Neuigkeiten aus dem InGef
15.03.2023
Das European Health Data & Evidence Network (EHDEN) baut eine Infrastruktur europäischer Datenbanken im Gesundheitswesen auf. Das Ziel ist die Harmonisierung der Daten durch eine Überführung in das OMOP Common Data Model (CDM) und der Aufbau einer Plattform für Open Science Projekte zur Generierung von Real-World Evidence für klinische Outcomes. InGef ist seit Januar 2023 Datenpartner von EHDEN und wird vom Netzwerk bei der Umsetzung des Mappings der InGef Forschungsdatenbank auf das OMOP CDM unterstützt. Dabei wird eng mit dem von EHDEN zertifizierten Unternehmen Information Technology for Translational Medicine (ITTM) zusammengearbeitet. Das Ziel ist eine möglichst vollständige Transformation der wichtigsten Datenbereiche (Krankenhausaufenthalte, ambulante Arztbesuche, Medikamentenverschreibungen) bis zum Februar 2024.
English:
The European Health Data & Evidence Network (EHDEN) currently establishes an infrastructure of European health care databases. The aim is to harmonize the data to the OMOP Common Data Model (CDM) and provide an ecosystem for open science collaborations to generate real-world evidence on clinical outcomes. InGef is a data partner of EHDEN since January 2023 and is supported by the network to map the InGef Research Database to the OMOP CDM. The mapping will be performed in close collaboration with the EHDEN certified enterprise Information Technology for Translational Medicine (ITTM). Aim of the project is to perform a complete mapping of the most important data domains (hospital claims, outpatient physician visits, pharmacy prescriptions) until February 2024.
Disclaimer:
The European Health Data & Evidence Network has received funding from the Innovative Medicines Initiative 2 Joint Undertaking (JU) under grant agreement No 806968. The JU receives support from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme and EFPIA
30.01.2023
Analysen von Krankenversicherungsdaten zeigen im Projekt „Postakute gesundheitliche Folgen von COVID-19“ Assoziationen von Post-COVID mit Autoimmunerkrankungen. Gemeinsam mit den Partnern des Projekts veröffentlicht InGef eine Pressemitteilung zum Preprint der Studie. Die Pressemitteilung finden Sie hier.
13.07.2022
Erfahrungen, Potenziale und Empfehlungen zur Nutzung von Routinedaten zur Evidenzgenerierung in einer pandemischen Versorgungssituation – Wissenschaftliche Ergebnisse aus dem NUM-Projekt egePan Unimed
COVID-19 hat in den vergangenen zwei Jahren die medizinische Versorgung und Forschung weltweit herausgefordert. Die pandemiebedingte Dynamik brachte eine politische und medizinische Handlungsnotwendigkeit trotz hoher wissenschaftlicher Unsicherheit aufgrund zu Beginn nicht ausreichend verfügbarer Evidenz mit sich.
Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt egePan Unimed (https://www.netzwerk-universitaetsmedizin.de/projekte/egepan-unimed) hatte als eines von 13 Teilprojekten des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM) das Ziel, regionalisierte Gesundheitsnetzwerke mit den Universitätskliniken als koordinierende Versorger aufzubauen und zu beforschen.
Das dazugehörige Arbeitspaket 0 – Daten für die Pandemiesteuerung fokussierte auf die Potenziale und Besonderheiten der Nutzung von GKV-Routinedaten im dynamischen Kontext der COVID-19 Pandemie und wurde in Kooperation durch das Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV) der TU Dresden, das Institut für Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung (ISMG) der Universität Magdeburg, dem Institut für angewandte Gesundheitsforschung Berlin GmbH (InGef) und der pmv Forschungsgruppe der Universität Köln bearbeitet. Im Rahmen des Projekts wurden zunächst wesentliche Stärken und Schwächen von GKV-Routinedaten hinsichtlich ihrer Nutzung im Kontext einer Pandemie bewertet, darauf aufbauend fünf Anwendungsfälle (‚Use Cases‘) betrachtet und umgesetzt und schließlich Handlungsempfehlungen für die zukünftige Nutzung und Nutzbarmachung von GKV-Routinedaten in Bezug auf eine Pandemiebewältigung und auch Pandemievorsorge/ Pandemic Preparedness abgeleitet. Innerhalb des Projektes wurden folgende fünf Use Cases bearbeitet:
1. Abbildung der Prävalenz von Risikofaktoren eines schweren COVID-19-Verlaufs,
2. Hierarchisierung von Risikofaktoren als Grundlage für die Impfpriorisierung zu Beginn der Impfkampagne,
3. Hintergrundinzidenz von Sinusvenenthrombosen und Myokarditis zur Bewertung der Sicherheit der COVID-19-Impfungen,
4. Post-COVID bei Kindern und Jugendlichen und Erwachsenen sowie
5. medizinischen Versorgung von Menschen mit psychischen Erkrankungen während der Pandemie.
Die zugrundeliegenden Analysen wurden in Zusammenarbeit mit dem Robert-Koch-Institut (RKI) und einem Konsortium gesetzlicher Krankenkassen (AOK Bayern, AOK PLUS, BARMER, DAK, TK) durchgeführt. Basierend auf GKV Routinedaten von etwa 38 Millionen Versicherten wurden die Ergebnisse unter anderem der Ständigen Impfkommission (STIKO) vorgestellt und wissenschaftlich veröffentlicht.
Durch die erfolgreiche Zusammenarbeit erfahrener Wissenschaftler:innen, praktisch versierten Kliniker:innen, dem RKI und verschiedenen gesetzlichen Krankenkassen konnten GKV-Routinedaten als eine wesentliche Säule zur Evidenzgenerierung und Beantwortung dringender Fragen im Rahmen des Pandemiemanagement etabliert werden.
Die gesammelten Erfahrungen zu möglichen Herausforderungen, vor allem aber Chancen der Routinedatennutzung und Empfehlungen für die Weiterentwicklung der Nutzungsmöglichkeiten von GKV-Routinedaten zur Beantwortung drängender Fragen in einer pandemischen Versorgungslage wurde in diesem Abschlussbericht zusammengefasst.
Hier finden Sie den Bericht.
Prof. Dr. med. Jochen Schmitt, MPH | apl. Prof. Dr. Enno Swart | Josephine Jacob, M. Sc. | Dr. Peter Ihle
07.06.2022
InGef vergibt Unterauftrag im Projekt KI-FDZ zur Synthetisierung von Gesundheitsdaten an MOSTLY AI
Hier geht es zur Pressemitteilung.