Das MedViP-Projekt Technischer Hintergrund

Transkript

1 Das MedViP-Projekt Technischer Hintergrund Markus Kersting Institut für Allgemeinmedizin Medizinische Hochschule Hannover Telefon: DGEPI Frühjahrsworkshop 2008 Allgemeinmedizin Hannover

2 Inhalt Das MedViP-Projekt BDT / Systemlandschaft Datenexport Datenimport / Wirkstoffe Daten / Aufbereitung Plus / Minus Ausblick Fazit

3 Titelthema: Pharmakoepidemiologische Forschung mit hausärztlichen Daten Macht Sinn! GKV-Arzneimittelumsatz nach Arztgruppen

4 MedViP 1/2 Das Projekt Medizinische Versorgung in der Praxis Ursprüngliche BDT Datenerhebung In Allgemeinärztlichen Praxen, Zeitraum ca Im Bezirk Göttingen, Im Qualitätspraxen-Netz Freiburg BMBF Förderung Entgelt für die Teilnahme Patientenrekrutierung Technische Weiterentwicklung an der MHH Leitung Prof. Dr. med. Eva Hummers-Pradier (ehem. Göttingen) Im Institut für Allgemeinmedizin Datenerhebung zunächst in Lehrpraxen, Gesamtdatenerhebung Freiwillige unentgeltliche Teilnahme Epidemiologie Folie 4

5 MedViP 2/2 - Fragestellungen / Themen Teilanalysen in anderen Projekten Dissertationen ti Themen: Harnwegsinfekt / Antibiotika Leitlinien / Verschreibungsverhalten Schwindel Dr. Kruschinski, C. (Folgevortrag) Hausbesuche Praxennenner Grippe-Schutzimpfung Dr. Hauswaldt, J. Erste Validierungsversuche gegen GKV-Daten Technische Machbarkeit

6 BDT 1/4: Überblick BehandlungsDatenTräger / BehandlungsDatenTransfer Standard von 1994 Keine offizielle Weiterentwicklung Basiert auf ADT (Abrechnungsdatenträger) ADT ist Untermenge Zertifizierung durch KBV Entwicklung durch ZI der KV Für Übernahme der Daten bei Systemwechsel Textformat sollte jedes Praxisverwaltungssystem (PVS) unterstützen Folie 6

7 BDT 2/4: Systemlandschaft 2007 in Deutschland (Quelle KBV, ) Bei berufstätigen Ärzten Installationen 189 Anbieter 221 Systeme 2003 In Deutschland (Quelle KBV, ) 65 Anbieter 118 Systeme In der BDT - Datenbank der MHH 165 Praxen Zwischen unterschiedliche Systeme 14 Anbieter Sehr unterschiedliche Implementierung der BDT - Schnittstelle Eigenentwicklungen der Hersteller Konsolidierungsphase im Markt

8 BDT 3/4: Top-Systemanbieter, Quelle KBV,

9 BDT 4/4: Systeme in der MHH-DB Turbomed / Windows Turbomed / DOS Quincy Profimed Medistar Mediamed MCS M1 Leisys Indamed Duria Dr. Wiegand Dorsymed DOCexpert DOCconcept David Data-AL Arcos Albis Adamed Folie 9

10 Datenerhebung 1/4: Überblick Pseudonymisierung/ Verschlüsselung PVS Export BDT-Datei Datei BDT-Datei Datei (Java) (Praxis) (Praxis) (Praxis) SPSS / Forschung SQL Übertragung / Datenträgertransfer Berichte für die Praxen Reporting / Java Datennbank/ MySQL (MHH) Entschlüsselung / Import (Java) BDT-DateiDatei (MHH)

11 Datenerhebung 2/4: Export vor Ort Folie 11

12 Datenexport 3/4: BDT-Format Praxis- Software Daten: 70 Bytes z.b.: Feld 6210 (Medikament verordnet auf Rezept), 6205 (Diagnose), Freitext PZN (Keine Pflicht) BDT-Code: 4 Bytes Rezept) 6205 Zeilenlänge: lä 3 Bytes Folie 12

13 Datenerhebung 4/4: Pseudonymisierung/Verschlüsselung BDT-Datei: Ergebnis-Datei: _ ano.gpg Pseudonymisierung Löschen von Feldern/Zeilen Patient-ID aus PVS bleibt erhalten Kein Vetrauensstelle Kein Hashwert Vor Ort / Offline Verschlüsselung Vor Ort / Offline PK des Instituts AM Open Source Java GPG Ergebnis-Datei reduziertes BDT Verschlüsselt Komprimiert Ca MB Übertragung Datenträgertransfer Upload Folie 13

14 Datenimport 1/2: Java DB-Struktur Praxis Import Freie Kat. Entschlüsseln Java/ SQL Rekonstruktion der Patientenakte Anwendung der BDT- Regeln (Plausibilität) Aggregation von Textfeldern Über 100 Regeln ATC-Anreicherung ec e Dauer-Diag. Diauer-Med. Freie Kat. ICD Patient Leistung GNR Diagnosen Behandlung Verordnun -gen Labor- Daten Befunde

15 Datenimport 2/2: ATC-Bestimmung Datenbank-Schema (Auszug) Analyse der BDT-Felder Beim Import Bestimmung der Pharmazentralnummer (PZN) Abgleich des Eintrags gegen die GKV-Stammdaten des WiDO Textabgleich wenn keine PZN Bestimmung des ATC-Codes C aus WidO-Daten Folie 15

16 Daten 1/3: Umfang Kennzahlen der MHH BDT - Datenbank (Stand ) Praxen: 165 Patienten: Geschlecht ungültig: (3,34%) Geburtsdatum ungültig: (2,76%) Behandlungen: Verordnungen: Pharmazentralnummern: ATC-Codes: ICD10-Diagnosen: EBM-Ziffern: Zeitraum: Einzelne Praxen seit über 20 Jahren Folie 16

17 Daten 2/3: Praxenberichte / Reporting / Java Folie 17

18 Daten 3/3: Aufbereitung für Forscher BDT- Datenbank SELECT p.id_anonym, a.id_patient, a.geburtsdatum, a.geschlecht FROM praxis p, patient a WHERE p.id_praxis = a.id_praxis Abfrage (SQL) Abfrage mit SQL Auswertung mit Statistikprogramm SPSS Anonyme Datei Folie 18 18

19 Plus Minus Wenig Aufwand der Erhebung (Wenn Viele Feitext Felder Standard eingehalten) Fehlende Klassifikation Erhebung durchführbar durch Arzt / Helfer Komplette Patientenakte Validität Einzigartige g Quelle für Behandlungsdaten Welcher Arzt hat behandelt? wie Befunde etc. Teilweise schlecht Unterstützung / Kodierte Informationen (PZN, ICD, EBM) Implementierung Häufig auch seltene Information (Mortalität, Risikofaktoren). Aber: Nicht Alter Standard > Keine kodiert. Weiterentwicklung Kassenwechsel erkennbar/unkritisch Pseudonymisierung / Anonymisierung Weite Verbreitung Zunehmende elektronische Datenschutz Dokumentation ti Pharmakoepidemiologie: Pharmakoepidemiologie: Tatsächliche Verordnungen Verordnungen i.d.r. sehr gut gepflegt PZN nicht verpflichtend Keine Wirkstoffe

20 MedViP Aufbereitung der Freitextfelder Sprachkatalog.Snomed / CT?, MeSH?, Qualitative Analysen Textmining Weitere Erhebungen Weitere Plausibilitätsprüfungen Umstellung auf XML/CDA Ausblick Allgemein XML / XSD > Format der Zukunft > Validierung über Schema Zentrales Patienten-ID Zentrale Pseudonymisierung Klassifikation aller Daten erforderlich Wichtige Entwicklungen HL7v3 / CDA (Clinical Document Architecture), Level 1-3 BDT-Nachfolger (laut KBV): PVSCom? CDISC Gesundheitskarte / Health Professional Card PK Infrastruktur Health-Professional Card Versichertennummer E-Rezept, E-Arztbrief

21 Fazit Technologien sind vorhanden > auch im Open-Source- Bereich ausgereift Politischer Wille ist gefragt Internationale Standards für Stammdaten Bereitschaft bei Ärzten vorhanden Einheitliche XML-Patientenakte erforderlich Gesundheitskarte? Verpflichtung für Praxenhersteller notwendig Validierung muss verbessert werden Vorteil des Verfahrens: Kaum Mehraufwand für Ärzte Informationen Klassifizieren / Kodieren z.b. Wirkstoffe nach ATC Folie 21

22 Links zu Thema und Technologien Allgemeinmedizin / MHH: Allgemeinmedizin / Uni Göttingen: Projekt MedViP: p g KBV (BDT, ADT): DIMDI (ICD, ATC): HL7 (CDA,HL/v3): CDISC: ATC/WHO: MySQL (Open-Source-Datenbank): Java: Eclipse (Open-Source DIE): Gematik (HPC, Gesundheitskarte): Sciphox (HL7/CDA): WidO: Folie 22

23 Nicht alles dem Rechner überlassen Google News Vollautomatisierte, maschinelle Sekundärdatenanalyse Ende