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Einleitung: Klinische und wissenschaftliche Dokumentation sind derzeit meist voneinander getrennt (Dual-Source) [1]. Am Universitätsklinikum Münster wurde ein Dokumentationssystem für die Myokardszintigraphie in der Nuklearmedizin implementiert, das die medizinische Routine- und Forschungsdokumentation verbindet (Single-Source), um mehrere Studien zu koronaren Herzkrankheiten zu unterstützen. Dazu werden spezielle Formulare im Krankenhausinformationssystem (KIS) benötigt. Für diese Studien werden zu definierten Zeitpunkten Follow-Up-Daten benötigt. Im Folgenden werden IT-Verfahren für eine hohe Datenqualität der Dokumentation vorgestellt.

Methoden: Nach der Analyse der klinischen und wissenschaftlichen Prozesse wurde ein Datenmodell entwickelt. Entsprechende elektronische Formulare (Anamnese-, Belastungs- und Ruheprotokolle) wurden im KIS implementiert. Dabei kamen Echtzeitplausibilitätsprüfungen zum Einsatz, um die Datenqualität zu erhöhen. Die wissenschaftlichen Daten können per Datenbankabfrage aus dem KIS extrahiert und zur Analyse in Statistiksoftware importiert werden [2]. Das Datenmodell beinhaltet den KIS-basierten Workflow zur zeitgerechten, studienprotokollkonformen Generierung von Follow-up-Formularen [3]. Sobald ein Follow-up-Formular fällig ist, generiert eine Datenbankprozedur ein Follow-up-Event, das vom Kommunikationsserver in eine Health Level Seven (HL7) Nachricht übersetzt und zur Importschnittstelle des KIS übertragen wird, die das entsprechende Formular generiert und in einer Arbeitsliste zur Verfügung stellt. Für unvollständig ausgefüllte Formulare wurde ein elektronisches Erinnerungssystem implementiert, das automatisch Erinnerungen in Abhängigkeit der erreichten Eskalationsstufe versendet. Die Vollständigkeit vor und nach der Einführung des Erinnerungssystems wurde analysiert [4].

Ergebnisse: Ein Single-Source-Informationssystem kombiniert die medizinische Routine- und Forschungsdokumentation und vermeidet dadurch redundante Dateneingaben. Innerhalb von 22 Monaten wurden 1308 Patienten von 8 Ärzten und 8 MTRAs dokumentiert (1358 Anamnese-, 1372 Belastungs- und 1275 Ruheprotokolle). Die Dokumentation umfasst 301 Merkmale, von denen drei Viertel konditional sind. 196 Follow-up-Formulare wurden innerhalb von 13 Wochen generiert. Die Vollständigkeit pro Formulartyp nahm nach Einführung des Verfahrens hoch signifikant (p < 0.0001) zu: Anamneseformulare: 93% vs 100%, Belastungsprotokolle: 90% vs 100%, Ruheprotokolle: 31% vs 100%. 46 Erinnerungen wurden an den jeweils zuständigen Studienarzt versendet; der Studienleiter erhielt 53 Erinnerungen bezüglich 2 Anamnese-, 8 Belastungs- und 20 Ruheprotokollen.

Schlussfolgerungen: Ein KIS-basiertes Single-Source-Informationssystem verknüpft klinische und wissenschaftliche Daten und vermeidet dadurch redundante Dateneingaben. Es ist technisch realisierbar und wird im klinischen Umfeld akzeptiert. Die Datenqualität wird durch Echtzeitplausibiltätsprüfungen erhöht. Durch den Einsatz eines elektronischen Erinnerungssystems, das mit Eskalationsstufen ausgestattet ist, kann die Vollständigkeitsrate der Formulare signifikant erhöht werden. Eine automatische Generierung von Follow-up-Formularen kann die studienprotokollkonforme Dokumentation unterstützen.