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57. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin

Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin (DEGAM)

28. - 30.09.2023, Berlin

Automatisierter Datentransfer von online erhobenen Anamnesedaten in intern und extern auswertbare Befunddatenfelder eines Praxisverwaltungssystems – eine Pilotstudie in elf Hausarztpraxen in Baden-Württemberg

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Wolfgang Carl Gustav von Meißner - Hausärzte am Spritzenhaus | Ärzte am Reichenbach | MEDI-Ärzte vorOrt GmbH, Deutschland; Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Institut für Allgemeinmedizin, Lübeck, Deutschland
  • Christoph Strumann - Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Institut für Allgemeinmedizin, Lübeck, Deutschland
  • Jost Steinhäuser - Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Institut für Allgemeinmedizin, Lübeck, Deutschland
  • Paul-Georg Blickle - Hausärzte am Spritzenhaus | Ärzte am Reichenbach | MEDI-Ärzte vorOrt GmbH, Deutschland; Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Institut für Allgemeinmedizin, Lübeck, Deutschland

Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin. 57. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin. Berlin, 28.-30.09.2023. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2023. DocV-21-05

doi: 10.3205/23degam123, urn:nbn:de:0183-23degam1237

Published: September 27, 2023

© 2023 von Meißner et al.
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Text

Hintergrund: Die DEGAM hat bereits im Jahr 2015 die Forderung nach einer wissenschaftlichen Datentransferschnittstelle (WDT) gestellt. Obwohl es standardisierte Schnittstellen zur Anbindung von technischen Geräten (GDT: Gerätedatentransfer) oder zur Übernahme von Labordaten (LDT: Labordatentransfer) gibt, existiert keine allgemein verfügbare und geeignete Schnittstelle für den Datentransfer für Forschungsfragen innerhalb der ca. 130 in Deutschland verbreiteten Praxisverwaltungssysteme (PVS).

Fragestellung: Wie können in Hausarztpraxen online erhobene Daten in ein PVS importiert und sowohl für die Regelversorgung als auch die Versorgungsforschung genutzt werden?

Methoden: Pilotstudie zur Verarbeitung von digitalen Anamnesedaten aus Onlineregistrierungen für PCR-Abstriche auf SARS-CoV-2 und COVID-19-Impfungen in elf Hausarztpraxen in Baden-Württemberg. Analysiert wurde, ob die Daten vollständig in das PVS abasoft EVA importiert und in einem Befunddatenfeld abgelegt, intern verknüpft und weiter ausgewertet werden können.

Ergebnisse: Extern erhobene Daten z.B. über das Rauchverhalten von 6.800 Patient:innen konnten in das PVS abasoft EVA über unterschiedliche Schnittstelle importiert und in Textgruppen oder definierten Befunddatenfeldern abgelegt werden. Die Daten können mit beliebigen anderen Daten aus Befunddatenfeldern verknüpft werden, z.B. mit GDT-importierten Lungenfunktionsprüfungsergebnissen oder LDT-importierten Laborwerten. Verknüpfungen sind auch mit im PVS vorhandenen Medikamentenverordnungs- und Überweisungsdaten, Anzahl der ärztlichen Konsultationen, etc. möglich. Im PVS können vordefinierte Aktionen (z.B. ein Popupfenster mit Hinweisen) automatisch ausgelöst werden. Eine Herausforderung ist die aktuell überwiegend unstrukturierte Anamnese- und Befunddatenablage in Freitextfeldern in den PVS. Über proprietäre Schnittstellen können sämtliche Daten anonymisiert für Forschungszwecke exportiert werden.

Diskussion: Die Pilotstudie zeigt, dass ein Import von externen Daten in ein PVS, die Weiterverarbeitung und Verknüpfung mit vorhandenen Daten und der automatische anonymisierte Export für Versorgungsforschungszwecke über proprietäre Schnittstellen möglich sind. Dies gelingt nicht mit den wenigen existierenden standardisierten und PVS-übergreifenden Schnittstellen. Für die PVS-übergreifende Versorgungsforschung ist die verpflichtende Etablierung einer standardisierten WDT hilfreich.

Take Home Message für die Praxis: Durch Weiterentwicklung der proprietären Schnittstellen lässt sich ein Forschungspraxennetz mit hoher Datenqualität aufbauen, in dem Gerätedaten, Labordaten und Daten aus dem PVS ohne Mehrarbeit für die Praxen automatisch anonymisiert für die Forschung zur Verfügung gestellt werden können.