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Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2023)

24. - 27.10.2023, Berlin

Welchen Vorteil bringt die Digitalisierung bei der klinischen Datenerhebung?

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Valentin Stöckl - Eberhard Karls Universität Tübingen, BG Klinik, Siegfried Weller Institut für Unfallchirurgische Forschung, Tübingen, Germany
  • Marie K. Reumann - Eberhard Karls Universität Tübingen, BG Klinik, Siegfried Weller Institut für Unfallchirurgische Forschung, Tübingen, Germany
  • Felix Erne - Eberhard Karls Universität Tübingen, BG Klinik, Siegfried Weller Institut für Unfallchirurgische Forschung, Tübingen, Germany
  • Tobias Schwarz - Siegfried Weller Institut, Eberhard Karls Universität Tübingen, IT-Abteilung, Tübingen, Germany
  • Johann Jazewitsch - Siegfried Weller Institut, Eberhard Karls Universität Tübingen, IT-Abteilung, Tübingen, Germany
  • Tina Histing - Klinik für Unfall- und Wiederherstellungschirurgie, Eberhard Karls Universität Tübingen, BG Klinik, Tübingen, Germany
  • Mika Rollmann - Klinik für Unfall- und Wiederherstellungschirurgie, Eberhard Karls Universität Tübingen, BG Klinik, Tübingen, Germany
  • Andreas Nüssler - Siegfried Weller Institut, Eberhard Karls Universität Tübingen, BG Klinik, Tübingen, Germany

Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2023). Berlin, 24.-27.10.2023. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2023. DocAB63-3084

doi: 10.3205/23dkou314, urn:nbn:de:0183-23dkou3141

Veröffentlicht: 23. Oktober 2023

© 2023 Stöckl et al.
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Gliederung

Text

Fragestellung: Große klinische Datenerhebungen wurden in der Vergangenheit manuell aus dem klinikinternen Informationssystem (KIS) und über papierbasierte Fragebögen in ein statistisch-auswertbares, tabellarisches Dokument überführt. Dies ist sowohl fehleranfällig, als auch zeit- und personalintensiv. Moderne Methoden der Datenerhebung erlauben die kontinuierliche digitale Übertragung klinischer Daten in eine strukturierte Plattform, die jederzeit abruf- und auswertbare Daten bereithält. Hierfür benötigt es sowohl IT- als auch datenschutzrechtlich, ethisch und personell Ressourcen. Der Vorteil der Digitalisierung bei der Erhebung klinischer Daten wurde anhand eines qualitativen und quantitativen Vergleichs zwischen einer ‘konventionellen’ und einer ‘digitalen’ prospektiven Datenbank analysiert.

Methodik: Für diese Studie wurden zwei Datenbanken (DB), beide in einer unfallchirurgischen Klinik Level 1 erhoben und miteinander verglichen. Für DB 1 wurden zwischen 06/2014 und 03/2018 2026 Patienten prospektiv, mit einer klinischen Datenerhebung des Heilverlaufs, Laborwerten und Fragebögen zur Lebensqualität erfasst. Die Datenerhebung erfolgte konventionell manuell durch Übertragung der Einzelparameter in tabellarisch strukturierte Form. Für DB 2 wurden zwischen 09/2021 und 11/2022 771 Patienten prospektiv eingeschlossen. Sämtliche klinische Daten des KIS und zusätzlich digital erhobene Fragebögen wurden über Schnittstellenanbindung auf eine eigens konfigurierte Datenplattform übertragen. Für diese Studie wurden die demographischen Basisparameter beider DB, die Vollständigkeit der Eingaben, sowie der Aufwand analysiert.

Ergebnisse und Schlussfolgerung: Für DB 1 wurden insgesamt 214 Parameter erhoben. DB 2 umfasste 217 Parameter. Der Vergleich beider DB zeigte keine signifikanten Unterschiede in der Alters- bzw. Geschlechterverteilung (Durchschnittsalter: DB 1 57,2 Jahre; DB 2 59,4 Jahre). In DB 1 waren 1140 Patienten männlich (56,3%) und 886 Patienten weiblich (43,7%). Für DB 2 lag die Verteilung männlich/weiblich bei 403/368 Patienten (52,3%/47,7%). Auch bei Begleiterkrankungen wie z.B. Diabetes mellitus (DB 1 12,1%; DB 2 13,0%) zeigte sich kein signifikanter Unterschied. Qualitativ zeigte sich für DB 1 eine mangelnde Vollständigkeit der Eingaben, insbesondere bei den Fragebögen. Über das gesamte Kollektiv und sämtliche Parameter ergab sich eine Lückenquote von 1,17%, wohingegen in DB 2 durch technische Maßnahmen Lücken in den Fragebögen verhindert wurden. Die Bewertung des Aufwands der Datenerfassung ergab einen Unterschied von ca. 5,3 min zugunsten DB 2 (durchschnittlicher Zeitaufwand DB 1: 63,2 min/Patient; DB 2 57,9 min/Patient).

Zusammenfassend zeigt sich, dass durch die strukturierte digitale Datenerhebung Datenlücken reduziert werden konnten, der zeitliche Aufwand der Datenerhebung aber nur leicht verringert wurde. Berücksichtigt werden müssen außerdem die gesetzlichen Vorgaben und der IT-bedingte Aufwand, um eine vollständige klinische, digitale Datenplattform vorhalten zu können.