RADAR - Anonymisierte Routinedaten aus der ambulanten Versorgung für die Versorgungsforschung

Förderkennzeichen DFG : HU 1587/2-1

Was tun Hausärzt*innen, Tag für Tag? Welche Patient*innen sehen sie, und wie viele? Mit welchen Beratungsanlässen kommen die Patient*innen in die Praxis; welche Diagnosen erhalten sie? Wie behandeln Hausärzt*innen, was verordnen und was veranlassen sie? Auf diese einfachen und grundlegenden Fragen gibt es in Deutschland kaum Antworten: es fehlt an Informationen über diese alltägliche Wirklichkeit! Es fehlt an systematischen wissenschaftlichen Erkenntnissen und empirischen Befunden. Hier können Routinedaten, wie sie in jedem Praxiscomputer täglich gesammelt werden, zu einer unschätzbaren Informationsquelle werden. Dazu bedarf es jedoch Standards bei ihrer Erhebung und Auswertung, die vor allem den unverzichtbaren Datenschutz auf höchstem Niveau gewährleisten: Thema und Ziel des RADAR-Projekts.

Hier sollen Routinedaten aus hausärztlichen Praxiscomputern gewonnen werden, in wiederholter, transparenter, „automatischer“ und einheitlicher Weise, bei geringstmöglicher Belastung der Praxismitarbeiter*innen, und unter Berücksichtigung des dabei zwingend erforderlichen Datenschutzes. Fernziel ist eine große Forschungsdatenbank, die repräsentative, anonymisierte Patienten- und Gesundheitsdaten aus ambulanter Versorgung enthält, über lange Zeit, fortlaufend aktualisiert und über verschiedene Versorger hinweg. Mit ihnen können dann auch Daten aus der spezialistischen ambulanten oder stationären Versorgung oder von Forschungskohorten (z.B. aus Patientenberichten oder Biodaten) verknüpft werden, ähnlich dem englischen Clinical Practice Research Datalink (CPRD). Im Einzelnen geht es darum

  • die erforderlichen Datenschutzkonzepte zu entwickeln und zu beschreiben
  • Ablauf- und Rechner-Routinen zu entwickeln
  • ein prototypisches Datenregister aufzubauen
  • verschiedene Szenarien auf Machbarkeit und Datenqualität zu untersuchen

In einem Anwendungsfall soll die Situation multimorbider, älter Patient*innen mit Multimedikation betrachten werden, anhand von

  1. longitudinalen Praxisroutinedaten und
  2. querschnittlichen Ergebnissen aus Patientenbefragung (etwa zur Lebensqualität).


Exemplarisch erwarten wir Hinweise darauf, ob z.B. Disease Management Programme (DMPs) positive Effekte auf Gesundheitszustand und Lebensqualität von multimorbiden Patient*innen haben.

Projektpartner

  • das Institut für Medizinische Informatik der Universitätsmedizin Göttingen,
  • das Institut für Community Medicine der Universität Greifswald,
  • die Gesellschaft für Wissenschaftliche Datenverarbeitung (GWDG) Göttingen, und
  • die Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung (TMF) Berlin.

Kontakt

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Dr. med. Johannes Hauswaldt, MPH

Dr. med. Johannes Hauswaldt, MPH

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