ID

41854

Description

Disclaimer: Der „GECCO - German Corona Consensus - Covid-19 Research-Dataset“ Inhalt, der auf dem Portal für medizinische Datenmodelle (MDM Portal) zu finden ist, ersetzt nicht den GECCO Datensatz auf simplifier.net. Für die Nutzung von GECCO-FHIR-Profilen verwenden Sie bitte die auf https://simplifier.net/ForschungsnetzCovid-19/ verfügbaren Profile. Der FHIR-Download auf MDM erzeugt lediglich eine FHIR-Fragebogenresource. This version of the GECCO logical model is based on https://art-decor.org/art-decor/decor-datasets--covid19f- on the "final" version published mid to end September 2020. For actual use of FHIR profiles, please use the profiles available on https://simplifier.net/ForschungsnetzCovid-19/ResearchDatasetGECCO/~overview (FHIR download on MDM is only a FHIR questionnaire profile). A few items implicated by comments/descriptions of items on art-decor have been added: "Datum der letzten Impfung" (date of last vaccination for all listed vaccinations), "Schweregrad" (Severity of Kidney Diseases), "Ort" (Location of vacation in the last 14 days), "Befund bildgebender Verfahren im Rahmen von COVID-19" added separately for all types of imaging procedures listed, "Symptom Schweregrad" (Severity of Symptoms) for each symptom listed, and an "NCT-/EudraCT-Nummer" item for Study participation. Official German text from http://cocos.team/datasets.html: Zur Bewältigung der aktuellen Pandemie und der damit einhergehenden Behandlung von Patienten fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) ein nationales Netzwerk der Universitätsmedizin im Kampf gegen COVID-19. Unter anderem soll das Netzwerk die Daten der behandelten COVID-19 Patienten systematisch erfassen und bündeln. Die Forschenden sollen die Behandlung der COVID-19-Patienten standardisiert erheben, verfolgen und analysieren. Die hohe Bedrohungslage hat zu intensiver wissenschaftlicher Aktivität zu COVID-19 geführt, wozu zahlreiche regionale, nationale und internationale epidemiologische Erhebungen und Registerstudien zählen. Der Konsensusdatensatz gibt der Wissenschaft um COVID-19 eine gemeinsame Sprache und Arbeitsgrundlage. Inofficial translation: In order to cope with the current pandemic and the associated treatment of patients, the Federal Ministry of Education and Research (BMBF) is funding a national network of university medicine in the fight against COVID-19. Among other things, the network will systematically collect and bundle the data of the treated COVID-19 patients. The researchers are to collect, track and analyze the treatment of COVID-19 patients in a standardized way. The high threat level has led to intensive scientific activity on COVID-19, including numerous regional, national and international epidemiological surveys and register studies. The consensus data set provides a common language and working basis for the science around COVID-19. Not yet integrated: Items for "Data Absent Reason", "Certainty of Presence", "Uncertainty of Presence", and "Certainty of absence"; "therapeutic intention", "Medication Statement Status", "EventStatus"; longer versions of the ValueSets published separately from the variables in art-decor.

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https://simplifier.net/ForschungsnetzCovid-19/

Keywords

  1. 9/29/20 9/29/20 - Sarah Riepenhausen
  2. 9/29/20 9/29/20 - Sarah Riepenhausen
  3. 10/9/20 10/9/20 -
  4. 10/28/20 10/28/20 -
  5. 1/13/21 1/13/21 - Sarah Riepenhausen
  6. 2/3/21 2/3/21 - Sarah Riepenhausen
  7. 2/3/21 2/3/21 - Sarah Riepenhausen
  8. 8/25/21 8/25/21 - Sarah Riepenhausen
  9. 9/2/21 9/2/21 - Sarah Riepenhausen
  10. 9/6/21 9/6/21 - Sarah Riepenhausen
  11. 1/5/23 1/5/23 - Sarah Riepenhausen
Copyright Holder

Nationales Forschungsnetzwerk der Universitätsmedizin zu Covid-19

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February 3, 2021

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GECCO - German Corona Consensus - Covid-19 Research-Dataset

Studieneinschluss/Einschlusskriterien

Studieneinschluss/Einschlusskriterien
Description

Studieneinschluss/Einschlusskriterien

Alias
UMLS CUI-1
C1512693
UMLS CUI-2
C1516637
Wenn ja, bitte EudraCT- oder NCT-Nummer angeben (falls vorhanden)
Description

Hinweis: Dieses Item gibt es in art-decor nicht separat. Es wird nur darauf hingewiesen, dass bei Studienteilnahme diese Studienidentifier angegeben werden sollen, falls vorhanden.

Data type

text

Alias
UMLS CUI [1]
C3274381
Bestätigte Covid-19-Diagnose als Hauptursache für Aufnahme in Studie
Description

Kommentar: FHIR-Mapping: Observation Versionsdatum: 2020-04-08

Data type

text

Alias
UMLS CUI [1,1]
C1512693
UMLS CUI [1,2]
C5203670
Hat der Patient an einer oder mehreren interventionellen Klinischen Studie teilgenommen?
Description

Kommentar: FHIR-Mapping: Observation Operationalisierung: Wenn ja, bitte EudraCT- oder NCT-Nummer angeben (falls Vorhanden) Versionsdatum: 2020-04-08

Data type

text

Alias
UMLS CUI [1,1]
C2348568
UMLS CUI [1,2]
C3274035

Similar models

Studieneinschluss/Einschlusskriterien

Name
Type
Description | Question | Decode (Coded Value)
Data type
Alias
Item Group
Studieneinschluss/Einschlusskriterien
C1512693 (UMLS CUI-1)
C1516637 (UMLS CUI-2)
NCT/EudraCT-Nummer
Item
Wenn ja, bitte EudraCT- oder NCT-Nummer angeben (falls vorhanden)
text
C3274381 (UMLS CUI [1])
Item
Bestätigte Covid-19-Diagnose als Hauptursache für Aufnahme in Studie
text
C1512693 (UMLS CUI [1,1])
C5203670 (UMLS CUI [1,2])
Code List
Bestätigte Covid-19-Diagnose als Hauptursache für Aufnahme in Studie
CL Item
Ja (Ja)
373066001 (SNOMED CT[1])
C1705108 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Nein (Nein)
373067005 (SNOMED CT[1])
C1298908 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Unbekannt  (Unbekannt)
C0439673 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
Item
Hat der Patient an einer oder mehreren interventionellen Klinischen Studie teilgenommen?
text
C2348568 (UMLS CUI [1,1])
C3274035 (UMLS CUI [1,2])
Code List
Hat der Patient an einer oder mehreren interventionellen Klinischen Studie teilgenommen?
CL Item
Ja (Ja)
373066001 (SNOMED CT[1])
C1705108 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Nein (Nein)
373067005 (SNOMED CT[1])
C1298908 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Unbekannt (Unbekannt)
261665006 (SNOMED CT[1])
C0439673 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)

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