwaltung von Mitarbeiterdaten
  • Verwaltung von Kontaktadressen
  • Lagerverwaltung und Steuerung der Feldlogistik
  • Serienbriefverwaltung, Versanddokumentation
  • Berichtswesen
  • Terminverwaltung zur Steuerung der Geschäftsprozesse

Erklärtes Ziel war es, eine Softwarelösung zu schaffen die einfach zu bedienen ist, flexibel angepasst werden kann und mit minimalem Aufwand administriert werden kann. Diese Datenbankapplikation dient nicht allein der Speicherung und Anzeige von Probanden- und Samplepointinformationen sondern auch zur Steuerung der zeitlichen Reihenfolge von bestimmten Aktivitäten sowie zur Dokumentation von probandenrelevanten Informationen.

Diskussion

Die erfolgreiche Planung, Organisation und Durchführung eines Surveys in dieser Größenordnung kann nur mit intensiver DV-technischer Unterstützung erfolgen. Der Fokus der Datenmanagements kann sich nicht nur auf die Verwaltung der Erhebungsdaten beschränken, sondern muss in gleichem Maß Instrumente zur Verwaltung und Kontrolle von Prozessdaten zur Steuerung der Geschäftsprozesse liefern. Aufgrund der Vielzahl und Komplexität der Einzelaufgaben muss das Datenmodell ein hohes Maß an Flexibilität und Stabilität gewährleisten.