ID

41855

Descrizione

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 resource). 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.

collegamento

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

Keywords

  1. 29/09/20 29/09/20 - Sarah Riepenhausen
  2. 29/09/20 29/09/20 - Sarah Riepenhausen
  3. 09/10/20 09/10/20 -
  4. 28/10/20 28/10/20 -
  5. 13/01/21 13/01/21 - Sarah Riepenhausen
  6. 03/02/21 03/02/21 - Sarah Riepenhausen
  7. 03/02/21 03/02/21 - Sarah Riepenhausen
  8. 25/08/21 25/08/21 - Sarah Riepenhausen
  9. 02/09/21 02/09/21 - Sarah Riepenhausen
  10. 06/09/21 06/09/21 - Sarah Riepenhausen
  11. 05/01/23 05/01/23 - Sarah Riepenhausen
Titolare del copyright

Nationales Forschungsnetzwerk der Universitätsmedizin zu Covid-19

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3 febbraio 2021

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

Demographie

Demographie
Descrizione

Demographie

Alias
UMLS CUI-1
C0011298
Liegt eine Schwangerschaft vor?
Descrizione

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

Tipo di dati

text

Alias
UMLS CUI [1]
C0032961
LOINC[1]
82810-3
ethnische Zugehörigkeit
Descrizione

Kommentar: FHIR-Mapping: Extension on Patient Versionsdatum: 2020-05-03 16:25:39

Tipo di dati

text

Alias
UMLS CUI [1]
C0015031
SNOMED CT[1]
372148003
Biologisches Geschlecht
Descrizione

Kommentar: FHIR-Mapping: Extension on Patient Versionsdatum: 2020-04-08

Tipo di dati

text

Alias
UMLS CUI [1]
C4086849
LOINC[1]
76689-9
Geburtsdatum
Descrizione

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

Tipo di dati

date

Alias
UMLS CUI [1]
C0421451
SNOMED CT[1]
184099003
LOINC[1]
21112-8
Alter bei Studieneinschluss in Jahren oder Monaten
Descrizione

Kommentar: FHIR-Mapping: Extension on Patient Unit: Jahre Monate Versionsdatum: 2020-04-09

Tipo di dati

text

Alias
UMLS CUI [1,1]
C0001779
UMLS CUI [1,2]
C4041024
SNOMED CT[1]
424144002
LOINC[1]
30525-0
Frailty-Score vor Aufnahme
Descrizione

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

Tipo di dati

integer

Alias
UMLS CUI [1,1]
C4706357
UMLS CUI [1,2]
C0332152
UMLS CUI [1,3]
C0030673
SNOMED CT[1]
763264000
Körpergewicht
Descrizione

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

Tipo di dati

float

Unità di misura
  • kg
Alias
UMLS CUI [1]
C0005910
SNOMED CT[1]
27113001
LOINC[1]
29463-7
kg
Körpergröße
Descrizione

Kommentar: FHIR-Mapping: Observation Units: cm M Versionsdatum: 2020-04-08

Tipo di dati

float

Alias
UMLS CUI [1]
C0005890
SNOMED CT[1]
50373000
LOINC[1]
8302-2

Similar models

Demographie

Name
genere
Description | Question | Decode (Coded Value)
Tipo di dati
Alias
Item Group
Demographie
C0011298 (UMLS CUI-1)
Item
Liegt eine Schwangerschaft vor?
text
C0032961 (UMLS CUI [1])
82810-3 (LOINC[1])
Code List
Liegt eine Schwangerschaft vor?
CL Item
ja (ja)
77386006 (SNOMED CT[1])
LA15173-0 (LOINC[1])
C1705108 (UMLS CUI-1)
CL Item
nein (nein)
60001007 (SNOMED CT[1])
LA26683-5 (LOINC[1])
C1298908 (UMLS CUI-1)
CL Item
unbekannt (unbekannt)
261665006 (SNOMED CT[1])
LA4489-6 (LOINC[1])
C0439673 (UMLS CUI-1)
Item
ethnische Zugehörigkeit
text
C0015031 (UMLS CUI [1])
372148003 (SNOMED CT[1])
Code List
ethnische Zugehörigkeit
CL Item
Arabisch (Arabisch)
90027003 (SNOMED CT[1])
C0282540 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Latein-Amerikanisch (Latein-Amerikanisch)
2135-2 (PH_RaceAndEthnicity_CDC)
C1553378 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
andere (andere)
C0205394 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Kaukasisch (Kaukasisch)
14045001 (SNOMED CT[1])
C0043157 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Afrikanisch (Afrikanisch)
18167009 (SNOMED CT[1])
C0027567 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Asiatisch (Asiatisch)
315280000 (SNOMED CT[1])
C0078988 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
gemischte ethnische Zugehörigkeit (gemischte ethnische Zugehörigkeit)
186019001 (SNOMED CT[1])
C0682086 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
Item
Biologisches Geschlecht
text
C4086849 (UMLS CUI [1])
76689-9 (LOINC[1])
Code List
Biologisches Geschlecht
CL Item
Weiblich (Weiblich)
female (2.16.840.1.113883.4.642.4.2)
C0086287 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
keine Angabe (keine Angabe)
X (1.2.276.0.76.5.483)
C1546437 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Divers (Divers)
D (1.2.276.0.76.5.483)
C3887376 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Männlich (Männlich)
male (2.16.840.1.113883.4.642.4.2)
C0086582 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
unbestimmt (unbestimmt)
unknown (2.16.840.1.113883.4.642.4.2)
C1704620 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
Geburtsdatum
Item
Geburtsdatum
date
C0421451 (UMLS CUI [1])
184099003 (SNOMED CT[1])
21112-8 (LOINC[1])
Alter
Item
Alter bei Studieneinschluss in Jahren oder Monaten
text
C0001779 (UMLS CUI [1,1])
C4041024 (UMLS CUI [1,2])
424144002 (SNOMED CT[1])
30525-0 (LOINC[1])
Item
Frailty-Score vor Aufnahme
integer
C4706357 (UMLS CUI [1,1])
C0332152 (UMLS CUI [1,2])
C0030673 (UMLS CUI [1,3])
763264000 (SNOMED CT[1])
Code List
Frailty-Score vor Aufnahme
CL Item
Sehr fit (1)
1 (2.25.289763784830452322853973378638183835703)
C2984081 (UMLS CUI-1)
C0424576 (UMLS CUI-2)
(Comment:de)
CL Item
Durchschnittlich aktiv (2)
2 (2.25.289763784830452322853973378638183835703)
C0205177 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Gut zurechtkommend (3)
3 (2.25.289763784830452322853973378638183835703)
C0424576 (UMLS CUI-1)
C0205410 (UMLS CUI-2)
(Comment:de)
CL Item
Vulnerabel (4)
4 (2.25.289763784830452322853973378638183835703)
C0949366 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
CL Item
Geringgradig frail (5)
5 (2.25.289763784830452322853973378638183835703)
C0424594 (UMLS CUI-1)
C2945599 (UMLS CUI-2)
(Comment:de)
CL Item
Mittelgradig frail (6)
6 (2.25.289763784830452322853973378638183835703)
C0424594 (UMLS CUI-1)
C0205081 (UMLS CUI-2)
(Comment:de)
CL Item
Ausgeprägt frail (7)
7 (2.25.289763784830452322853973378638183835703)
C0424594 (UMLS CUI-1)
C0205082 (UMLS CUI-2)
(Comment:de)
CL Item
Extrem frail (8)
8 (2.25.289763784830452322853973378638183835703)
C0424594 (UMLS CUI-1)
C0205403 (UMLS CUI-2)
(Comment:de)
CL Item
Terminal erkrankt (9)
9 (2.25.289763784830452322853973378638183835703)
C0039552 (UMLS CUI-1)
(Comment:de)
Gewicht
Item
Körpergewicht
float
C0005910 (UMLS CUI [1])
27113001 (SNOMED CT[1])
29463-7 (LOINC[1])
Körpergröße
Item
Körpergröße
float
C0005890 (UMLS CUI [1])
50373000 (SNOMED CT[1])
8302-2 (LOINC[1])

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