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53. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

15. bis 18.09.2008, Stuttgart

Erfahrungen mit einem krankheitsbezogenen Data Warehouse aus Abrechnungsdaten am Beispiel von Krebs

Meeting Abstract

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  • Vera Gumpp - Tumorzentrum Ludwig Heilmeyer Comprehensive Cancer Center Freiburg, Freiburg, Deutschland
  • Michael Sauer - Klinikrechenzentrum der Uniklinik Freiburg, Freiburg, Deutschland

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 53. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds). Stuttgart, 15.-19.09.2008. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2008. DocMI3-6

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2008/08gmds116.shtml

Veröffentlicht: 10. September 2008

© 2008 Gumpp et al.
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Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung

Zahlreiche Fragestellungen im universitären Krankenhaus betreffen die Anzahl von Patienten mit bestimmten Erkrankungen und in bestimmten Zeiträumen oder mit speziellen Eingriffen, z. B. für die Planung von klinischen Studien, für die Einrich-tung von Organzentren oder für Zertifizierungen. Idealerweise stehen spezielle Krankheitsregister zur Verfügung, die entweder von Krankenhausabteilungen ge-pflegt werden oder an denen diese sich beteiligen, z. B. klinische Krebsregister oder Datenbanken von Kompetenznetzen. Andererseits erfolgt die Datenerfassung in solchen Spezialregistern oft mit einem gewissen Zeitverzug und auch die Vollzäh-ligkeit kann nicht garantiert werden. Alternativ bieten sich die Abrechnungsdaten an. Die Nutzbarkeit von Abrechnungsdaten wird exemplarisch anhand von Frage-stellungen zu Krebspatienten untersucht.

Methoden

Neben den Diagnosecodes nach ICD gibt es weitere Methoden, um Daten zu Patien-ten mit einem bestimmten Erkrankungsbereich in den Abrechnungsdaten zu identifi-zieren. Sie erfordern gute Kenntnisse der Struktur von Behandlungsfall-Datensätzen, der damit verbundenen Prozesse und der Kodierregeln. Die einzelnen Methoden werden mit ihren Besonderheiten, ihren Möglichkeiten und Grenzen vorgestellt.

Das klinische Krebsregister des Tumorzentrums Ludwig Heilmeyer CCCF am Uni-versitätsklinikum Freiburg pflegt seit 2003 ein eigenes Tumor Data Warehouse (T-DWH) auf der Basis von Abrechnungsdaten, die im wöchentlichen Rhythmus aktua-lisiert werden.

Ergebnisse

Das T-DWH hat sich zum wichtigsten Hilfsmittel für das klinische Krebsregister entwickelt und dient intern zum einen dazu, die Vollzähligkeit des klinischen Krebs-registers abzuschätzen und für das Management transparent zu machen, zum ande-ren als wichtige Informationsquelle zur Verbesserung der Datenvollständigkeit (z. B. Adressen, aktuelle Besuchsdaten, Therapien etc). Die Einrichtungen des CCCF und für die Abteilungen des Uniklinikums konnten in den letzten Jahren erfolgreich mit Auswertungen aus dem T-DWH unterstützt werden, z. B. bei Zertifizierungen oder Zertifizierungsanträgen. Auch Auswertungen zur Prozessqualität lassen sich aus dem T-DWH erstellen.

Bei der Auswertung von KIS Daten sind andererseits zahlreiche Details zu beachten.

Diskussion

Ein krankheitsbezogenes DWH aus Ausrechnungsdaten kann eine Spezialdokumen-tation nicht ersetzen. Solange die Abrechnungsdaten wichtige Angaben wie Diagno-sedatum, Schweregrad der Krankheit oder Stadium nicht enthalten, sind Fragestel-lungen wie z. B. "wie viele Patienten mit der neu diagnostizierten Krankheit X im Zeitraum Y" aus den KIS-Daten nicht zu beantworten. Es ist jedoch ein wertvolles Hilfsmittel zur zeitnahen Vervollständigung der Spezialdokumentation bzw. des Krankheitsregisters.


Literatur

1.
Vanberg I, Stausberg J. Onkologisches Berichtswesen aus der rechnergestützten Basisdokumentation eines Universitätsklinikums: Konzeption, Erfahrungen und Problempunkte. 51. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Leipzig, 10.-14.09.2006. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2006. Doc 06gmds048. http://www.egms.de/en/meetings/gmds2006/06gmds292.shtml Externer Link
2.
Gumpp V. Qualitätssicherung: Anforderungen an die Tumordokumentation. Deutsches Ärzteblatt online, 03.09.2004. http://www.aerzteblatt.de/aufsaetze/0402 Externer Link
3.
Gumpp V. Sind DRG-Daten für die Tumordokumentation brauchbar? Informatik, Biometrie und Epidemiologie in Med. u. Biol. 2003;34(3) :283-284.