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Ergebnisse der literatursichtung

Projekt zur
Entwicklung, Umsetzung und Evaluation von Leitlinien zum adaptiven Management von Datenqualität in Ergebnisse der Literatursichtung
Dorothea Weiland
Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie Übersicht
• Vorstellung der Recherche-Strategie• Recherche-Ergebnis (quantitativ)• Recherche-Ergebnis (inhaltlich) – Datenqualität– Monitoring / Source Data Verification– Stichprobengröße– Feedback Recherche-Strategie 1
• Für die Literatursichtung relevante Bereiche: – Qualitätsmessung in Medizin und Industrie– Qualitätsindikatoren– Statistische Methoden in der Qualitätssicherung– Qualitätslenkung, Ringversuche– Richtlinien/Empfehlungen für die Erstellung und den Recherche-Strategie 2
– Datenbanken (z.B. Medline)– Suchmaschinen (z.B. Google)– Institutionen aus dem Bereich Qualitätsmanagement (z.B. Zentralstelle der Deutschen Ärzteschaft zur Qualitätssicherung in der Medizin) – Hauptaugenmerk: Recherche in Medline über • „Quality Control“• „Data Collection“• „Feedback“ Recherche-Strategie 3
• Prüfung der Suchergebnisse auf Relevanz (anhand von Titel / Abstract), Fokussierung auf: – Indikatoren für Datenqualität – Adaptive Source Data Verification (SDV)– Feedback-Maßnahmen • Für als relevant eingeschätzte Artikel: – Beschaffung der Volltexte, so weit möglich– Qualitative Analyse der Inhalte in Bezug auf das Recherche-Ergebnis
• 3430 Literaturstellen aus verschiedenen Medline- • Davon 146 relevant für den Bereich Datenqualität: – Datenqualität in der Medizin allgemein (11)– Datenqualität in epidemiologischen Studien/Surveys (8)– Datenqualität in klinischen Studien (39)– Datenqualität in der medizinischen Versorgung (46)– Datenqualität in Registern (31)– Sekundärdatenanalyse (5)– Data Warehousing (6) framework. J Am Med Info in medical registries: A literature Arts DGT, de Datenqualität
• Für Register oder Kohortenstudie: notwendige und erreichbare Datenqualität hängt v.a. ab von – der jeweiligen Fragestellung / geplanten Nutzung der Daten– den Prozessen, die die Daten erzeugen • Untersuchung der Datenqualität in Registern meist durch Vergleich mit anderen Datenquellen -Goldstandard für den Vergleich unklar! Ist Patientenakte hierfür geeignet? – hat Einfluss auf die Datenqualität – steigt, wenn den Datenlieferanten selbst Vorteile aus guter / Monitoring / Source Data Verification
– Kann Qualitätsbewusstsein wecken und schärfen– In der Literatur nur wenig quantitative Daten verfügbar – Oft eingesetzt zur Untersuchung von Vollständigkeit / Genauigkeit (klinische Studien, Register, Elektronische – In der Literatur einzelne Empfehlungen (Frequenz, Anzahl Variablen, Interpretation der Nicht- – Empfehlungen nicht durch empirische Untersuchungen mit Vergleich unterschiedlicher Ansätze begründet Stichprobengröße Monitoring / SDV 1
• 5 % der wichtigen und 1 % der anderen CRF, bei mehr als 10 Abweichungen pro 10.000 Felder gefunden, weitere 5 % der CRF (Pogash et al. • Mindestens 10 % der Daten pro Zentrum (Califf et • 10 % der Patienten, bei wichtigen Studien bis zu • Ca. 10 % der in einem Jahr angefallenen Operationen, 1/3 der beteiligten Kliniken Stichprobengröße Monitoring / SDV 2
• 100 % Verifikation kritischer Items und partielle Verifikation aller anderen Items: Bei den ersten 10 % der CRF alle Items, daraus geschätzte Fehlerrate bestimmt Umfang der partiellen Kontrolle der restlichen Items (Mullooly 1990) • 13 % der Patienten zufällig ausgewählt (O’Sullivan • 15 % - 20 % der Patienten (Weiss et al. 1993) Feedback
• Macht Defizite sichtbar und gibt Anreize zur • Effektives Feedback: zeitnah, kurz, relevant, individuell, Benchmarking mit Anonymisierung • Inhalte z.B. Rekrutierung, Eligibilität, – monatlich - quartalsweise – halbjährlich • Im Bereich von Kohortenstudien und Registern fehlt bislang eine empirische Absicherung für Strategien zum Datenmanagement und Monitoring • Die in der Industrie angewandten Verfahren (z. B. Total Quality Management) erscheinen für das gegebene Problem zu komplex Quellenangaben
Arts DGT, de Keizer N, Scheffer G-J. Defining and improving data quality in medical registries: A
literature review, case study, and generic framework. J Am Med Inform Assoc 2002; 9: 600-611
Califf RM, Karnash SL, Woodlief LH. Developing systems for cost-effective auditing of clinical
trials. Control Clin.Trials 1997;18(6):651-60.
Hakansson I, Lundstrom M, Stenevi U, Ehinger B. Data reliability and structure in the Swedish
National Cataract Register. Acta Ophthalmol.Scand. 2001;79(5):518-23.
Mullooly JP. The effects of data entry error: an analysis of partial verification.
Comput.Biomed.Res. 1990;23(3):259-67.
O'Sullivan DP, Needham CA, Bangs A, Atkin K, Kendal FD. Postmarketing surveil ance of oral
terbinafine in the UK: report of a large cohort study. Br J Clin Pharmacol. 1996;42(5):559-65.
Pogash RM, Boehmer SJ, Forand PE, Dyer AM, Kunselman SJ. Data management procedures in
the Asthma Clinical Research Network. Control Clin.Trials 2001;22(6 Suppl):168S-80S.
Weiss RB, Vogelzang NJ, Peterson BA, Panasci LC, Carpenter JT, Gavigan M, Sartel K, Frei E III,
McIntyre OR. A successful system of scientific data audits for clinical trials. A report from the Cancer and Leukemia Group B. JAMA 1993;270(4):459-64.
Weiss RB. Systems of protocol review, quality assurance, and data audit. Cancer
Chemother.Pharmacol. 1998;42 Suppl:S88-S92.
Für TMF-Mitglieder steht der vollständige Bericht auf den internen Seiten der TMF-Website zur Verfügung Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Source: http://www.ekmed.de/routinedaten/download/workshop_2006/weiland.pdf

icas.net

Tropical Medicine and International HealthCan a comprehensive voucher programme prompt changes indoctors’ knowledge, attitudes and practices related to sexualand reproductive health care for adolescents? A case study fromLatin AmericaLiesbeth E. Meuwissen1,2, Anna C. Gorter2, Arnold D. M. Kester3 and J. A. Knottnerus1,41 Department of General Practice, University of Maastricht, The Netherland

ccp.org.au

1. The photographers represented in the eighth CCP Documentary Photography Award have worked in series format exploring different themes. Make a list of the themes addressed by photographers in this exhibition. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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