ID

42579

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. Ziel Überarbeitung August 2021: höhere Kompatibilität mit der NUM-COMPASS-App bzw. der Schnittstelle zur zentralen Datenbank; Zwischenstand, gewisse Module sind noch nicht kompatibel mit der Schnittstelle (u.a. Medikation und Laborwerte; Beatmungstherapie ist aktuell doppelt hinterlegt) This version of the GECCO logical model is based on https://art-decor.org/art-decor/decor-datasets--covid19f-, and the implementation for REDCap by the University of Tübingen (3.3.2021), partially updated with https://simplifier.net/guide/GermanCoronaConsensusDataSet-ImplementationGuide/Home information. For actual use of FHIR profiles, please use the actual profiles available on https://simplifier.net/ForschungsnetzCovid-19/ResearchDatasetGECCO/~overview (FHIR download on MDM is only a FHIR questionnaire resource). This version is not compatible with the REDCap to FHIR GECCO converter of the University of Tübingen. It aims at a higher compatibility with the app generated for the NUM-COMPASS project (conversion to COMPASS-compatible FHIR questionnaire necessary) and from there with the central platform of the NUM-CODEX project. A few modules are not yet compatible (e.g. Medication and lab values; ventilation is currently double). 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.

Link

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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September 6, 2021

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Creative Commons BY 4.0

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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
Bestätigte Covid-19-Diagnose als Hauptursache für Aufnahme in Studie
Description

FHIR-Mapping: Observation GECCO

Data type

text

Alias
UMLS CUI [1,1]
C1512693
UMLS CUI [1,2]
C5203670
UMLS CUI [1,3]
C0008976
CompassGeccoItem
studyEnrollmentOrInclusionCriteria.enrolledWithCovid19DiagnosisAsMainReason
Hat der Patient an einer oder mehreren interventionellen Klinischen Studie teilgenommen?
Description

FHIR-Mapping: Observation Wenn ja, bitte EudraCT- oder NCT-Nummer angeben (falls vorhanden) GECCO

Data type

text

Alias
UMLS CUI [1,1]
C2348568
UMLS CUI [1,2]
C3274035
CompassGeccoItem
studyEnrollmentOrInclusionCriteria.hasPatientParticipatedInOneOrMoreInterventionalClinicalTrials
Wenn ja, bitte EudraCT- oder NCT-Nummer angeben (falls vorhanden)
Description

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

Data type

text

Alias
UMLS CUI [1]
C3274381

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)
Item
Bestätigte Covid-19-Diagnose als Hauptursache für Aufnahme in Studie
text
C1512693 (UMLS CUI [1,1])
C5203670 (UMLS CUI [1,2])
C0008976 (UMLS CUI [1,3])
studyEnrollmentOrInclusionCriteria.enrolledWithCovid19DiagnosisAsMainReason (CompassGeccoItem)
Code List
Bestätigte Covid-19-Diagnose als Hauptursache für Aufnahme in Studie
CL Item
Ja (1)
410605003 (SNOMED CT[1])
C1705108 (UMLS CUI-1)
Y (v2-0136)
CL Item
Nein (0)
410594000 (SNOMED CT[1])
C1298908 (UMLS CUI-1)
N (v2-0136)
CL Item
Unbekannt (9)
261665006 (SNOMED CT[1])
unknown (2.16.840.1.113883.4.642.4.1048)
C0439673 (UMLS CUI-1)
asked-unknown (data-absent-reason)
Item
Hat der Patient an einer oder mehreren interventionellen Klinischen Studie teilgenommen?
text
C2348568 (UMLS CUI [1,1])
C3274035 (UMLS CUI [1,2])
studyEnrollmentOrInclusionCriteria.hasPatientParticipatedInOneOrMoreInterventionalClinicalTrials (CompassGeccoItem)
Code List
Hat der Patient an einer oder mehreren interventionellen Klinischen Studie teilgenommen?
CL Item
Ja (1)
C1705108 (UMLS CUI-1)
373066001 (SNOMED CT[1])
CL Item
Nein (0)
C1298908 (UMLS CUI-1)
373067005 (SNOMED CT[1])
CL Item
Unbekannt (9)
C0439673 (UMLS CUI-1)
261665006 (SNOMED CT[1])
CL Item
Andere (8)
C0205394 (UMLS CUI-1)
74964007 (SNOMED CT[1])
CL Item
N.A. (7)
C1272460 (UMLS CUI-1)
385432009 (SNOMED CT[1])
NCT/EudraCT-Nummer
Item
Wenn ja, bitte EudraCT- oder NCT-Nummer angeben (falls vorhanden)
text
C3274381 (UMLS CUI [1])

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