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Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH)

08.09. - 13.09.2024, Dresden

FAIR DQIs II: Umsetzung von Plausibilitätsgrenzen in Forschung und Versorgung

Meeting Abstract

  • Christian Draeger - Institute for Medical Informatics, Statistics and Epidemiology (IMISE), University of Leipzig, Leipzig, Germany
  • Carsten Oliver Schmidt - Universität Greifswald, Greifswald, Germany
  • Toralf Kirsten - Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie, Universität Leipzig, Leipzig, Germany
  • Stephan Struckmann - Universitätsmedizin Greifswald, Greifswald, Germany
  • Matthias Löbe - Universität Leipzig, Leipzig, Germany

Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH). Dresden, 08.-13.09.2024. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2024. DocAbstr. 1032

doi: 10.3205/24gmds252, urn:nbn:de:0183-24gmds2527

Published: September 6, 2024

© 2024 Draeger et al.
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Einleitung: Ein zentraler Prüfpunkt im Rahmen der Datenerfassung sowie der Datenkontrolle sind Plausibilitätsgrenzen, um mutmaßlich fehlerbehaftete Werte zu erkennen. Solche Plausibilitätsgrenzen können unter Verweis auf unmögliche oder unwahrscheinliche Werte erfolgen und Messgrenzen technischer Verfahren berücksichtigen. Momentan gibt es auch bei ähnlichen technischen Grundlagen kaum Austausch über verwendete Intervalle.

Um einen Austausch über verwendete Datenqualitätsindikatoren (DQIs) zu fördern, wurden in einem ersten Workshop grundlegende Anforderungen erarbeitet, unter Berücksichtigung derer Datenqualitätsindikatoren im Sinne der FAIR-Kriterien verfügbar gemacht werden können.

Anknüpfend daran soll am Beispiel von Plausibilitätsgrenzen erarbeitet werden, wie solche FAIR-DQIs in die bestehenden Prozesse in Forschung und Versorgung integriert werden können. Wegen der unterschiedlichen Möglichkeiten und Konsequenzen sollen drei Aspekte der Umsetzung näher beleuchtet werden.

Aspekte der Umsetzung:

1.
Datenerfassung & Incident-Management: Zur Versorgung werden Daten in einem Kontext erhoben, der Beschränkungen bei der Erfassung theoretisch erlaubt. Da Prozesse in der Versorgung nicht unterbrochen werden sollten und nur teilweise wiederholt werden können, ergeben sich im Kontext von Kohortenstudien ähnliche, eventuell sogar umfangreichere, Möglichkeiten um Plausibilitätsprüfung bei der Erfassung durchzusetzen und im Rahmen eines Incident-Managements nachzuverfolgen. Aus der SHIP-Studie werden praktische Beispiele zur Detektion und Darstellung von Grenzüberschreitungen vorgestellt.
2.
Integration in ETL-Prozesse: Das LIFE-Forschungszentrum integriert Daten, die zu verschiedenen Fragestellungen und in unterschiedlichen Kohorten gesammelt wurden, in eine gemeinsame Forschungsdatenbank. Die Integration erfordert eine Transformation der Daten in Zieldatentypen, um eine Harmonisierung der Daten zu erreichen. Während einige Systeme bereits bei der Eingabe der Daten Datenplausibiltätsprüfungen unterstützen, gelangen weiterhin ungeprüfte Daten in die zentrale Forschungsdatenbank. Das macht eine Prüfung während des Transformationsprozesses, sowie diesem nachgelagert, unumgänglich. Die dafür im LIFE-Forschungszentrum etablierten Prozesse werden am Beispiel von Plausibilitätsgrenzen skizziert.
3.
Provenance Dokumentation: Im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) werden Forschern Versorgungsdaten zugänglich gemacht. Da bei einer solchen Sekundärnutzung keine Korrekturen erfolgen können, hat die Taskforce Metadaten der MII für die Dokumentation von bekannten Grenzüberschreitungen in einzelnen FHIR-Ressourcen ein Konzept als Teil einer Provenance-Dokumentation erarbeitet. Dieses Konzept wird an einem praxisnahen Use Case eingeführt.

Methodik: Die Fokussierung des Workshops auf einen grundlegenden Aspekt der Datenqualitätssicherung soll es ermöglichen, die Umsetzung in den konkreten Projekten der Teilnehmer:innen zu diskutieren. Grenzen für Wertebereiche gibt es einerseits in leicht verständlichen Beispielen (Alter, Körpergröße); andererseits ist bei der Betrachtung verschiedener Laborwerte schnell Fachwissen notwendig. Parallel zu den vorgetragenen Umsetzungen aus SHIP, LIFE und der MII sollen Teilnehmer:innen eigene Lösungen in einem Online-Whiteboard skizzieren. Ausgehend davon erfolgt eine Zuordnung zu einem der drei Aspekte. Geleitet von unseren Experten erarbeiten die drei Kleingruppen anschließend Möglichkeiten zur Anwendung von FAIR-DQIs. In der abschließenden gemeinsamen Diskussion werden die übergreifenden Hürden der Umsetzung festgehalten.

Ziel: Plausibilitätsgrenzen finden in der Forschung und Versorgung gleichermaßen breiten Einsatz. Ziel des Workshops ist es, einen Austausch über die dabei ablaufenden Prozesse anzustoßen und an diesem konkreten Beispiel zu diskutieren, wie Datenqualitätsindikatoren, die den FAIR-Data Kriterien genügen, in etablierten Prozessen angewendet werden können.

Ablauf:

  • Anforderungen an FAIRe Datenqualitätsindikatoren, Ergebnisse des 1. Workshops
  • Detektion und Darstellung von Grenzüberschreitungen in SHIP
  • Anwendung von Plausibilitätsgrenzen in den ETL-Prozessen von LIFE
  • Provenance-Konzept zur Annotation von Grenzüberschreitung
  • Arbeit in Kleingruppen
  • Diskussion

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.