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Use Case HELP ‒ Nutzung der Datenintegrationszentren für eine Evaluationsstudie und vorläufige Ergebnisse
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Veröffentlicht: | 31. Januar 2023 |
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Einleitung: Staphylokokken sind die am häufigsten nachgewiesenen Erreger bei Blutstrominfektionen [1]. Der Nachweis von Staphylococcus aureus in mikrobiologischen Blutkulturen (SAB) ist mit einer hohen Patientenmorbidität und -mortalität verbunden, insbesondere, wenn nicht zeitnah entsprechende medizinische Maßnahmen ergriffen werden. Bei Einhaltung von Empfehlungen zur Therapie und Diagnostik sowie geeigneter Antibiotikagaben kann das Behandlungsergebnis allerdings deutlich verbessert werden [2], [3], [4], [5], [6]. Bei einem Nachweis von Koagulase-negativen Staphylokokken (KNS) in der Blutkultur handelt es sich hingegen in 75% der Fälle um eine Kontamination der Blutkultur und nicht um eine Blutstrominfektion, die behandlungsbedürftig ist. Da KNS in der Mehrzahl der Fälle eine Oxacillin-Resistenz aufweisen, wird im klinischen Alltag oft eine Antibiotikatherapie eingeleitet. Dies fördert die Entwicklung von Antibiotikaresistenzen, geht mit einem erhöhten Risiko für arzneimittelbedingte Nebenwirkungen und höheren Therapiekosten einher. Ein fälschlicherweise als Kontamination interpretierter Nachweis von KNS in einer Blutkultur kann jedoch zu einer Unterversorgung des Patienten führen.
Computerbasierte Entscheidungsunterstützungssysteme können bei Patienten mit Staphylokokken-Nachweis zu einer besseren Versorgung beitragen [7]. Als Teil der Arbeiten des Uses Cases HELP („Hospital-wide ELectronic medical record evaluated computerised decision support system to improve outcomes of Patients with staphylococcal bloodstream infection“) wurde u.a. ein Manual als Progressive Web App entwickelt und im Rahmen einer multizentrischen Studie evaluiert.
Methoden: Die HELP-Studie ist eine multizentrische Studie, die an 5 Unikliniken in Deutschland (Aachen, Essen, Halle (Saale), Jena, Leipzig) in einem „stepped-wedge cluster-randomisierten“ Design durchgeführt wurde. Insgesamt 133 Stationen wechselten dafür stufenweise zu einem von 9 vordefinierten Cross-over-Zeitpunkten von der Kontroll- in die Interventionsphase. Die Zuordnung der Stationen zu den Cross-over-Zeitpunkten erfolgte randomisiert, stratifiziert nach Zentrum und Normal- vs. Intensivstation. Die Zeit zwischen zwei Cross-over-Zeitpunkten betrug 2 Monate, sodass sich eine zentrumsbezogene Gesamtlaufzeit von 20 Monaten ergab, plus einer dreimonatigen Phase für die Erhebung der letzten Follow-up-Daten. In der Kontrollphase erfolgte lediglich eine Datenerfassung unter Bedingungen der Standardversorgung. In der Interventionsphase wurde das HELP-Manual den behandelnden Ärztinnen und Ärzten verfügbar gemacht – in der Regel als Verknüpfung über Befunde der medizinischen Mikrobiologie. Details zur Studienplanung sind in Hagel et al. [8] veröffentlicht.
Für die Auswertung der Studie wurden größtenteils Daten der stationären Krankenversorgung wie sie an den Datenintegrationszentren der 5 Unikliniken im Laufe der Studie erschlossen wurden verwendet. Daten, die entweder nicht zuverlässig elektronisch verfügbar waren (z.B. zum Verbrauch von bestimmten Antibiotika), sowie Follow-Up Daten wurden zusätzlich über eCRF erhoben. Sämtliche erhobene Daten wurden auf das interoperable Datenformat HL7 FHIR gemappt und semantisch annotiert (LOINC, SNOMED CT, etc.). Diese Ressourcen wurden in den 5 Zentren jeweils lokal auf einem FHIR-Server für die Datenanalyse zur Verfügung gestellt. Zur Auswertung wurden R-Skripte an die Standorte verteilt, welche die FHIR-Daten zunächst lokal verarbeiten und aggregieren. Die auf diese Weise verarbeiteten Daten wurden dann über eine sichere Verbindung zur zentralen Analyse nach Jena übermittelt.
Die koprimären Endpunkte der Studie waren die Krankenhaussterblichkeit (A), sowie die 90-Tage Mortalitäts- und Rückfallrate (B) für SAB-Patienten bzw. der kumulative Verbrauch von Vancomycin (C) für KNS Patienten. Für Endpunkte (A) und (B) wurde eine Nicht-Unterlegenheitshypothese und für (C) eine Überlegenheitshypothese hierarchisch mit Hilfe von (generalisierten) linearen gemischten Modellen getestet.
Ergebnisse: Die Studie startete im Juni 2020 und bis Juni 2022 wechselten alle 133 Stationen schrittweise in die Interventionsphase. Das HELP-Manual wurde somit an allen 5 Unikliniken ausgerollt und läuft dort fehlerfrei. Dabei konnten bis Ende Juli 2022 mehr als 7.000 Patientinnen und Patienten in die Studie eingeschlossen werden. Ende Oktober 2022 war die Datenerhebung an allen 5 Standorten abgeschlossen.
Eine der größeren Herausforderungen war die Extraktion der Daten aus den heterogenen IT-Primärsystemen der Krankenversorgung und deren Bereitstellung in FHIR. Zum aktuellen Zeitpunkt sind für einen Großteil der Daten ETL-Prozesse etabliert, wie beispielsweise ein Tool zur Transformation der eCFR-Daten in FHIR. Neben der Entwicklung der ETL-Prozesse wurde die Profilierungsarbeit für die in HELP benötigten Ressourcentypen vorangetrieben, etwa für den Mikrobiologiebefund, für den bislang kein MII-KDS-Profil ballotiert ist. Erste lokale Auswertungen der primären Endpunkte konnten erfolgreich getestet werden. Vorläufige Ergebnisse dieser Auswertungen sowie weitere Herausforderungen während der Studiendurchführung werden im Vortrag präsentiert.
Diskussion: Mit der HELP-Studie konnte gezeigt werden, dass die Infrastruktur der Datenintegrationszentren auch zur Durchführung von Evaluationsstudien mit hybrider Datendokumentation genutzt werden kann. Als praktisches Beispiel werden die Erfahrungen bei der Umsetzung der Studie in das Projekt „EVAluation research based on data from routine clinical care 4 the MII“ (EVA4MII) einfließen. EVA4MII soll u.a. die Grenzen der Akzeptanz von Daten aus der stationären Versorgung mit Gremien wie dem Gemeinsamen Bundesausschuss diskutieren.
Literatur
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