Freitag, 9. Dezember 2011

EBM Zusammenfassung

Inhalt




  1. EbM-Grundlagen

„Evidenz basierte Medizin ist der gewissenhafte, ausdrückliche und vernünftige Gebrauch der gegenwärtig besten externen wissenschaftlichen Evidenz für Entscheidungen der medizinischen Versorgung individueller Patienten.“
(Definition von Sackett)

EbM – Anliegen
Ziel:
  • Hauptanliegen von EbM ist es, den individuellen Patienten bestmöglich medizinisch zu versorgen, indem wissenschaftlich gesicherte Erkenntnisse herangezogen werden, um vorhandenes Wissen zu ergänzen
  • Prinzipiell dient EbM der Förderung von Fähigkeiten zur eigenen Fortbildung
  •  auf diese Art & Weise soll der Arzt mit dem rapide wachsenden Wissen Schritt halten können
Evidenz in der Medizin
= Experimentelle Grundlagenforschung
= Erfahrungswissen

Med. Erfahrungswissen
  • Eigene Erfahrung, Gedächtnis
  • Erfahrung von Kollegen, Klinikinterne Erfahrung
    • Systematische Dokumentation
    • Klinische Studie (Fachartikel – Peer-Review)
      • Randomisierte, kontrollierte Studie / Prospektive Studie
      • Metastudie
  • Wachsender Anspruch auf Allgemeingültigkeit

Quellen des Irrtums
  • Wahrnehmung
  • Messung
    • Systematischer Messfehler
      • Fehljustierung der Apparatur
      • Wahrnehmungsfehler beim Ermitteln der Messwerte
      • Verzerrender Ansatz
    • Prinzipieller Messfehler
      • Reduktion durch Messwiederholung
      • Reduktion durch Verfeinerung der Apparatur
      • Aber: Immer vorhanden!
  • Einschätzung & Interpretation
    • Fehleinschätzungen
      • Verfügbarkeit, Stichprobenabhängigkeit, Overconfidence, typisch Zufall
  • Schlussfolgerung
    • Fehlschlüsse
      • logische (Logik falsch verwendet: z.B. Regen = Nass kein Regen: nicht nass)
      • „statistische“ (Statistik falsch interpretiert: Störche & Geburtenbeispiel)





Was ist wissenschaftliche „Erfahrung“/Empirie ?
  • Retrospektive Erhebung
    • Beantwortung einer Fragestellung durch vorher (routinemäßig) erhobene Daten
  • Prospektive Erhebung
    • Daten erst nach Vorliegen der Fragestellung an zufälliger Stichprobe einer definierten Grundgesamtheit erhoben
  • Experiment
    • Prospektive Erhebung UND kontrolliertes „Zuschalten“ mindestens einer Einflußgröße

Kontrollierte Randomisierte Klinische Studie
  • Prospektive, experimentelle Studie
  • Definierte Grundgesamtheit
  • Stichprobe (meist mit bestimmter Erkrankung)
  • Kontrolle der wichtigen Einflussgrößen
  • Untersuchung von Alternativen (z.B. mit/ohne Therapie)
  • Randomisierung
  • Versuchspersonen (z. B. teilnehmende Patienten) werden unter Verwendung eines Zufallsmechanismus unterschiedlichen Gruppen zugeordnet

Evidenz – Was nehmen?
Stufe I:
  • Systematischer Review zu hochwertigen randomisierten kontrollierten Studien (RCT)
  • Großer methodisch hochwertiger RCT
Stufe II:
  • Hochwertige kontrollierte Studie ohne Randomisierung
  • Methodisch hochwertige Kohortenstudie
Stufe III:
  • Hochwertige nicht experimentelle deskriptive Studien (Kohortenstudie, Fallstudie,..) & Reviews dazu
Stufe IV:
  • Nicht experimentelle Studien/Fallserien
Stufe V:
  • Expertenmeinungen/Berichte

Definition
  • Evidenzbasierte Medizin (EbM) bildet einen Konsens, der sich aus ärztlicher Erfahrung, Vorstellungen der Patienten & aktuellem Stand der wissenschaftl. fundierten Medizin zusammensetzt
  • Entscheidungsgrundlagen im Sinne der Evidenzbasierten Medizin sind also:
    • Auf Studien basierendes medizinisches Wissen
    • Ärztliche Expertise
    • Individuelle Wünsche des Patienten
  • sollten im Sinne eines Informed Consent unbedingt beachtet werden

Informed Consent:
  • ist der Prozess, in welchem ein vollständig, umfassend & verständlich informierter Patient an der Entscheidung über seine Gesundheit teilhaben kann/ sollte
  • Beruht auf den legalen & ethischen Rechten des Patienten über seinen Körper zu entscheiden und auf der ethischen Verantwortung des Arztes den Patienten einzubeziehen & mit Respekt zu behandeln
    1. Leitlinien

„... idealerweise systematisch entwickelte, evidenzbasierte, eventuell auf Konsens beruhende Feststellungen, die Ärzte & Patienten Orientierungs- & Entscheidungshilfen für medizinische Maßnahmen unter definierten charakteristischen Bedingungen liefern sollen.“
  • Therapeutische Leitlinien
  • Differentialdiagnostische Entscheidungsbäume
  • Protokollbasierte Therapie

Wer macht sie?
  • Vertragsärztliche Qualitätszirkel, Expertenrunden
  • Berufsverbände
  • Wissenschaftliche Fachgesellschaften
    • National und International
  • Forschungszentren, Forschungsverbünde
  • Nationale, internationale Institutionen
    • WHO
    • Gesundheitsministerien (GB, USA)
  • Aber Vorsicht: der Begriff „Leitlinie“ ist nicht geschützt!

Wie kommen Leitlinien zustande
  • Konsentierungsverfahren:
    • Delphi-Studien
        • Fragebogen
        • Experten befragt
        • Anonyme Antworten
        • Mitteilung eines mittleren Gruppenergebnisses an Befragte
        • Iteration
  • Konsensuskonferenz
        • ...
  • Nominaler Gruppenprozess
        • ...
Anforderungen aus DELBI-Prozess
  • Deutsches Instrument zur methodischen Leitlinien-Bewertung
  • Genau definierte Entwicklungsschritte
  • Spezifikation von Dokumentarten
  • Grundlage AWMF-Leitlinenentwicklung
  • (Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF))
Bewertungsschema für Leitlinien
  • Evidenzbasiert?
    • Vollständigkeit (Handlungsoptionen, Outcome)
    • Bewertung bezogen auf Outcome?
    • Aktualität?
    • Peer Review und Pilottest?
  • Art der Empfehlung?
    • Praktikabel & klinisch relevant?
    • Absicherung (Evidenzgrad)?
  • Nutzen für die Patienten?
    • Übereinstimmung mit Behandlungsziel?
    • Spezifizierte Anwendungsbedingungen?
    1. Wirksamkeit & Nutzen

Was nutzt dem Patienten?
  • Heilung
  • Verbesserung der Lebensqualität
  • Vermeidung überflüssiger Maßnahmen
  • Vermeidung überflüssig langer Klinikaufenthalte
  • Verlängerung des Lebens (?)
  • Evidenz für Nutzen
Wie so oft: Randomisierte, kontrollierte Studien!
Maßzahlen für den Nutzen
Beispiel: Mammographie-Screening - Beispiel
  • 500.000 Frauen in insgesamt 10 Studien
    • Nach zehn Jahren
      • Ohne Screening: 4 Todesfälle durch Brustkrebs pro 1000
      • Mit Screening: 3 Todesfälle durch Brustkrebs pro 1000

  • Relative Risikoreduktion
Verhältnis der Risikoreduktion zum Ausgangsrisiko.
Anteiliger prozentualer Vergleich von Risikodifferenz und Basisrisiko
    • Beispiel: Das Risiko ohne Screening wird um 1‰ von 4‰ reduziert, d.h. relativ um ein Viertel (25%) Relative Risikoreduktion mit Screening 25%
  • Absolute Risikoreduktion
    • Reduktion des Risikos an Brustkrebs zu sterben durch das Screening; Differenzbetrag.
    • 3 ‰ - 4‰ = 1‰ d.h. 1 Promille oder 0,1 Prozent Absolute Risikoreduktion: 0,1 %
  • Numbers Needed to Treat (NNT)
    • Wie viele Personen müssen für wie lange behandelt werden, damit eine Person gerettet wird?
    • Niedrige NNT ist gut.
    • Hier: 1 von 1000 Frauen weniger gestorben durch Screening über 10 Jahre.
    • Number Needed to Treat: 1000 Personen 10 Jahre lang behandeln (screenen)
    • Es gibt auch Number Needed to Harm: Atomkraftwerk wohnen.
  • Erhöhung der (mittleren) Lebenserwartung
    • Um wieviel Zeit erhöht sich die durchschnittliche Lebenserwartung für eine Person aus dem betrachteten Kollektiv.
      • Hier bei den 50-69 jährigen: zwölf Tage
      • Interpretation: gleiche Wirkung wie 500 km weniger Autofahren pro Jahr

    1. Diagnostische Kennzahlen

Prä/Posttestwahrscheinlichkeit
Kranker wird als krank erkannt
Gesunder wird als gesund erkannt

positives Testergebnis: wirklich Krank
negatives Testergebnis: wirklich Gesund

Anteil der Kranken unter der Gesamtheit


  • Sensitivität = Bed. Wahrscheinlichkeit dass Test meint: „krank“, wenn tatsächlich krank
  • Spezifität = Bed. Wahrscheinlichkeit dass Test meint: „gesund“, wenn tatsächlich gesund
  • Pos. Prädiktiver Wert = Bed. Wahrscheinlichkeit dass krank, wenn Test meint: „krank“ (berechnen können!)
  • Neg. Prädiktiver Wert = Bed. Wahrscheinlichkeit dass gesund, wenn Test meint: „gesund“ (berechnen können!)
  • Prävalenz = Bed. Wahrscheinlichkeit dass krank, wenn in betrachtetem Kollektiv

  • den Patienten interessiert nach einem Test der positive & negative prädiktive Wert!!!
  • ↔Spezifität & Sensitivität sind allgemein auf die Qualität des Tests bezogen, die prädiktiven Werte beurteilen das individuelle Ergebnis

  • Prätest Wahrscheinlichkeit = Prävalenz
    • Achtung: Prävalenz je für das Patientenkollektiv
  • Posttest Wahrscheinlichkeit
    • Posttest Wahrscheinlichkeit (Pos.) = Pos. Präd. Wert
    • Posttest Wahrscheinlichkeit (Neg.) = 1- Neg. Präd. Wert

Likelihood Ratio
  • Pos. Likelihood Ratio = Sensitivität1-Spezifität
  • Neg. Likelihood Ratio = 1-SensitivitätSpezifität
  • Likelihood Ratio gibt an, um wie viel mal häufiger ein positives Testresultat bei Personen mit Erkrankung vorkommt im Vergleich zu Personen ohne Erkrankung
  • In der Diagnostik dient die Likelihood ratio dazu die Posttestwahrscheinlichkeit (für das Vorliegen einer Erkrankung) unter Einbezug der Prätestestwahrscheinlichkeit (für das Vorliegen einer Erkrankung) zu errechnen
  • Die Likelihood Ratio hat für jeden klinischen Test und die entsprechende diagnostische Situation einen festen, empirisch ermittelten Wert
  • Eine „gute“ Likelihood Ratio für positive Testresultate (positive Likelihood Ratio), mit der die Posttestwahrscheinlichkeit deutlich erhöht werden kann, ist >10
  • Eine „gute“ Likelihood Ratio für negative Testresultate (negative Likelihood Ratio), mit der die Posttestwahrscheinlichkeit deutlich erniedrigt werden kann, ist <0.1



Abschätzung der Prädiktiven Werte - Schema









    1. Verschlüsselung

Symmetrische Verschlüsselung
Klartext Verschlüsselter Text Klartext
  • Umwandlung mit je demselben Schlüssel

Asymmetrische Verschlüsselung das sollte man machen
  • Zusammengehöriges Schlüsselpaar
  • Verschlüsseler & Entschlüsseler
    • Allen bekannt: Verschlüsseler Public Key
    • Nur Empfänger bekannt: Entschlüsseler Private Key

  • Sender sucht und nutzt den Public Key des Empfängers
  • Empfänger entschlüsselt mit seinem Private Key (GOLDENER SCHLÜSSEL, nie raus!)
  • Klartext -- Verschlüsseler Verschlüsselter Text -- Entschlüsseler Klartext

Signatur – digitale Unterschrift
  • Vertauschte Rollen der Schlüssel
  • Allen bekannt: Entschlüsseler Öffentlicher Prüfschlüssel
  • Nur dem Autoren bekannt: Verschlüsseler Private Signatur

  • Autor verschlüsselt mit privater Signatur
  • Leser prüft Echtheit mit öffentlichem Prüfschlüssel
  • Dies gilt dann wie eine wirkliche Unterschrift

Problem der Schlüsselauthentizität
  • Vermeiden, dass Spion mir Schlüssel unterschiebt?
  • Offizielle Bezugsstellen für Schlüssel
  • Hinterlege dort öffentlichen Schlüssel gegen Identitätsnachweis
  • Certification Authorities (CA)
    • Beispiel: RWTH Rechenzentrum
  • Elektronische Signatur (ES)
  • Fortgeschrittene elektronische Signatur (FES)
    • ES + Authentizitätsnachweis
  • Qualifizierte elektronische Signatur (QS)
    • FES + qualifiziertes Zertifikat + sichere Signaturerstellungseinheit





Rollenwechsel (Verwirrungsgefahr!)
  • Ver-/Entschlüsseler & Ent-/Verschlüsseler
    • Entschlüsselerzahlen genauso gut als Verschlüsseler nutzbar
    • ABER: gleichzeitiger Rollenwechsel beider Schlüssel ist garantiert
  • Dasselbe Schlüsselpaar zum Verschlüsseln und Signieren nutzbar
  • Trotzdem niemals privaten Schlüssel herausgeben!
    1. Receiver Operating Characteristics (ROC)

Messung der Qualität eines Entscheidungsverfahrens
ROC-Kurven
  • Receiver Operating Characteristics tragen die Spezifität gegen die 1-Sensitivität auf






    1. Statistische Aspekte

Bias – Definition ( Systematisch Falsche Betrachtungsweise)
  • "Irgendein Prozess in der Beweisführung zu irgend einem Zeitpunkt, der dazu führt, dass Resultate produziert werden, die sich systematisch vom "echten" Wert unterscheiden“
  • Bias beeinträchtigt die interne Validität einer Studie und kann deshalb gravierende Folgen haben; im schlimmsten Fall ist die Aussage der Studie gänzlich falsch.

Wann kann Bias auftreten?
  • Beim Literaturstudium Language-, Publication bias
  • Auswahl der Studienpopulationen selection bias, etwa Berkson-bias
  • Randomisierung!!! (verhindern durch dieses)
  • Unterschiede in Rahmenbed. der zu Performance bias
  • vergleichenden Gruppen
  • Behandlungsgleichgewicht/ Doppel-Blind-Studien!!!
  • Durchführung der Studie Attrition Bias, Concealment,
  • Monitoring, Sensitivitätsanalyse!!!
  • Messung von Exponierung und Wirkung Detection bias
  • Blindbewertung!!!
  • Analyse der Daten Wrong sample size bias, missing clincal data bias, post hoc significance level bias, etc.
  • Interpretieren der Analyse Confounding, Simpson Error (Confounder=verborgene Ursachen die dazu führen das 2 Effekte die korellieren aber nicht kausalität bringen Vgl.: Störche  Kinder)
  • Publikation publication bias (strategisches Publizierendas was positiv ist)

Studientypen








  • Zum Publication Bias:
    • Funnel-Plot skizierren (umgedrehter Trichter) (Glocken-Kurve)
      • Effektstärke auf X-Achse
      • Größe der Studie auf Y-Achse
        • Bsp: viele Teilnehmer + großer Effekt sind sehr nah am Goldstandard an der Wahrheit
        • In der realen Welt fällt üblicherweise eine Hälfte des Funnel-Plots raus also kein großer Effekt bei mittelgroßen Studien oder sowas
    • Darstellen wie sich der Publication-Bias im Funnel-Plot auswirkt siehe „Reale Welt“-Punkt
      • Problematik des Funnel-Plots: Qualität der Studie wird nicht erfasst!
    • Erläutern, welches Problem der Publication Bias für die EbM darstellt.



Beobachtungsstudien
  • In den gewohnten Ablauf der Behandlung von Patienten wird nicht eingegriffen
  • Gegenstand von Erhebungen ist lediglich die Registrierung ausgewählter Merkmale
    • Querschnittstudien
    • prospektive Studien z. B. Kohortenstudien Datenerhebung + Auswertung
    • retrospektive Studien z. B. Fall-Kontroll-Studien Daten schon da
  • Sind effektive beim Studium seltener Erkrankungen
  • Sind möglicherweise schneller und “kostengünstiger”
  • Müssen verwendet werden zum Studium gesundheitsgefährdender Belastungen
  • Nützlich bei der Generierung von Hypothesen
  • In manchen Situationen konklusiv:
    • Rauchen und Lungenkrebs
    • Asbest und Lungenerkrankungen,…
  • Jedoch, voraussichtlich beeinflusst durch BIAS wegen der fehlenden Vergleichbarkeit























1.Querschnittstudien
  • Individuen mit und ohne Studienfaktor (E) bzw. Krankheit (C)
  • Referenzpopulation, Prävalenzstudie
  • Nur Assoziation zwischen Krankheit und Faktor, da zeitliche Abfolge nicht beurteilbar, seltene Erkrankungen

  • Biasarten
  • Schutz vor Spektrum Bias
  • Schutz vor Selektion Bias
  • Confounder Bias
  • Detection Bias
  • Schutz vor Attrition Bias

2.Fall-Kontoll-Studien
  • Prinzipielle Einschränkung bei der Aussage:
  • Info zu Studienfaktor nach Auftreten der Erkrankung
  • Zwei separate Populationen

  • Bias
  • Selektion Bias
  • Detection Bias
  • Confounding Bias
  • Berkson Bias

3.Kohortenstudien
  • nicht erkrankte Individuen ohne Studienfaktor (E) (man kann auch 2 Gruppen verfolgen)
  • Referenzpopulation, Prävalenzstudie, prospektiver Ansatz: Faktor (E) → Krankheit (D)
  • fixe/dynamische Kohorte, lange Zeitdauer, Dropouts, hohe Kosten

  • Biasarten
  • Spektrum Bias
  • Reduzierung von Selektion Bias
  • Reduzierung von Confounder
  • Detection Bias
  • Attrition Bias
Randomisierte Klinische-Studie (RCT)
  • Eliminieren tendenziell Bias bedingt durch den Vergleich von Gruppen, die hinsichtlich bekannter und unbekannter Faktoren, die mit der Zielvariablen assoziiert sind, differieren
  • Liefern den strengsten Nachweis einer Beziehung zwischen Ursache und Wirkung
  • Vermeiden Bias bei der Behandlungszuweisung
  • Können teuer und Zeit raubend sein
  • Tendenz die gestellte Frage nur eingeschränkt beantworten zu können

  • A prospective study comparing the effectiveness of an intervention against a control
  • Warum brauchen wir bestimmte Design-Charakteristka?
    • Randomisierung
    • Gleichzeitige Kontrollen
    • Placebo
    • Doppel-Blind Technik

Intervention Kontrolle
Arzneimittel Placebo (Sham)
Operation Keine Intervention
Medizinprodukt Beste Standardbehandlung
Verhaltensmodifikation

Wesentliche Merkmale Randomisierter Kontrollierter Klinischer Studien (RCT)
  • Randomisierung
  • (gleichzeitiges) Mitführen einer Vergleichs- bzw. einer Kontrollgruppe (Placebo, Standard,…)
  • Strukturgleichheit (Gleiche Verteilung von Stör- und Einflussgrößen)
  • Behandlungsgleichheit
  • Strikte Einhaltung des Prüfplans
  • Objektivierung der Bewertung (Messung des Endpunktes, Blindbedingungen)
  • Ein- Ausschlusskriterien
  • prospektiv

Bias in RCTs
  • Spektrum Bias (externe Validität)
  • Reduzierung von Selektion Bias (Randomisierung)
  • Reduzierung von Confounder („Randomisierung“)
  • Reduzierung von Detection Bias (Blindbedingungen)
  • Reduzierung von Attrition Bias (Durchführung)

Kennzahlen der Therapieeffizienz
Effektgrößen - Wir glauben es, aber macht es auch Sinn?
  • Ist der Benefit wertvoll für unsere Patienten?
  • Maßzahlen: ARR,NNT,RR, RRR
  • Wie ist eine Relative Risiko Reduktion (RRR) gegenüber einer Absolute Risiko Reduktion für unsere Patienten zu bewerten.
  • Der potentielle Benefit spiegelt sich in einer absoluten Risiko Reduktion (ARR) wider.



















Systematischer Review,Meta-Analysen
Definition
  • Systematic Literature Review: Studien und Analysen von bereits veröffentlichten Publikationen
  • Meta-analysis: Statistical methodology to integrate and summarize results of several studies gathered entirely from existing literature. The data from individual studies may be weighted by the degree of variance to arrive at a pooled estimate of the outcome. Usually applied only to analysis of previously published randomized controlled trials.
Problemfelder von SR – Metaanalysen (immer bezogen auf Vergleichbarkeit)
  • Literatursuche
  • Studienqualität / Qualität der Publikation
  • Zielkriterien / Effektstärke
  • Heterogenität der Studien (Pat.kollektive, Methoden etc.)
  • Statistisches Modell (Random versus Fixed)

Ziele der Meta Analyse
  • Test der Hypothese eines Treatment Effektes
  • akkurater & präziser Schätzer für den Treatment-Effekt
  • methodischer Nachweis zur Verallgemeinerung
  • Durchführung von Subgruppenanalysen mit hinreichender Power
  • Hinweise auf die Planung neuer RCTs
  • ausgewogene Bewertung unabhängig vom „overflow of enthusiasm“, der einer neuen Therapie in der klinischen Praxis anhängt

Sensitivitätsanalyse
  • Sämtliche Techniken, die den Einfluss verschiedener Fehlerquellen auf das Ergebnis einer Meta Analyse untersuchen
    • heterogene Primärstudien
    • Klinische Aspekte (hohe vs niedrige Medikamentendosis)
    • Methodische Aspekte
  • Meta Regression: Studienergebnisse vs. kontinuierliche Einflussvariable

Good Meta-Analytic Practice
  • Spezifizierung eines Protokolls
  • A priori spezifizierte Auswahlkriterien
  • Bewertung der methodischen Qualität der Studien
  • Identifizierung eines gemeinsamen Sets von Definitionen der Zielkriterien, Einfluss- und Confounding Faktoren
  • Extraktion der Schätzer der Zielkriterien und Baseline Charakteristika
  • Auswahl der angemessenen stat. Auswerteverfahren (Konfidenzintervalle)
  • Bei zu lückenhafter, zu geringer Datenqualität oder Heterogenität, wähle eine beschreibende oder qualitative Zusammenfassung
  • Erklärung der Robustheit der Resultate (Studienqualität, Studienauswahl, Publikationsbias, etc)
  • Klare Präsentation der obigen Aspekte im Studienreport
  • Bewertung methodischer Limitierungen sowohl der primären Studie , als auch des systematischen Review
  1. EbM Begriffe

EbM – Werkzeuge
Medline:
  • umfassende medizinische Datenbank der US National Library of Medicine
  • bietet kostenlosen Zugriff auf etwa 18 Millionen Literaturangaben aus über 5.200 Zeitschriften
Pubmed:
  • Portal der National Library of Medicine, das ebenso eine Fülle v. Recherchemöglichkeiten bietet
  • erlaubt umfassende Literaturrecherchen & erschließt den gesamten Bestand von Medline sowie von Artikeln, die erst für Medline erfasst, aber noch nicht fertig indexiert sind
Cochrane Collaboration:
  • besteht aus weltweit aktivem Netzwerk v. Wissenschaftl. & Mitarbeitern im Gesundheitswesen
  • hat die Aufgabe, systematische Reviews zu erstellen, zu aktualisieren & zu verwalten

  1. EbM Vorgehen

Methodik
  • Für das Vorgehen im Sinne der EbM gibt es eine Merkhilfe, die fünf A-Regel :
    • Ask
      • klare, wohlstrukturierte Fragen formulieren, die als Ausgangspunkt einer systematischen Recherche dienen können
    • Acquire
      • geeignete Informationsquellen wählen & wissenschaftliche Publikationen (insbesondere Studien) finden, die Antworten auf diese Fragen geben
    • Appraise
      • gefundene Ergebnisse nach den Qualitätskriterien der EBM (Evidenzgraden) bewerten
      • Fragen nach der besten aktuellen wissenschaftlichen Evidenz beantworten
    • Apply
      • so gewonnenes Wissen praxis- & fallorientiert anwenden
      • jedoch vorher im ärztlichen Gespräch mit dem Patienten individuell angemessenes Vorgehen klären & dabei individuelle Einstellungen, Wünsche & Ängste berücksichtigen
    • Assess
      • Grundlagen der Entscheidung & deren Erfolg prüfen
ASK: Fragen formulieren
ACQUIRE: Informationsquellen nutzen
APPRAISE: Gefundene Informationen bewerten
APPLY: Wissen anwenden
ASSESS: Erfolg prüfen

Studienbewertung
  • Methodik der EBM verlangt, dass wissenschaftliche Publikationen, die man zur Beantwortung von Fragestellungen heranzieht, vorher bewertet werden
  • folgende strukturierte Fragenliste hilft bei der systematischen Bewertung von Studien
  • Fragen, mit denen man die Eignung einer Studie bewerten soll, ordnen sich in drei Gruppen:






  • Die Studienbewertung hat die folgenden Schwerpunkte:
    • Fragen zur Validität
    • Fragen zur Relevanz
    • Fragen zur Brauchbarkeit

Fragen zur Validität: Stimmt das, was als Ergebnis behauptet wird?
  • Wurden die Patienten zufällig den Vergleichsgruppen der Studie zugeordnet (Randomisierung)?
  • Wurden die Daten sämtlicher Patienten bei der Auswertung der Studie berücksichtigt?
  • Wie wird mit nicht berücksichtigten, fehlenden Daten umgegangen? Gibt es dazu Erklärungen?
  • War sowohl den Patienten als auch dem beteiligten medizinischen Personal nicht bekannt, ob ein Patient in der Test- od. in der Kontrollgruppe war? (Doppelblindstudie)
  • Waren die Gruppen zu Beginn der Studie vergleichbar? Wie & wodurch wurde das geprüft?
  • Waren abgesehen von der zu prüfenden Intervention alle Begleitumstände in den Vergleichsgruppen gleich?

Fragen zur Relevanz der Studienergebnisse: Kommt etwas Wichtiges heraus?
  • Wie groß war der erzielte Effekt insgesamt (z.B. der absolute Behandlungserfolg)?
  • Wie genau wurde dieser Effekt gemessen (wie stark streuen die Ergebnisse)?

Fragen zur Brauchbarkeit der Ergebnisse: Kann ich damit im vorliegenden Fall etwas anfangen?
  • Lassen sich die Ergebnisse auf die vorliegende Fragestellung übertragen?
  • Wurden alle klinisch bedeutenden Ereignisse & Ergebnisse berücksichtigt?
  • Nutzt die getestete Intervention (z.B. die Therapie) mehr als sie schadet?

Hinweis Cochrane
  • In vielen Fällen kann man bei der Bewertung von Studien auf die Arbeit der Cochrane Collaboration zurückgreifen, man muss die Fragen zur Validität & Relevanz also nicht selbst beantworten
  • Cochrane Collaboration bewertet Studien hinsichtl. ihrer methodischen & statistischen Qualität
  • diese Bewertungen werden im Cochrane Review bzw. Abstract explizit formuliert

Konkrete Fragestellungen
  • zum Suchen von Sachverhalten ist das Formulieren von konkreten Fragen notwendig
  • gute Fragen zu stellen ist Übungssache, es gibt aber auch methodische Hilfe in konkreten Fällen
  • möglichst konkrete Fragen stellen, Allgemeinplätze vermeiden
  • im Rahmen einer einzigen Frage nur nach einem einzigen Sachverhalt fragen, lieber mehrere einzelne Teilfragen stellen
  • eingeführten Fachbegriffe verwenden & diese ggf. ins Englische übersetzen, um den Zugriff auf die internationalen Fachpublikationen vorzubereiten
  • möglichst viele Fragen nach dem folgenden Schema formulieren:
EbM-Frageschema
  • in der Literatur findet man für das Frageschema die Abfolge: Setting, Intervention, Outcome
  • möglichst in der Form fragen:
    • Ausgangslage/ Setting: Worum geht es, was ist der Ausgangspunkt?
    • Eingreifen/ Intervention: Was wird getan, was geschieht?
    • Ergebnis/ Outcome: Was kommt dabei heraus, wie geht es dem Patienten danach?
  • Niemals die gefundenen & im Sinne der EbM wissenschaftlich begründeten Empfehlungen stereotyp auf einen Patienten anwenden!
  • Immer auf die individuelle Situation eingehen
  • kann schon dadurch geschehen, dass man im Patientengespräch zusätzliche Beratung od. Aufklärung leistet, es kann aber auch bedeuten, eine zweitbeste Lösung zu wählen , die im Sinne der Einstellungen & Bedürfnisse des Patienten die bessere ist

  1. Informationssuche

    1. Suchmaschinen

Informationsretrieval
  • Informationsretrieval (information retrieval) ist das systematische Aufsuchen von Informationen
  • Grundlage der Suche sind das Internet, digital erschlossene Texte oder Datenbanken
  • hierfür stehen Werkzeuge zur Verfügung

Suchmaschinen
  • Problem: bei der Nutzung von Internet-Suchmaschinen (z.B. Google) ist die Menge der Fundstellen riesengroß
  • daher ist es wichtig möglichst präzise zu suchen
  • BEDENKEN:
    • im Internet kann fast alles behauptet oder geschrieben werden
    • es ist nie ganz auszuschließen, dass Infos aus scheinbar seriösen Quellen verfälscht wurden
    • Suchmaschinen erschließen nur einen Teil aller im Web verfügbaren Informationen
      1. Google erweitert

  • derzeit am häufigsten eingesetzte Suchmaschine ist Google
  • üblichen Google-Suche:
    • wenn man mehrere Suchwörter in die Eingabezeile einträgt, sucht Google nach Seiten, auf denen jedes dieser Suchwörter mindestens einmal vorkommt - egal wo auf der Seite
  • ↔ Oft reicht das zur Eingrenzung nicht aus
  • Erweiterte Suche bietet mehrere Möglichkeiten der Präzisierung
    • bes. wichtig ist die Suche nach einer genauen Wortgruppe (auch Phrasensuche genannt): Wörter, die man hier einträgt, werden in genau dieser Form (selbe Reihenfolge, keine zusätzlichen Wörter dazwischen) gesucht
Jede Fundseite enthält genau diese Kette von Wörtern bzw. Zeichen
    • i.d. erweiterten Google-Suche kann man auch dafür sorgen, dass nur Seiten gefunden werden, die bestimmte Wörter gerade nicht enthalten ("ohne die Wörter")
    • man kann Sprache der Fundseiten ebenso festlegen, wie Herkunftsland od. Dateiformat
  • ist die Schreibung eines Wortes nicht genau bekannt oder will man diese offen lassen, kann man den Platzhalter * statt eines Buchstabens im Suchwort setzen

Site-Suche
  • eine weitere dort angebotene Möglichkeit ist es, die Google-Suche auf bestimmte Server-Adressen zu beschränken
      1. Google Syntax

  • Für alle Suchmöglichkeiten aus der erweiterten Suche gibt es abkürzende Schreibweisen, so dass Sie die entsprechenden Anfragen auch in der normalen Suchmaske stellen können
  • Im folgenden drei Beispiele:
  • eine Phrasensuche kann man in der normalen Google-Suchmaske dadurch erreichen, dass man vor dem ersten & nach dem letzten Suchwort Ihrer Phrase Anführungszeichen (") setzt
  • durch ein Leerzeichen & ein Minus-Zeichen direkt vor dem Suchwort schließt man Fundseiten aus, die dieses Wort enthalten
  • Eingrenzung der Suche auf bestimmte Web-Adressen erfolgt dadurch, dass man site: gefolgt von der Domainangabe zusätzlich zu der Suchangaben eintragen (z.B.: Psychiatrie site:.ukaachen.de)

      1. Google Spezial

  • durch spezielle Suchanfragen kann man in Google auch Berechnungen od. Übersetzungen anstellen:
    • Der Eintrag 4,3 Gallonen in Liter rechnet aus, wieviele Liter 4,3 Gallonen entsprechen
    • Die Anfrage 4 / sqrt(4) = berechnet die Division von 4 durch die Quadratwurzel aus 4
    • Glück de-en sucht nach der englischen Übersetzung des Wortes Glück
  • Vermutlich wird es in Zukunft eine Kombination von Volltextsuche & inhaltlicher Verschlag-wortung (Semantische Suche) geben
  • Googles WonderWheel vermittelt einen ersten Einblick

      1. Wolfram-Alpha

  • Zur Abfrage sehr strukturierter Informationen & zur Berechnung weit komplizierterer Formel als in Google eignet sich Wolfram Alpha (z.B.:)
    • chemische Informationen zu Wirkstoffen (z.B. Ibuprofen)
    • aktuelle epidemiologische Daten (z.B. Erkrankungs- & Todesfälle H1N1 in Deutschland)
    • Wolfram-Alpha unterstützt die Berechnung einfacher medizinischer Kennzahlen (z.B. BMI)
    • größte Stärke von Wolfram-Alpha sind mathematische Berechnungen (z.B. Wahrscheinlichkeiten, Funktionen,...)

      1. Medpilot

  • Für die Medizin haben die Deutsche Zentralbibliothek für Medizin (ZB Med), das Deutsche Institut für Medizinische Dokumentation & Information (DIMDI) & die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ein sehr nützliches Recherche-Werkzeug eingeführt: MEDPILOT.DE
  • bündelt Anfragemöglichkeiten in der Art einer Metasuche
  • Suche erstreckt sich auf Online-Datenbanken (Medline, Cochrane, AWMF-Leitlinien, Verlagsarchive)
  • die wichtigsten Datenbanken folgen im einzeln noch
  • Techniken, die Suche zu präzisieren, sind speziell auf die einzelnen Angebote zugeschnitten

      1. Google Scholar

  • Google bietet seit einiger Zeit einen speziellen Dienst (Google Scholar) zur Suche nach wissenschaftlichen Veröffentlichungen an
  • Eine Qualitätsgarantie ist durch die Scholar-Suche nicht gegeben
  • Das Prinzip von Google Scholar:
  • nur bestimmte Server werden durchsucht (vornehmlich solche von Bibliotheken, Universitäten & anderen Bildungs- & Forschungseinrichtungen)
  • dort werden Informationsangebote ausgewählt, die die Form längerer wissenschaftlicher Texte haben
  • Google Scholar eignet sich besser dazu, einen Überblick über ein (wissenschaftliches) Sachgebiet zu bekommen als eine normale Google-Anfrage

    1. Institutionelle Anbieter

Institutionen


      1. Cochrane-Collaboration

  • Weltweit ist in den letzten Jahren ein organisatorisches Netz sogenannter Cochrane-Zentren & Cochrane-Gruppen entstanden, bestehend aus Klinikern, Methodikern & anderen Wissenschaftlern
  • Im Rahmen dieser internationalen Organisation wird der Versuch unternommen, medizinische Forschungsergebnisse unter rigorosen Qualitätskriterien im Sinne einer evidenzbasierten Medizin zu bewerten & zugänglich zu machen
  • Ziel: Erstellung systematischer Reviews
    • Cochrane-Review enthält:
      • Beschreibung der Studie
      • Zusammenfassung der Ergebnisse
      • Bewertung der Methode
  • Gegenstand der Reviews: randomisierte kontrollierte Studien
  • so werden bspw. klin. Studien (bzw. Publikationen hierzu) hinsichtlich der angewandten Methodik selektiert, sowie die Ergebnisse methodisch einwandfreier Studien in den Datenbanken der Cochrane Library (=elektronische Bibliothek der Reviews) gesammelt
  • Die Cochrane Library entwickelt sich absehbar zu einer zentralen Anlaufstelle, welche die Fragen nach der Wirksamkeit therapeutischer Ansätze, der Genauigkeit diagnostischer Entscheidungskriterien etc. auf wissenschaftlicher Grundlage zu klären hilft
  • Das Deutsche Cochrane-Zentrum befindet sich in Freiburg
  • Sie können Abstracts der Cochrane Library einsehen und suchen
Cochrane-Abstract
  • Wegen der Zugangseinschränkungen (persönliche Anmeldung oder kostenpflichtige Bestellung der Library) wird hier das Ergebnis einer Recherche in der Cochrane-Library demonstriert: Beispielergebnis
    1. Literaturrecherche

  • zur Literatursuche im Internet bietet die Unibib. einen Kurs an, der sehr zu empfehlen ist
  • Wegen der Bedeutung dieses Bereichs für Ihr gesamtes wissenschaftliches & berufliches Fortkommen sollen Sie die Nutzung der unverzichtbaren Hilfsmittel an dieser Stelle einüben:

      1. Medline

  • ist die für die Medizin wichtigste bibliographische Datenbank
    • Muss keine Volltexte enthalten sondern kann auch nur die Infos geben im Sinne von Autor, Titel, Thema, Erscheinungsjahr, viele haben dennoch den Abstract da (s. Pubmed wenn alles da ist mit Volltext dann Literaturdatenbank
    • AND, OR, NOT mengenzeichnerisch darstellen
      • AND = Schnittmenge von 2 Kreisen
      • OR = ALLES!
      • NOT = alles außer die Schnittmenge
  • hier sind über 16 Millionen wissenschaftliche Publikationen erschlossen
  • stellt bibliographische Informationen zur Verfügung, also Angaben über Autoren, Titel, Zeit & Ort des Erscheinens etc.
  • i.d.R. steht nicht der Volltext des Artikels zur Verfügung, wohl aber die Zusammenfassung (Abstract)
  • Fachpublikationen wurden rückwirkend bis zu den 1950er Jahren aufgenommen
  • Medline-Datenbank ist frei im Internet zugänglich: Die National Library of Medicine bietet den Zugang über das Portal PubMed an
  • eine systematische, wissenschaftliche Literaturrecherche in der Medizin sollte Medline nutzen
  • eine Informationssuche im Internet mit einer Suchmaschine ist ein guter Anfang für eine Recherche, aber das reicht keinesfalls, man muss systematisch bibliographieren
  • Suchmaschinen für einen ersten Überblick nutzen
  • sich so geeignete Stichworte für die systematische Suche beschaffen
  • danach eine biblographische Datenbanksuche z.B. in PubMed durchführen
  • ↔ es reicht auch nicht, ausgehend von einigen wenigen Veröffentlichungen weitere Literaturstellen über die Literaturverweise zu finden
  • ↔ so wird man zwar fündig, aber die Gefahr ist groß, dass man Wesentliches auslässt
      1. PubMed

  • PubMed ist ein Angebot der National Library of Medicine
  • erlaubt Literaturrecherchen & erschließt den gesamten Bestand von Medline sowie zusätzliche Artikel, die noch nicht in Medline erfasst sind
  • PubMed-Website bietet eine einfache Suche, sowie zwei Formulare für genauere Suchanfragen an: 1) Limits & 2) Advanced Serach
Einfache Suche:
  • man kann ein od. mehrere Stichwörter in das Suchfeld eingeben
  • bei mehreren Stichwörtern sucht PubMed nach Artikeln, die alle diese Stichwörter gleichzeitig enthalten
  • man kann logische Verknüpfungen von Stichwörtern eingeben
dazu fügt man die großgeschriebenen Operatoren AND, OR, NOT zw. Stichwörter ein
Limits
  • wenn man nichts weiter angibt, wird aufgrund der Suchwörter eine Auswahl aus dem kompletten Datenbestand der PubMed-Literaturdatenbank gebildet
  • man kann aber weitere Einschränkungen definieren
  • eine PubMed-Anfrage kann (& sollte) mit Limits weiter verfeinert werden
  • Immer darauf achten, vor neuen Anfragen, ungültige Einschränkungen zu entfernen
  • oft am einfachsten: Reset unten auf der Limits-Seite
Advanced Search
  • 2. Möglichkeit in PubMed genauere Anfragen zu stellen ist der Search Builder unter Advanced Search
History
  • während man mit PubMed arbeitet, merkt sich das Programm die Anfragen
  • unter Advanced Search findet man eine Liste von bisher gestellten Anfragen & kann dort auch schnell die Ergebnislisten wieder aufrufen
  • man kann mit den Ergebnissen bisheriger Anfragen weiterarbeiten
  • insb. kann man Schnittmengen bilden
  • man kann also solche Publikationen herausfinden, die sowohl mit einer Anfrage A als auch mit einer Anfrage B gefunden wurden

      1. MeSH

  • Medline (& also mittelbar auch PubMed) verwendet eine Sammlung festgelegter Schlagwörter, um den Inhalt von Publikationen zu charakterisieren
  • Schlagwörter werden den Artikeln während der sogenannten Indexierung vorwiegend durch menschliche Leser zugewiesen
  • Suche nach Artikeln lässt sich bei Verwendung der MeSH-Schlagwörter noch präziser gestalten
  • um nach geeigneten MeSH-Schlagwörtern suchen zu können, wird der sogenannte MeSH-Browser angeboten

MeSH-Synonyme
  • man findet Publikationen auch dann in Medline/Pubmed, wenn das eingegebene Suchwort nicht mit einem der zur Verschlagwortung verwendeten MeSH-Terme übereinstimmt
  • Warum? Weil PubMed versucht, durch Nutzung von Terminologie-Datenbanken den synonymen MeSH-Term zu Ihrem Suchwort zu finden

MeSH-Suche
  • bei der automatischen Ersetzung von Suchwörtern durch MeSH-Terme können Fehler od. zumindest Ungenauigkeiten entstehen
  • am professionellsten sucht man in PubMed, wenn man zunächst mit dem MeSH-Browser diejenigen MeSH-Terme zusammensuchen, die genau zu der eigenen Fragestellung passen & dann mit diesen Schlagwörtern die PubMed-Suche starten
  • wenn man einen MeSH-Term hat & ausschließlich nach solchen Publikationen suchen lassen will, die genau mit diesem MeSH-Term verschlagwortet wurden, dann lässt sich in PubMed eine entsprechend eingeschränkte Anfrage formulieren

      1. GoPubmed

  • eine inhaltliche Gruppierung hilft sehr bei großen Ergebnismengen von Pubmed-Anfragen
  • seit kurzem bietet GoPubmed diesen Service
  • Gruppierung von Pubmed-Suchergebnissen nach inhaltlichen Kategorie macht GoPubmed zu einem wichtigen Hilfsmittel bei bibliographischen Recherchen
  • GoPubmed bietet graphische Übersichten, aus denen sich wertvolle Rückschlüsse auf Forschungstrends & -kooperationen gewinnen lassen
  • Graphische Übersichten zur bibliometrischen Statistik finden sich Bereich Statistics



  1. Datenbanken

    1. Datenbankentwurf

Motivation
  • Durchführung klinischer Studien wird auf viele Medizinstudenten im Rahmen der Dissertationsprojekte, bei der späteren klinischen Arbeit oder in der Forschung zukommen
  • Studien basieren auf systematisch erhobenen Daten
  • systematisch erhobene Daten sollten unbedingt in Datenbanken gespeichert werden
  • Dieses Praktikum soll helfen, die gröbsten Fehler bei der Nutzung v. Datenbanken zu vermeiden
  • 3 Beispiele für Informationssysteme nennen können
    • Patientenmeldesystem
    • Laborinformationssystem
    • PACs Picture Archiving System
  • Klinischer Behandlungspfad: Leitlinie soll in einem bestimmten Krankenhaus umgesetzt werden, d.h. unter Berücksichtigung der lokalen Gegebenheiten
  • Erklären, wie eine relationale Datenbank aufgebaut ist (Tabellen, Verknüpfungen)
  • 2 Kardinale Fehler
    • 1 Tabellenfeld mit mehren Werten! Nicht machen!
    • Niemals Spalten, die im Prinzip die gleiche Bedeutung haben, in einer Tabelle wiederholen!!!

Grundbegriffe
  • Im Bereich Datenbanken gibt einige wenige Grundbegriffe, die zur Orientierung unverzichtbar sind:

DBManagementsystem
  • Eine Datenbank ist eine konkrete Sammlung von Daten (z. B. Daten die bei einer Medikamentenstudie anfallen)
  • Computerprogramme, welche die Verwaltung von Datenbanken übernehmen, heißen Datenbankmanagementsysteme (DBMS)
  • ein DBMS verwaltet i.d.R. nicht nur eine, sondern mehrere verschiedene Datenbanken, daher ist es wichtig, zwischen Datenbank & Datenbankmanagementsystem zu unterscheiden
  • Sie erhalten in diesem Kurs einen kleinen Einblick in die Möglichkeiten, die Sie mit einem Datenbankmanagementsystem haben
  • Es gibt viele verschiedene Datenbankmanagementsysteme
    • Beispiele sind: Access, DB2, Oracle, MSSQL, PostgreSQL, MySQL
  • Systeme weisen Unterschiede auf hinsichtlich des maximalen Umfangs der verwalteten Datenbanken, der Geschwindigkeit, der Sicherheits- & Reparaturmechanismen bei Störungen, aber auch hinsichtlich der komfortablen Bedienbarkeit

Datenbankzugriff
  • Datenbanken können auf einen einzelnen Rechner eingerichtet werden, aber auch so, dass von verschiedenen Rechnern aus auf eine zentrale Datenbank zugegriffen werden kann
    • im ersten Fall spricht man von einer Stand-alone Anwendung
    • im zweiten Fall von einer Client-Server Anwendung
  • Welche Möglichkeit genutzt werden sollte, hängt vom Kontext ab
  • so kann es aus Datenschutzgründen durchaus sinnvoll sein, eine Datenbank mit Patientendaten auf einem nicht vernetzten, einzelnen Rechner einzurichten
↔ das allein garantiert jedoch noch keinen ausreichenden Schutz personenbezogener Daten
  • man ist persönl. dafür verantwortlich, dass Patientendaten v. unbefugtem Zugriff geschützt sind
  • Einrichtung einer Datenbank auf einem einzeln stehendem Rechner ist kein ausreichender Schutz
    • wichtig ist auch, wer Zutritt zu dem Raum hat, in dem der Datenbankrechner steht
  • sollte d. Raum nicht ausreichend geschützt sein, bietet nur ein kryptographischer Schutz der Festplatte & ein rigoroser Umgang mit den verwendeten Passwörtern ausreichenden Schutz
  • allerspätestens, wenn man eine Client-Server-Datenbank mit Patientendaten plant, muss man kompetenten Rat einholen



Relationale Datenbanken
  • Derzeitiger Standard sind relationale Datenbanken
  • Seit Anfang der 80er Jahre des 20. Jahrhunderts sind relationale Datenbanken kommerziell verfügbar & haben sich auf breiter Front in Verwaltung & Wirtschaft sowie speziell auch im Gesundheitswesen durchgesetzt
  • relationale Datenbank besteht aus Tabellen
  • dabei sind i.d.R. mehrere Tabellen nötig, um die Daten in der Datenbank angemessen zu organisieren
  • diese Tabellen können miteinander verknüpft sein

Datenbankschema
  • Bevor man Daten in einer relationale Datenbank erfassen kann, muss man die Datenbank vorbereiten: man muss die Tabellen der Datenbank einrichten
  • Tabellennamen festlegen & definieren, wie die einzelnen Spalten einer Tabelle heißen & was für Werte sie später enthalten sollen
  • beim Festlegen der möglichen Werte unterscheidet man z.B. Spalten, die Text enthalten von Spalten, in denen Datumsangaben oder nur Ja/Nein-Angaben stehen sollen
  • Ggf. legt man Verknüpfungen zwischen Tabellen an
  • Festlegung aller Tabellen mit ihren Spalten, deren Wertebereichen & die Verknüpfungen von Tabellen bilden zusammen das Datenbankschema
  • ohne Datenbankschema keine relationale Datenbank: man muss ein Datenbankschema aufstellen, bevor man Daten erfassen kann
  • Datenbankschema muss festgelegt werden, bevor Datenerfassung beginnt
  • für spätere Nutzbarkeit der Datenbank ist die Qualität des Schemas von entscheidender Bedeutung
  • Schema daher sorgfältig planen & ggf. kompetenten Rat einholen
  • wenn man folgende zwei Hinweise berücksichtigt, hat man die häufigsten & gröbsten Fehler bei der Schemadefinition bereits vermieden:
Ein Feld – Ein Wert
  • Niemals mehrere Werte gleichzeitig in ein einziges Tabellenfeld eintragen
  • Im Bsp.l wurden beide Telefonnummern einer Person nur durch Semikolon getrennt in dasselbe Tabellenfeld eingetragen
  • hat katastrophale Folgen für die spätere Datenauswertung oder -suche
  • um mehrere Daten z.B. zur selben Person zu erfassen, muss man jeweils eine neue Tabellenzeile eintragen
  • Aufgabe, zwei Telefonnummern zur selben Person zu erfassen, löst man also z.B. so:



Daten aufteilen
  • Beispiel: Befunde zu Patienten erfassen
  • zu einem Befund soll jeweils das Datum & ein Befundtext gespeichert werden
  • ↔ i.d.R. wird es mehrere Befunde pro Patienten geben
  • Falsche Lösung:
    • zusätzliche Spalten in die Tabelle aufnehmen: z.B. Befunddatum1, Befundtext1, Befunddatum2, Befundtext2, ...
  • solange erweitern, bis man eine angenommene Maximalzahl von Befunden pro Patient in der Tabelle unterbringen könnte
  • Tabelle mutiert dabei zu einem breiten Monstrum
  • Suche & Analyse sind in einer solchen Tabelle später extrem schwierig
  • Niemals Spalten, die im Prinzip die gleiche Bedeutung haben, in einer Tabelle wiederholen!!!
  • Es gibt zwei Möglichkeiten, z.B. Daten zu mehreren Befunden für den selben Patienten zu speichern:
  • Zeilen wiederholen, wie bereits im Fall der Regel ein Feld, ein Wert
  • Lösung ist nur sehr eingeschränkt zu empfehlen
  • möglichst für einzelne Klassen von Gegenständen bzw. Personen jeweils einzelne Tabellen anlegen (z.B. Tabelle Patient, Tabelle Befund, Tabelle Adresse)


  1. Terminologie & Codierung

    1. Terminologie Grundlagen

Motivation
  • in der klinischen Arbeit muss man mit medizinischen Klassifikations- & Kodierungssystemen arbeiten, der Gesetzgeber schreibt dies vor
  • In jedem Fall tragen Sie als Ärztin oder Arzt die Verantwortung für die korrekte klinische Dokumentation

Übersicht
  • Gesetzgeber schreibt zur klin. Dokumentation eine Verschlüsselung klinischer Informationen vor
  • in diesem Fall geht es nicht um Verschlüsselung im Sinne der Kryptographie, d.h. zum Datenschutz ↔statt dessen geht es darum, bei der Dokumentation ein einheitliches Kürzel für eine Diagnose od. eine therapeutische Maßnahme zu verwenden: Diagnosen-/Prozedurenkode
  • damit ein solcher Kode überhaupt gefunden werden kann, sind die Kodes hierarchisch geordnet
  • Grundlage dieser Ordnung ist eine Klassifikation
  • für die klinischen Dokumentation sind Diagnosenklassifikationen & Klassifikationen therapeutischer Maßnahmen wichtig
  • Schließlich ist wichtig, wie Fälle, d.h. das, was während einer ambulanten Behandlung od. eines klinischen Aufenthalts mit einem Patienten passiert, insgesamt kodiert werden
  • diese fallbezogene Dokumentation ist inzw. die Basis der Vergütung in dt. Krankenhäusern
  • unten folgen Informationen über medizinische Klassifikationen bzw. Begriffsordnungen, über die ICD als Diagnosenklassifikation, über die OPS-301 als Prozedurenklassifikation & über die DRGs als Grundlage der fallbezogenen Dokumentation

Begriffsübersicht
Begriff und Bezeichnung
  • Grundlage einer Klassifikation sind Begriffe
  • wenn man sich mit anderen über einen klinischen Sachverhalt verständigen will, benutzt man eine Bezeichnung
 etwas ungewohnte Unterscheidung zw. Begriff & Bezeichnung ist wichtig, um Klarheit zu schaffen
  • Begriffliche Einheiten oder kurz Begriffe sind zu unterscheiden von Bezeichnungen
  • folgende Definition ist hier ausreichend:
    • Begriffe sind einheitliche Gedankeninhalte
    • Bezeichnung ist das sprachliche Mittel einen Begriff mitzuteilen
  • Bezeichnungen wechseln i.d.R. beim Wechsel der Sprache (muscle für Muskel) der bezeichnete Begriff bleibt i.d.R. dabei gleich
  • auch in ein & derselben Sprache können zwei od. mehr Bezeichnungen für denselben Begriffsinhalt stehen (z.B.: Grippe & Influenza)
  • Bezeichnungen für einen Begriff können sprachlich komplex sein
  • Beispielsweise bezeichnet 'akute, seröse, fokale Entzündung' einen einzigen Begriff

Begriffsextension
  • Um die Bedeutung eines bestimmten Begriffs zu klären gibt es zwei grundsätzl. Möglichkeiten
  • den Begriff mit Hilfe anderer Begriffe definieren
  • auf alles zeigen, das unter den Begriff fällt
  • ↔ Ansatz, auf alles zu zeigen bzw. alles aufzuzählen, ist meistens völlig unpraktikabel
  • Den Mathematikern unter den Menschen ist das weniger wichtig: für Mathematiker ist wichtig, dass sich die Bedeutung eines Begriffs so als Menge im Sinne der Mengenlehre definieren lässt
    • Menge zu einem Begriff = seine Extension
  • auch für uns ist dieser Ansatz - zumindest in diesem Kurs - vorteilhaft:
    • man kann sich Beziehungen zw. Begriffen mit Hilfe von Mengen skizzieren & daran klären
  • Das hilft beim Identifizieren von Bezeichungsproblemen & bei Veranschaulichen einer Klassifikation




Bezeichnungsprobleme
  • strenge Unterscheidung von Begriff & Bezeichnung sowie graphische Veranschaulichung von Begriffen durch Mengen hilft bei der Definition möglicher Bezeichnungsproblemen:
  • in natürlichen Sprachen & Fachsprachen gibt es nicht immer genau eine Bezeichnung für jeden Begriff - & umgekehrt
  • Im Falle der Synonymie ist die Begriffsextension zweier versch. sprachlicher Zeichen (z.B. 'Zunge' & 'Glossa') identisch, d.h. die Bezeichnungen bezeichnen dasselbe
  • stehen für denselben Begriff
  • Im Falle der Homonymie (Stichwort: Teekesselchen) steht dasselbe sprachliche Zeichen für zwei völlig unterschiedliche Begriffe
↔dieser Fall ist für die Dokumentation extrem problematisch, da er Missverständnisse provoziert
  • Zwei etwas exotischere Bezeichnungsprobleme sind die Hypo-(Hype)nymie & die Kohyponymie:
  • im ersten Falle steht dieselbe Bezeichnung für zwei verschiedene Begriffe, diese Begriffe sind aber nicht vollkommen verschieden voneinander sondern einer der Begriffe ist eine Spezialisierung des anderen
  • Bei der Kohyponymie überlappen sich die Extensionen zweier Begriffe
  • Die später wahrscheinlich sehr lästige Kodierung klinischen Sachverhalte dient u.a. der Vermeidung von Bezeichnungsproblemen

Klassifikation
  • Klassifikationen sind Begriffsordnungen
  • Begriffe in einer Klassifikation werden nach Allgemeinheit geordnet
  • Wieder hilft die Veranschaulichung von Begriffen durch Mengen dabei, zu klären, was es heißt, dass ein Begriff allgemeiner als ein anderer ist:
  • Ein Begriff, in dessen zugeordneter Menge (Extension) die Extension eines zweiten Begriffs komplett enthalten ist, heißt allgemeiner als dieser zweite Begriff
  • Man sagt auch: der Begriff subsumiert den zweiten Begriff

Struktur
  • Werden Begriffe vom speziellsten Begriff bis zum allgemeinsten geordnet & immer eine Verbindung zwischen einem Begriff & den nächst allgemeineren Begriff gezeichnet, ergibt sich das Schaubild einer Klassifikation
Klassifikationen - Forderungen
  • Klassifikationen können für die Dokumentation geeignet od. ungeeignet sein
  • Geeignet ist eine Klassifikation dann, wenn die Menge der zu dokumentierenden Gegenstände von Ebene zu Ebene der Klassifikation in immer speziellere Bereiche eingeteilt wird, aber weder etwas ausgelassen wird, noch für einen Gegenstand mehrere Klassen zuständig sind
  • In einer für Dokumentationszwecke idealen Klassifikation unterteilen von Ebene zu Ebene die Extensionen der spezielleren Begriffe die Extension des nächst allgemeineren Begriffs so, dass diese komplett abgedeckt wird (Vollständigkeit) & ohne dass es Überscheidungen gibt (Disjunktheit)

Systematik
  • systematische Struktur einer Klassifikation lässt sich deutlich steigern
  • hierzu werden Begriffe nicht bloß nach Allgemeinheit geordnet, sondern die Verallgemeinerung bzw. Spezialisierung entlang eines bestimmten Merkmals betrachtet
  • so kann bspw. eine Diagnose in speziellere Diagnosen eingeteilt werden, in dem die anatomische Lokalisation immer präziser, d.h. spezieller eingegrenzt wird
  • Hier wäre dann die anatomische Lokalisation das Merkmal, entlang dessen die Spezialisierung vorgenommen wird

Multiaxialer Ansatz
  • Es gibt Dokumentationssysteme (z.B. SNOMED), in denen ein klinischer Sachverhalt gleich in mehrere Klassifikationen eingeordnet wird
  • So kann z.B. für eine Diagnose zunächst möglichst speziell bestimmt werden, was ihre Ätiologie ist, dann welche anatomische Lokalisation sie aufweist & schließlich, welche morphologischen Veränderungen auftreten
  • Dokumentationssysteme, die klinische Sachverhalte in mehrere ergänzende Klassifikationen einordnen & entsprechend mehrere Kodes kombinieren, heißen multiaxial

    1. Medizinische Klassifikationen

  • Für die klinische Dokumentation sind insb. zwei medizinische Klassifikationen von Bedeutung
    • Zur Diagnosenklassifikation & -kodierung wird die ICD verwendet
    • der Kodierung von Prozeduren (z.B. therapeutischen Maßnahmen) dient das OPS-301



      1. DIMDI

Deutsches Institut für medizinische Dokumentation & Information
  • Das DIMDI ist in Deutschland verantwortlich für die Bereitstellung der ICD & der OPS-301

      1. ICD

International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems
  • Die ICD, in Ihrer aktuell verwendeten Version 10, dient der Klassifikation & Kodierung von Diagnosen
  • Die "Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten & verwandter Gesundheitsprobleme" (ICD-10) wurde von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) erstellt & im Auftrag des Bundesministeriums für Gesundheit vom DIMDI ins Deutsche übertragen & herausgegeben
  • Abkürzung ICD steht für "International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems", die Ziffer 10 bezeichnet die 10. Revision der Klassifikation
  • ICD-10 ist Teil der Familie der internationalen gesundheitsrelevanten Klassifikationen.
  • In der BRD gibt es für die ICD-10 zwei wesentliche Einsatzbereiche:

ICD-Verzeichnisse
  • Für die ICD-10 liegt ein hierarchisches & ein alphabetisches Verzeichnis vor
  • Das hierarchische Verzeichnis entspricht der durch die ICD definierten Klassifikation

ICD-Suche
  • Auf der Basis des alphabetischen Verzeichnisses der ICD gibt es auch Online-Suchfunktionen
  • Suchfunktionen sind praktisch, um zu einer bekannten Bezeichnung für eine Diagnose den Kode zu finden
  • darauf achten, dass ggf. eine speziellere ICD-Diagnose den zu dokumentierenden klinischen Sachverhalt besser trifft & dies gezielt überprüfen

      1. OPS

  • Zur Dokumentation von Operationen dient der OPS
  • Auch dieses Dokumentationssystem wird durch das DIMDI für Deutschland verfügbar gemacht

Kodierhilfen
  • Das DIMDI stellt die Möglichkeit einer hierarchischen Navigation durch die dort betreuten Klassifikationen zur Verfügung & bietet die Daten der Klassifikationen zum Download an
  • Implementierung von komfortablen Kodierprogrammen wird durch kommerzielle nicht-kommerzielle Drittanbieter übernommen.

    1. DRG – Fallpauschalen

DRG
  • In Deutschland werden klinische Leistungen nach einem Fallpauschalensystem vergütet
  • Existenz von Kliniken od. sogar ganzer Krankenhäuser hängt inzw. davon ab, dass die medizinischen Leistungen im Sinne dieses Vergütungssystems kostendeckend erbracht werden können
  • Grundlage des deutschen Vergütungssystems ist eine Dokumentation & Klassifikation medizinischer Leistungen mittels der Diagnosis Related Groups (DRG)

DRG-Gremium
  • Einführung & Weiterentwicklung der DRG in Deutschland wird durch ein Gremium der Selbstverwaltung betrieben
  • Internetseiten dieses Gremiums informieren detailliert über gesetzliche Grundlagen des Vergütungssystems & Abrechnungsrichtlinien
  • die DRG wurde für die Nutzung im deutschen Gesundheitswesen aus Australien übernommen
  • Die folgenden Vertragspartner bzw. Mitglieder bilden die Selbstverwaltung des Deutschen DRG Systems (grobe Angabe)
    • Die Spitzenverbände der Krankenkassen (GKV)
    • Der Verband der privaten Krankenversicherung (PKV)
    • Die Deutsche Krankenhausgesellschaft (DKG)

Kodierrichtlinien
  • Die G-DRG bietet den kompletten Text der Deutschen Kodierrichtlinien in verschiedenen Formaten zum Download an
  • Kodierrichtlinien enthalten neben dem Regelwerk selbst eine Fülle sehr instruktiver Beispiele
  • Für eine systematische Einarbeitung in die DRG-Kodierung ist dieser Text nachdrücklich zu empfehlen

Auszug DKR
  • Wir stellen an dieser Stelle einen Auszug aus den Kodierrichtlinien zur Verfügung
  • Der Abschnitt definiert allgemeine Regeln zur Diagnosenkodierung. Der Text ist unverändert
  • Eine sich anbahnende oder drohende Krankheit darf nur kodiert werden, wenn sich bereits in der ICD der Zusatz "sich anbahnend" oder "drohend" findet
  • Die Hauptdiagnose wird definiert als:
    • Die Diagnose, die nach Analyse als diejenige festgestellt wurde, die hauptsächlich für die Veranlassung des stationären Krankenhausaufenthaltes des Patienten verantwortlich ist

DRG - Grouper
  • Berechnung der genauen Vergütung für einen Fall ist eine Mischung aus dem Nachschlagen spezifischer Parameter für die gegebene Diagnosegruppe & der Anwendung von Formeln, in die Größen wie die Verweildauer & das Patientenalter mit eingehen
  • Für die Berechnung der Vergütung wurden spezielle Computerprogramme entwickelt: die DGR-Grouper
  • Die DRG-Research Group der Universität Münster stellt einen Grouper im Internet zur Verfügung



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