Gewinnung von Echtzeitdaten aus der medizinischen Versorgung zur Handlungssteuerung in Public Health

Zusammenfassung Echtzeitdaten aus der medizinischen Versorgung spielen für die Handlungsteuerung in Public Health eine entscheidende Rolle. Dies zeigt die COVID-19-Pandemie besonders deutlich: Viele Public-Health-Akteure sind auf die aktuellen Daten aus dem klinischen und Versorgungsgeschehen angewi...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Grabenhenrich, MPH, Linus [verfasserIn] Schranz, Madlen [verfasserIn] Boender, Sonia [verfasserIn] Kocher, Theresa [verfasserIn] Esins, Janina [verfasserIn] Fischer, Martina [verfasserIn]

Format:	E-Artikel
Sprache:	Deutsch

Erschienen:	2021

Schlagwörter:	Public health surveillance Health services research COVID-19 Computer systems Automation Epidemiology

Übergeordnetes Werk:	Enthalten in: Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz - Berlin : Springer, 1997, 64(2021), 4 vom: 24. März, Seite 412-417
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Links:	Volltext

DOI / URN:	10.1007/s00103-021-03300-5

Katalog-ID:	SPR043818668

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Dies zeigt die COVID-19-Pandemie besonders deutlich: Viele Public-Health-Akteure sind auf die aktuellen Daten aus dem klinischen und Versorgungsgeschehen angewiesen, um wichtige Entscheidungen treffen und Empfehlungen geben zu können. Die Automatisierung der Verarbeitungs- und Kommunikationsprozesse ist essenziell, damit eine Kontinuität des Datenflusses gewährleistet wird und Ressourcen geschont werden. Bisher standen der Entwicklung digital automatisierter Echtzeitsysteme mit wissenschaftlichem Qualitätsanspruch verschiedene technische, fachliche und organisatorische Herausforderungen im Weg. Die COVID-19-Pandemie dient seit ihrem Beginn Anfang 2020 als Motor für zukunftsfähige Systementwicklungen. In diesem Beitrag wird zunächst beschrieben, wie ein Echtzeitdatensystem aufgebaut sein muss, damit eine automatisierte Datenverarbeitung möglich ist. Wichtige Aspekte bei der Zusammenführung der Daten, ihrer Aufbereitung, Bereitstellung und Kommunikation werden dargestellt. Als Beispiel dient ein System, das Routinedaten aus Notaufnahmen in Echtzeit verarbeitet und diese Public-Health-Akteuren bereitstellt. Es setzt sich zusammen aus dem Notaufnahmeregister des Aktionsbündnisses für Informations- und Kommunikationstechnologie in Intensiv- und Notfallmedizin (AKTIN) der Universität Magdeburg und der RWTH Aachen und dem Surveillance Monitor (SUMO) des Robert Koch-Instituts. Die Entwicklung zukunftsfähiger Echtzeitsysteme zur Verarbeitung von Forschungsdaten aus der medizinischen Versorgung kann nur durch die Zusammenarbeit verschiedenster Akteure gelingen. Eine wichtige Grundlage für den langfristigen Erfolg ist die Entwicklung eines gesetzlichen Rahmens.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Public health surveillance</subfield><subfield code="7">(dpeaa)DE-He213</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Health services research</subfield><subfield code="7">(dpeaa)DE-He213</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">COVID-19</subfield><subfield code="7">(dpeaa)DE-He213</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Computer systems</subfield><subfield code="7">(dpeaa)DE-He213</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Automation</subfield><subfield code="7">(dpeaa)DE-He213</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Epidemiology</subfield><subfield code="7">(dpeaa)DE-He213</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Schranz, Madlen</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Boender, Sonia</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Kocher, Theresa</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Esins, Janina</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Fischer, Martina</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Enthalten in</subfield><subfield code="t">Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz</subfield><subfield code="d">Berlin : Springer, 1997</subfield><subfield code="g">64(2021), 4 vom: 24. März, Seite 412-417</subfield><subfield code="w">(DE-627)267467656</subfield><subfield code="w">(DE-600)1470303-8</subfield><subfield code="x">1437-1588</subfield><subfield code="7">nnns</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="1" ind2="8"><subfield code="g">volume:64</subfield><subfield code="g">year:2021</subfield><subfield code="g">number:4</subfield><subfield code="g">day:24</subfield><subfield code="g">month:03</subfield><subfield code="g">pages:412-417</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://dx.doi.org/10.1007/s00103-021-03300-5</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_USEFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SYSFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_SPRINGER</subfield></datafield><datafield tag="912" 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