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49. Jahrestagung der Österreichischen Gesellschaft für Plastische, Ästhetische und Rekonstruktive Chirurgie (ÖGPÄRC), 42. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft der Plastischen, Rekonstruktiven und Ästhetischen Chirurgen e. V. (DGPRÄC), 16. Jahrestagung der Vereinigung der Deutschen Ästhetisch-Plastischen Chirurgen e. V. (VDÄPC)

29.09. - 01.10.2011, Innsbruck

Generisches selbst-adaptives Datenerfassungssystem für Komplikationsmanagement oder klinische Studien

Meeting Abstract

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  • author Dominic Girardi - RISC Software GmbH - Research Unit Medical Informatics, Hagenberg
  • Michael Giretzlehner - RISC Software GmbH - Research Unit Medical Informatics, Hagenberg

Österreichische Gesellschaft für Plastische, Ästhetische und Rekonstruktive Chirurgie. Deutsche Gesellschaft der Plastischen, Rekonstruktiven und Ästhetischen Chirurgen. Vereinigung der Deutschen Ästhetisch-Plastischen Chirurgen. 49. Jahrestagung der Österreichischen Gesellschaft für Plastische, Ästhetische und Rekonstruktive Chirurgie (ÖGPÄRC), 42. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft der Plastischen, Rekonstruktiven und Ästhetischen Chirurgen (DGPRÄC), 16. Jahrestagung der Vereinigung der Deutschen Ästhetisch-Plastischen Chirurgen (VDÄPC). Innsbruck, 29.09.-01.10.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11dgpraecP35

DOI: 10.3205/11dgpraec227, URN: urn:nbn:de:0183-11dgpraec2278

Published: September 27, 2011

© 2011 Girardi et al.
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Einleitung: Die Qualität und Aussagekraft einer klinischen Studie oder eines Komplikationsregisters hängt stark von der Qualität der dafür erfassten Daten ab. Diese müssen sicher und strukturiert abgelegt und –wenn möglich automatisch – auf ihre Plausibilität sowie Gültigkeit geprüft werden. Soll dies auch dezentral und zeitgleich möglich sein, ist ein professionelles Datenspeicherungssystem unumgänglich, welches mit langen Entwicklungszeiten sowie dadurch resultierenden Kosten verbunden ist. Der Hauptgrund für diese Entwicklungszeiten ist die Abhängigkeit des gesamten Systems von der Struktur der zu erfassenden Daten. Moderne Mehrschicht-Architekturen verhindern zwar die technische Abhängigkeit von Datenbanksystemen verschiedener Hersteller, nicht aber die semantische von der Struktur der Daten. Unser Ziel ist die Entwicklung eines Datenerfassungssystems, welches durch Einsatz eines speziellen Datenmodelles diese Abhängigkeit auflöst.

Material und Methoden: Während die Anforderungen an ein medizinisches Datenerfassungssystem meist konstant sind – Eingabemasken zur Datenerfassung, Übersichtstabellen, Statistik- und Suchfunktion, Benutzerverwaltung, Import- und Exportschnittstellen – ist deren eigentliche Implementierung von der Struktur der Daten abhängig. Durch den Einsatz einer Meta-Datenstruktur, welche in der Lage ist, nicht nur die medizinischen Daten, sondern auch deren Struktur zu speichern, wird diese Abhängigkeit von domain-spezifischen Datenstrukturen aufgelöst. Die Applikation stützt sich nun auf die immer gleichbleibende Meta-Datenstruktur, welche die aktuelle medizinische Datenstruktur genauso beinhaltet wie die Daten an sich. Da nun explizite und detaillierte Informationen über die medizinischen Datenstrukturen vorhanden sind, kann der Rest der Applikation automatisch gemäß diesen Informationen generiert werden.

Ergebnisse: Es wurde ein webbasiertes Datenerfassungssystem entwickelt, welches in der Lage ist, beliebige Datenstrukturen zu erfassen, und sich gemäß diesen Strukturen selbst zu konfigurieren. Die Definition der Datenstruktur passiert dabei durch den Benutzer selbst mittels Web-Formularen. Es muss definiert werden, welche Datenelemente existieren, über welche Attribute sie verfügen und in welcher Beziehung sie zueinander stehen. Darauf aufbauend werden Eingabemasken, Übersichtstabellen und Formulare automatisch erzeugt. Auch Änderungen während des laufenden Betriebes können so vom Anwender selbst durchgeführt werden. Externes IT-Fachpersonal ist daher weder während der Inbetriebnahme noch für die Wartung des Systems notwendig, da die Änderungen ausschließlich durch Konfiguration passieren und nicht durch Programmierung. Des Weiteren steht noch ein Regelwerk zur Verfügung, welches es den Benutzer erlaubt, Regeln für Plausibilitätsprüfungen sowie Eingabekontrollen zu definieren um die Qualität der erfassten Daten sicherzustellen.

Schlussfolgerung: Durch den Einsatz eines speziellen Datenmodells wurde die Abhängigkeit zwischen domain-spezifischen Datenstrukturen und Datenerfassungssystem aufgehoben. Dadurch und durch die Tatsache, dass detaillierte Information über die Datenstrukturen (Meta-Information) vorliegen, ist die automatische Generierung eines Erfassungssystems mit all seinen Funktionen möglich. Diese Vorteile ermöglichen es nicht nur die Entwicklungsdauer von unter Umständen mehreren Monaten auf einige Stunden oder Tage zu reduzieren, sondern sie erlauben es den Anwendern auch Änderungen oder Ergänzungen während des laufenden Betriebes selbst durchzuführen. Dadurch können auch kleinere Einrichtungen ihre Datenerfassung professionell organisieren.