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

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

02. - 06.09.2018, Osnabrück

Automatisiertes Datenmapping von LEP Nursing 3 über Nursing Minimum Data Sets

Meeting Abstract

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  • Renate Ranegger
  • Inge Eberl
  • Dieter Baumberger
  • Werner Hackl - UMIT, Hall in Tirol, Österreich

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 63. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Osnabrück, 02.-06.09.2018. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2018. DocAbstr. 171

doi: 10.3205/18gmds091, urn:nbn:de:0183-18gmds0919

Veröffentlicht: 27. August 2018

© 2018 Ranegger et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Die Erfassung von Patientendaten in einer standardisierten und strukturierten Weise am Point-of-care gewährleistet nicht nur eine sichere Patientenversorgung, sondern bietet die Basis für einen Datenaustausch im eHealth-Umfeld und ermöglicht die Datenwiederverwendung in Form von patientenübergreifenden Sekundärdatenanalysen ("Collect once, use many times" - Paradigma) [1]. Für die Patientendokumentation wird mit LEP Nursing 3 eine Klassifikation geboten, die es ermöglicht, Pflegeinterventionen auf betriebsbezogenen Detailierungs- oder Aggregationsstufen zu dokumentieren und auszuwerten [2]. Zur Beantwortung nationaler Fragestellungen über Pflegethemen und für Gesundheitsberichterstattungen werden in einigen Ländern sogenannte Nursing Minimum Data Sets (NMDS) eingesetzt [3]. Im deutschsprachigen Raum sind Entwicklungen in Deutschland zum G-NMDS [4] und in Österreich zum NMDS-AT [5], [6] zu finden. Um der Grundidee „Collect once, use many times“ gerecht zu werden, wurden die Pflegeinterventionen aus LEP Nursing 3.3.1 auf die beiden obigen NMDS gemappt. Ein derartiges automatisiertes Datenmapping in der Pflege ist im deutschsprachigen Raum bis dato nicht bekannt und könnte als Vorzeigeprojekt für die Mehrfachnutzung von Daten im Bereich eHealth dienen. Ziel der Studie war die Konstruktion eines automatisierten Mappings von dokumentierten Pflegedaten mit einem Nursing Minimum Data Set, um Pflegedaten automatisiert, d.h. ohne Mehraufwand für die Pflegepraxis, für Sekundärdatenanalysen nutzen zu können.

Methode: Um zwischen LEP Nursing 3.3.1, dem G-NMDS und NMDS-AT Interoperabilität zu unterstützen, wurde LEP Nursing 3.3.1 (Quellformat) im Jahr 2015 durch drei unabhängige Expertinnen in einem ersten Durchgang auf die beiden NMDS (Zielformat) gemappt [7]. Auf Basis einer zweiten Mappingrunde und eines folgenden Konsensprozesses wurde das manuelle Mapping finalisiert und Algorithmen in Form eines Stufenmodells für eine automatisierte Datenanalyse aufbereitet [8]. Darauf aufbauend wurde ein Forschungsprototyp mit Talent Open Studio (TOS) [9] zum automatisierten Datenmapping entwickelt. In weiterer Folge wird nun ein validierter Testdatensatz generiert, um im automatisierten Verfahren Qualitätskennzahlen, wie z.B. Vollständigkeit des Mappings oder Fehlerraten gewinnen zu können [10].

Ergebnisse: Für das Mapping wurden insgesamt 536 LEP Interventionen auf die 91 Pflegeinterventionen des G-NMDS und 80 Interventionen des NMDS-AT gemappt. Die Ergebnisse der Intra- und Interrater des manuellen Mappings zeigen eine gute Intra- und Interrater-Übereinstimmung (Intrarater zwischen 67.98% und 93.98%; Interrater zwischen 66.75% und 88.44%).

Die Studienergebnisse über die Mappingqualität im automatisierten Verfahren werden im Rahmen des Vortrags präsentiert und diskutiert.

Diskussion: Die Interventionsbegriffe im Quell- und Zielformat sind teilweise unterschiedlich detailliert, beispielsweise in LEP "Ganzkörperwäsche durchführen" und im NMDS " Körperpflege Waschbecken/Bett/Inkubator, vollständige Hilfe". Die Pflegeinterventionen LEP bieten gemäß der ISO Referenzterminologie [11] auf Handlungsebene ausreichend strukturierte Informationen für das Mapping. In beiden NMDS sind die Pflegeintervention mit zusätzlichen Attributen versehen, die in ISO nicht vorgegeben sind, beispielsweise bei «Hilfe bei der Ernährung» die Attribute «teilweise Hilfe» oder «vollständige Hilfe». Somit wird auf der Interventionsebene der beiden NMDS zusätzlich der Abhängigkeits- bzw. Selbstständigkeitsgrad unterschieden. Deshalb wurde das automatisierte Datenmapping durch Informationen ergänzt, die den Patientenzustand beschreiben, z.B. mit Pflegeassessmentdaten, Pflegediagnosen oder medizinischen Informationen.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.


Literatur

1.
Hardiker NR, Sermeus W, Jansen K. Challenges associated with the secondary use of nursing data. Studies in health technology and informatics. 2014;201:290–7. DOI:10.3233/978-1-61499-415-2-290 Externer Link
2.
Baumberger D, Hieber S, Raeburn S, Studer M, Bürgin R, Ranegger R, et al. LEP – Aufbau und Anwendung. St. Gallen: LEP AG; 2016.
3.
Ranegger R, Ammenwerth E. Nursing Minimum Data Sets (NMDS) - eine Literaturübersicht bezüglich Zielsetzungen und Datenelemente. Pflege. 2014;27(6):405–25.
4.
Eberl I, Bartholomeyczik S. Die Übertragung des Belgischen Nursing Minimum Data Set II (B-NMDS II) auf bundesdeutsche Krankenhäuser: Ergebnisse der ersten Untersuchungsphase zum Übersetzungs- und Adaptionsprozess des Instruments. Pflege. 2010;23(5):309–19. DOI: 10.1024/1012-5302/a000064 Externer Link
5.
Ranegger R, Hackl WO, Ammenwerth E. Implementation of the Austrian Nurs-ing Minimum Data Set (NMDS-AT): A Feasibility Study. 2015.
6.
Ranegger R, Hackl WO, Ammenwerth E. Development of the Austrian Nursing Minimum Data Set (NMDS-AT): The third Delphi-round, a quantitative online sur-vey. Stud Health Technol Inform. 2015;212:73–80.
7.
Ranegger R, Eberl I, Baumberger D. Automatisierte Nutzung von Pflegeinterventionsdaten für Nursing Minimum Data Sets. Hall in Tirol: European Nursing Informatics (ENI); 2015.
8.
Ranegger R, Eberl I, Baumberger D, Hackl WO. Automatisiertes Datenmapping zwischen Leistungserfassung in der Pflege (LEP®), dem Nursing Minimum Data Set aus Österreich (NMDS-AT) und dem Nursing Minimum Data Set aus Deutschland (G-NMDS). Hall in Tirol: European Nursing Informatics (ENI); 2017.
9.
Talend Open Studio. Data Integration. [cited 2018 Mar 29]. Available from: https://www.talend.com/products/talend-open-studio/ Externer Link
10.
Meilicke CH, Stuckenschmidt H. Incoherence as a basis for measuring the quality of ontology mappings. In: 3rd International Workshop on Ontology Matching (OM) at the ISWC. 2008.
11.
International Organization for Standardization, editor. Health informatics - Integration of a reference terminology model for nursing. International Standard. ISO 18104. Geneva, Switzerland: ISO; 2014 [cited 2018 Mar 29]. Available from: http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=33309 Externer Link