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Automatisierter Datenimport von Komorbiditätsdaten kann den Therapieentscheid im Tumorboard unterstützen
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Published: | April 13, 2017 |
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Einleitung: Bei Plattenepithelkarzinomen der Kopf-Hals-Region (HNSCC) beeinflusst die Komorbidität den Therapieentscheid und den klinischen Verlauf. Die möglichst vollständige Verfügbarkeit aller Komorbiditätsdaten inklusive deren Bewertung mittels Charlson-Score (CS) über eine automatisierte Datenakquise für das prätherapeutische Tumorboard wäre wünschenswert.
Methoden: In SAP-ISH*Med und OnkoFlow kodierte Daten zu Krebspatienten (Schlüsseldiagnose ICD-10-C, Malignom) wurden ausgelesen und mit in Patientenunterlagen (Akten und elektronischen Dokumenten; PU) verfügbarer Information abgeglichen, um die Kodierqualität und -vollständigkeit der Daten inklusive Schweregrad für Patienten der HNO mit prätherapeutischer Vorstellung zwischen 10/2012 und 05/2016 am Beispiel Diabetes (ICD-10-E10 bis E14) zu prüfen.
Ergebnisse: Von 13207 Krebspatienten waren 2087 HNSCC-Patienten (ICD-10-C00 bis C14, ICD-10-C30 bis C32) mit 29073 Datensätzen zu verschlüsselten Diagnosen. 120 (5,7%) der 2087 HNSCC-Patienten hatten eine in SAP-ISH*Med kodierte Diabetes-Diagnose. Davon waren nur 119 Diabetiker (99,2%) in PU dokumentiert. Der Schweregrad der Erkrankung war in 115/119 (96,6%) der Diabetesdiagnosen korrekt kodiert; in vier Fällen war Diabetes mit Endorganschaden (CS=2) nur als Diabetes (CS=1) erfasst. In der nach Lokalisation (ICD-10-C) und Geschlecht 1:1 gematchten Stichprobe ohne kodierten Diabetes (n=120) fanden wir bei 7/120 (5,8%) der Patienten Diabetes in den PU. Die Präzision der durch Datenimport verfügbaren Information zu Diabetes war somit 95,0%.
Schlussfolgerungen: Ein nur geringes Informationsdefizit der automatisiert erfassten Komorbiditätsdaten erlaubt eine kostengünstig verbesserte Informationslage vor dem Therapieentscheid im Tumorboard.
Der Erstautor gibt keinen Interessenkonflikt an.