Nutzung der BDT-Schnittstelle zur Erhebung hausärztlicher Routinedaten für die Versorgungsforschung
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- Frieder Blau
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1 Nutzung der BDT-Schnittstelle zur Erhebung hausärztlicher Routinedaten für die Versorgungsforschung RKI, Berlin, Markus Kersting Johannes Hauswaldt Eva Hummers-Pradier Allgemeinmedizin Hannover
2 Hintergrund Projekt Praxen Arztinformationssysteme (AIS) BDT-Schnittstelle Datenerhebung Überblick Erhebung Aufbereitung Ergebnisse Diskussion Pro und Kontra Alternativen Ausblick
3 Ursprüngliche BDT Datenerhebung, ca Abteilung Allgemeinmedizin, Uni Göttingen Erhebung in allgemeinärztlichen Praxen Im Bezirk Göttingen Im Qualitätspraxen-Netz Freiburg BMBF Projekt MedViP (Medizinische Versorgung in der Praxis) Technische Weiterentwicklung und Datenerhebung an der MHH ( ) Im Institut für Allgemeinmedizin, Datenübernahme von Göttingen Bisher keine direkte Förderung Leitung Prof. Dr. Eva Hummers-Pradier (ehem. Göttingen) BDT-Datenerhebung in Lehrpraxen ( ) Auswertungen bis 2011
4 MedViP Qualitätsuntersuchungen, Hausärztliche Pharmakotherapie, z. B. bei HWI, Asthma/COPD, Prävalenz von Herzinsuffizienz Patientenidentifikation für die Rekrutierung in Studien MHH Hausbesuche Prävalenz und Kodierung von Schwindel Influenza / Impfungen Morbi/RSA Vergleich BDT - Methode
5 Lehrpraxen der MHH Allgemeinmedizin Keine Vergütung Teilnahme freiwillig 168 angeschrieben 88 (52,4%) Antworten 28 (31,8%) erhoben 41 (46,6%) nicht möglich Umfrage (2005!) 33 (37,5%) haben Internet 72 (81,8%) KEIN EPA- Austausch 36 (40,9%) dokumentieren alles elektronisch Institut für Allgemeinmedizin, Kersting Folie 5
6 Name des Systems MHH-Praxen 2005 KBV-Statistik 2010 Medistar MCS-Isynet Turbomed (Windows) DOCconcept Mediamed S3 DOCexpert David Albis (Windows) Duria APRIS M1 Turbomed (DOS) Quincy Profimed MEDYS (Mac) Leisys Inormed (Mac) DATA AL keine Angabe Häufigkeit der Nennung Rang Praxissoftware Anbieter Install. %Anteil 1 TurboMed Compugroup 4,234 17,13% 2 MEDISTAR Compugroup 3,005 12,15% 3 DOCcomfort medatixx 2,467 9,98% 4 MCS-ISYNET medatixx 2,381 9,63% 5 ALBIS Compugroup 2,157 8,73% 6 DOCconcept medatix 1,969 7,96% 7 QUINCY WIN Frey ADV GmbH 1,443 5,84% 8 CompuMED-M1 Compugroup 1,412 5,71% 9 S3-Win Mediamed Systec 604 2,44% GmbH 10 DAVID Compugroup 505 2,04% 11 DURIA DURIA eg 492 1,99% 12 easymed Promedico 489 1,98% 13 E.L. (Elaphe Longissima) Softland GmbH 433 1,75% 14 Data-AL Zimmer-AL GmbH 432 1,75% 15 Arztpraxis Wiegand APW-Wiegand 344 1,39% Summe 90,47 % Institut für Allgemeinmedizin, Kersting Folie 6
7 BehandlungsDatenTräger / BehandlungsDatenTransfer Standard von 1994 Keine offizielle Weiterentwicklung Basierte ursprünglich auf ADT (Abrechnungsdatenträger) Zertifizierung durch KBV Entwicklung durch ZI der KV Für Übernahme der Daten bei Systemwechsel Textformat sollte jedes Arztpraxis-Informationssystem (AIS) unterstützen Abteilung Allgemeinmedizin Folie 7
8 Hochschule Praxis PVS (Praxis) Export BDT-Datei (Praxis) Pseudonymisierung/ Verschlüsselung (Java) BDT-Datei (Praxis) SPSS / Forschung SQL Übertragung / Datenträgertransfer Datenbank Entschlüsselung / Import (Java) BDT-Datei Berichte für die Praxen Reporting / Java (MySQL)
9 Abteilung Allgemeinmedizin Folie 9
10 Praxis- Software Abteilung Allgemeinmedizin Folie 10
11 BDT-Datei: Ergebnis-Datei: _ ano.gpg Pseudonymisierung Patient-ID aus PVS bleibt erhalten Löschen von Feldern/Zeilen Kein Personenbezug Vor Ort Verschlüsselung Open Source Java GPG Ergebnis-Datei reduziertes BDT Verschlüsselt Komprimiert Abteilung Allgemeinmedizin Folie 11
12 Praxis Import Entschlüsseln Java SQL Rekonstruktion der Patientenakte Anwendung der BDT- Regeln ATC-Anreicherung Leistung Patient ICD GNR Diagnosen Behandlung Verordnungen Labor- Daten Befunde
13 Datenbank-Schema (Auszug) Analyse der BDT-Felder beim Import Bestimmung der Pharmazentralnummer (PZN) Abgleich des Eintrags mit den GKV-Stammdaten des WiDO Textabgleich wenn keine PZN Bestimmung des ATC-Codes aus WidO-Daten Abteilung Allgemeinmedizin Folie 13
14 Abteilung Allgemeinmedizin Folie 14
15 BDT- Datenbank SELECT p.id_anonym, a.id_patient, a.geburtsdatum, a.geschlecht FROM praxis Abfrage p, patient (SQL) a WHERE p.id_praxis = a.id_praxis Abfrage mit SQL Auswertung mit Statistikprogramm SPSS Anonyme Datei Abteilung Allgemeinmedizin Folie 15 15
16 Daten Alle Routinedaten aus den Arztpraxissystemen Export 20 verschiedene Praxissysteme (MedViP + MHH) BDT (Behandlungsdatentransfer) Schnittstelle Anleitungen (Word / PDF) Pseudonymisierung + Verschlüsselung Eigenentwicklung Visit (Java, Open-Source) GPG, einfaches PKI-Verfahren Übertragung Web-Upload (nicht genutzt) Datenträger Turnschuhmethode Datenbank MySQL (Open-Source) Datenimport / Aufbereitung Eigenentwicklung SQL-Feeder (Java) Reporting Eigenentwicklung (Java) Datenauswertung / Datenbankabfragen ODBC SPSS (Skripte) Web-Interface / Recherche (nicht genutzt) Institut für Allgemeinmedizin, Kersting Folie 16
17 Kennzahlen der MHH-BDT- Datenbank (Stand ) Praxen: 165 Patienten: Behandlungen: Verordnungen: Pharmazentralnummern: ATC-Codes: ICD10-Diagnosen: EBM-Ziffern: Zahlreiche Untersuchungen aus der Primärversorgung! Abteilung Allgemeinmedizin Folie 17
18 Pro Weite Verbreitung Kaum Praxisbeeinträchtigung Einfaches Format Kompletterhebung möglich Abrechnungsdaten enthalten Pseudonym (Praxis-ID) bleibt erhalten Kassenwechsel theoretisch nachvollziehbar Privatpatienten enthalten Kontra Datenqualität Schnittstelle (Freitext, Zeitliche Erfassung) Eingabe (Kodierung, Inhomogenes Dokumentationsverhalten) Teils nicht frei zugänglich i.d.r. nicht vom Anwender durchführbar Nicht automatisierbar Keine Weiterentwicklung
19 Datenquellen / Andere Projekte GKV Daten CONTENT-Projekt (Heidelberg) Schnittstellen Abrechnungsdatentransfer (ADT) HL7 Proprietär Reverse-Engineering Outsourcing ( XML neu > SFU Elektronische Gesundheitskarte (egk)? Institut für Allgemeinmedizin, Kersting Folie 19
20 Umfrage unter Herstellern von Arztpraxissystemen (2009) welche Schnittstellen unterstützen sie? ADT 31 96,9% GDT 27 84,4% BDT 26 81,3% D2D 26 81,3% DMP 22 68,8% XML 19 59,4% HL ,3% SONSTIGE 16 50,0% HL7_CDA 5 15,6% VitaX 5 15,6% welche wollen sie zukünftig zusätzlich unterstützen? HL7 8 61,5% HL7_CDA 6 46,2% BDT 3 23,1% D2D 2 15,4% XML 2 15,4% ADT 2 15,4% GDT 1 7,7% SONSTIGE 1 7,7% DMP 1 7,7% Institut für Allgemeinmedizin, Kersting Folie 20
21 BeoNet (Beobachtungspraxen-Netz) BDT done right Export.?!!! Transport (VPN, MedNet, Upload, ) Pseudonymisierung (TMF) Datenschutz (TMF) Rekrutierung, Netzwerk (FoPraNet / BeoNet) Inhalte definieren, Hausärztliches Scientific Use File (SUF) Kodierung (ICPC, ICD11) Kooperationen mit Herstellern (CompuGroup, Medistar, MedNet, ) Kooperationen mit TRANSFoRm Kooperation mit RKI? Finanzierung DZL, Translationale Forschung Abteilungsmittel, Hersteller RKI? Abteilung Allgemeinmedizin Folie 21
22 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. Noch Fragen? Institut für Allgemeinmedizin, Kersting Folie 22
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