gms | German Medical Science

49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
19. Jahrestagung der Schweizerischen Gesellschaft für Medizinische Informatik (SGMI)
Jahrestagung 2004 des Arbeitskreises Medizinische Informatik (ÖAKMI)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Schweizerische Gesellschaft für Medizinische Informatik (SGMI)

26. bis 30.09.2004, Innsbruck/Tirol

Ein Meta-Modell für kooperative Dokumentationsumgebungen

Meeting Abstract (gmds2004)

Suche in Medline nach

  • corresponding author presenting/speaker Petra Knaup - Universität Heidelberg, Heidelberg, Deutschland
  • Sebastian Garde - Universität Heidelberg, Heidelberg, Deutschland
  • Reinhold Haux - Institut für Informationssysteme des Gesundheitswesens, UMIT - Private Universität für Gesundheitswissenschaften, Medizinische Informatik und Technik, Innsbruck, Österreich

Kooperative Versorgung - Vernetzte Forschung - Ubiquitäre Information. 49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 19. Jahrestagung der Schweizerischen Gesellschaft für Medizinische Informatik (SGMI) und Jahrestagung 2004 des Arbeitskreises Medizinische Informatik (ÖAKMI) der Österreichischen Computer Gesellschaft (OCG) und der Österreichischen Gesellschaft für Biomedizinische Technik (ÖGBMT). Innsbruck, 26.-30.09.2004. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2004. Doc04gmds033

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2004/04gmds033.shtml

Veröffentlicht: 14. September 2004

© 2004 Knaup et al.
Dieser Artikel ist ein Open Access-Artikel und steht unter den Creative Commons Lizenzbedingungen (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.de). Er darf vervielf&aauml;ltigt, verbreitet und &oauml;ffentlich zug&aauml;nglich gemacht werden, vorausgesetzt dass Autor und Quelle genannt werden.


Gliederung

Text

Einleitung

Auch aufgrund aktueller Entwicklungen im Gesundheitswesen, wie die Verpflichtung zum Qualitätsmanagement oder die Vergütung auf Basis von Diagnosis-Related-Groups (DRGs) ist es ein wichtiges Ziel der Medizinischen Informatik, den Dokumentationsaufwand im klinischen Umfeld zu verringern und Dokumentationen effizienter zu gestalten. Ein Schlüssel zu diesem Ziel ist die multiple Verwendung [1], so dass klinische Daten nur einmal erfasst und dann zu verschiedenen Zwecken genutzt werden können. Auch durch die zunehmende Bedeutung einer kooperativen Versorgung müssen Dokumentationsaufgaben und elektronische Patientenakten sorgfältig geplant und koordiniert werden [2], [3]. Zurzeit liegen noch keine Ansätze zur systematischen Planung kooperativer Dokumentationsumgebungen vor. Ziel dieser Arbeit ist die Vorstellung eines Meta-Modells für kooperative Dokumentationsumgebungen zur multiplen Verwendung und verteilten Erfassung von Daten.

Methoden

In dem Meta-Modell werden Komponenten von Dokumentationsumgebungen und ihre Beziehungen untereinander formal modelliert. Die Definitionen können zur Beschreibung konkreter Dokumentationsumgebungen genutzt werden. Auf das Meta-Model baut ein Vorgehensmodell auf, dass die systematische Planung kooperativer Dokumentationsumgebungen und die Ermittlung expliziter Kenngrößen der multiplen Verwendung und verteilten Erfassung erlaubt.

Ergebnisse

Grundlegende Elemente einer kooperativen Dokumentationsumgebung sind Dokumentationssysteme, die durchaus heterogen sein können.

Zielgerichtete Planungen von kooperativen Dokumentationsumgebungen basieren auf Auswertungsfragen. Eine Auswertungsfrage ist eine abstrakte Fragestellung, die ein Benutzer an ein Dokumentationssystem hat (Diagnosehäufigkeit, Arztbriefschreibung). Um diese beantwortet zu bekommen, wird eine konkrete Auswertung mit dem Dokumentationssystem durchgeführt, bzw. eine oder mehrere Funktionen des Dokumentationssystems aufgerufen.

Es wird unterschieden zwischen abstrakten Dokumentations- und Auswertungseinheiten. Dokumentationseinheiten arbeiten mit genau einem Dokumentationssystem. Ihnen ist eine Dokumentationsaufgabe in Form einer Menge von zu dokumentierenden Merkmalsarten zugeordnet. Auswertungseinheiten arbeiten ebenfalls mit genau einem Dokumentationssystem. Ihnen sind in der Regel mehrere Auswertungsfragen und den Auswertungsfragen jeweils eine Menge von auszuwertenden Merkmalsarten zugeordnet. Eine beteiligte Einrichtung kann in Bezug auf ein Dokumentationssystem sowohl Dokumentations- als auch Auswertungseinheit sein. Durch eine multiple Verwendung und verteilte Erfassung können aber die in einer beteiligten Einrichtung zu dokumentierenden von den auszuwertenden Merkmalsarten voneinander abweichen.

Multiple Verwendung liegt dann vor, wenn unterschiedliche Auswertungsfragen auf denselben Merkmalsarten operieren. Verteilte Erfassung liegt vor, wenn die Merkmalsarten zur Beantwortung einer Auswertungsfragen im Rahmen zweier unterschiedlicher Dokumentationsaufgaben erhoben werden.

Dokumentationssysteme können über austauschbare Module ergänzt werden, die der Beantwortung einer oder mehrere Auswertungsfragen dienen. Ändern sich Auswertungsfragen, so können Module ausgetauscht oder ergänzt werden, ohne dass das Dokumentationssystem in seinem Kern verändert werden muss. Managementsysteme, wie zum Beispiel Terminologie-, Kommunikations- oder Datenserver, stellen Dienstleistungen für die Dokumentationssysteme bereit, sie sind nicht Bestandteil von Dokumentationsaufgaben und Auswertungsfragen. Um die multiple Verwendung und verteilte Erfassung von Daten sicherzustellen und kontrollieren zu können, wird die Einrichtung eines Dokumentations-Managementsystems vorgeschlagen. Dieses enthält die Spezifikationen der beteiligten Dokumentationssysteme mit ihren Dokumentationsaufgaben und Auswertungsfragen sowie Prozeduren zum datenschutzkonformen Austausch der Daten.

Zur Erstellung von Dokumentations- und Modulsoftware können generische Werkzeuge eingesetzt werden.

Diskussion

Die geeignete Verfügbarkeit klinischer Information ist entscheidend für die Qualität von Patientenversorgung [4] und klinischer Forschung [5]. Trotz der andauernden Belastung der ärztlichen Tätigkeit durch Dokumentationsaufgaben sind Ansätze zur systematischen Planung klinischer Dokumentation noch immer nicht weit verbreitet und kaum publiziert. Der Ansatz nach [6] beschränkt sich bisher auf einzelne Dokumentationssysteme. Ansätze zur Sicherung der Datenqualität in klinischen Datensammlungen [7] oder zur Terminologiestandardisierung [8], [9] beschränken sich auf - allerdings sehr wichtige - Teilaspekte der systematischen Planung kooperativer Dokumentationsumgebungen.

Die technischen Voraussetzungen zu einer gemeinsamen Nutzung von Daten sind verfügbar [10], [11], [12], auch unter Berücksichtung notwendiger Sicherheitskonzepte [13], [14], [15]. Mit den hier erarbeiteten formalen Modellen können komplexe Dokumentationsumgebungen, so geplant werden, dass eine multiple Verwendung und verteilte Erfassung und damit eine effiziente Dokumentation möglich wird. Da das Meta-Modell und das darauf aufbauende Vorgehensmodell unabhängig sind von konkreten Architekturen und Technologien, können auch neuere Ansätze für die elektronische Patientenakte (wie zum Beispiel [16], [17]) unterstützt werden. Die Grenzen liegen derzeit noch in der geeigneten Bereitstellung und konsequenten Nutzung standardisierter Terminologien [18].

Die Anwendung des Meta- und Vorgehens-Modells auf ein bundesweites Projekt zur rechnerunterstützten Dokumentation und Therapieplanung [19] hat gezeigt, dass nicht nur eine Dokumentationssystemplanung für eine kooperative Versorgung, sondern auch in einem multizentrischen Studienverbund machbar ist.


Literatur

1.
van der Lei J. Closing the Loop between Clinical Practice, Research, and Education: The Potential of Electronic Patient Records. Methods of Information in Medicine 2002; 41: 51-54.
2.
Brandner R, van der Haak M, Hartmann M, Haux R, Schmücker P. Electronic Signature for Medical Documents - Integration and Evaluation of a Public Key Infrastructure in Hospitals. Methods of Information in Medicine 2002; 41: 321-330.
3.
Squire L, Bedard M, Hegge L, Polischuk V. Current evaluation and future needs of a mental health data linkage system in a remote region: a Canadian experience. J Behav Health Serv Res 2002; 29: 476-80. [4] Ball MJ, Garets DE, Handler TJ. Leveraging IT to Improve Patient Safety. Methods Inf Med 2003; 42: 503-509.
4.
Ball MJ, Garets DE, Handler TJ. Leveraging IT to Improve Patient Safety. Methods Inf Med 2003; 42: 503-509.
5.
Tirschwell DL, Longstreth WT, Jr. Validating administrative data in stroke research. Stroke 2002; 33: 2465-70.
6.
Leiner F, Haux R. Systematic planning of clinical documentations. Methods of Information in Medicine 1996; 35: 25-34.
7.
Arts DGT, de Keizer NF, Scheffer G-J. Defining and Improving Data Quality in Medical Registries: A Literature Review, Case Study, and Generic Framework. Journal of the American Medical Informatics Association 2002; 9: 600-611.
8.
Cimino JJ. From data to knowledge through concept-oriented terminologies: experience with the Medical Entities Dictionary. J Am Med Inform Assoc 2000; 7: 288-97.
9.
Papier A, Chalmers RJ, Byrnes JA, Goldsmith LA. Framework for improved communication: The Dermatology Lexicon Project. J Am Acad Dermatol 2004; 50: 630-4.
10.
de Roulet D, Le HS, Scherrer J-R. The technical conditions for an open architecture. International Journal of Bio-Medical Computing 1994; 35 (Suppl. 1): 107-114.
11.
McDonald CJ, Overhage M, Dexter P, Takesue BY, Dwyer D. A Framework for Capturing Clinical Data Sets from Computerized Sources. Annals of Internal Medicine 1997; 127: 675-682.
12.
Takeda H, Matsumura Y, Kuwata S, Nakano H, Sakamoto N, Yamamoto R. Architecture for networked eletronic patient record systems. International Journal of Medical Informatics 2000; 60: 161-167.
13.
Bos JJ. Digital signatures and the electronic health records: providing legal and security guarantees. International Journal of Bio-Medical Computing 1996; 42: 157-163.
14.
Blobel B, Roger-France F. A systematic approach for analysis and design of secure health information systems. International Journal of Medical Informatics 2001; 62: 51-78.
15.
Chao HM, Hsu CM, Miaou SG. A data-hiding technique with authentication, integration, and confidentiality for electronic patient records. IEEE Trans Inf Technol Biomed 2002; 6: 46-53.
16.
Ramsaroop P, Ball MJ. A Model for More Useful Patient Health Records. MD Computing 2000; 45-48.
17.
Shabo A, Vortman P, Robson B (2001). Who's Afraid of Lifetime Electronic Medical Records. Proceedings of 1st Annual Conference on Mobile and Wireless Healthcare Applications 11 - 14 November 2001, Café Royal, London.
18.
Cimino JJ. Terminology tools: state of the art and practical lessons. Methods Inf Med 2001; 40: 298-306.
19.
Knaup P, Wiedemann T, Wolff A, Creutzig U, Haux R, Schilling FH. Rechnerunterstützte Dokumentation und Therapieplanung in der Pädiatrischen Onkologie - Vorstellung einer bundesweiten Lösung. Klinische Pädiatrie 1999; 211: 189-191