ID
45543
Descripción
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/
Palabras clave
Versiones (11)
- 29/9/20 29/9/20 - Sarah Riepenhausen
- 29/9/20 29/9/20 - Sarah Riepenhausen
- 9/10/20 9/10/20 -
- 28/10/20 28/10/20 -
- 13/1/21 13/1/21 - Sarah Riepenhausen
- 3/2/21 3/2/21 - Sarah Riepenhausen
- 3/2/21 3/2/21 - Sarah Riepenhausen
- 25/8/21 25/8/21 - Sarah Riepenhausen
- 2/9/21 2/9/21 - Sarah Riepenhausen
- 6/9/21 6/9/21 - Sarah Riepenhausen
- 5/1/23 5/1/23 - Sarah Riepenhausen
Titular de derechos de autor
Nationales Forschungsnetzwerk der Universitätsmedizin zu Covid-19
Subido en
5 de enero de 2023
DOI
Para solicitar uno, por favor iniciar sesión.
Licencia
Creative Commons BY 4.0
Comentarios del modelo :
Puede comentar sobre el modelo de datos aquí. A través de las burbujas de diálogo en los grupos de elementos y elementos, puede agregar comentarios específicos.
Comentarios de grupo de elementos para :
Comentarios del elemento para :
Para descargar modelos de datos, debe haber iniciado sesión. Por favor iniciar sesión o Registrate gratis.
GECCO - German Corona Consensus - Covid-19 Research-Dataset
Studieneinschluss/Einschlusskriterien
Similar models
Studieneinschluss/Einschlusskriterien
C1516637 (UMLS CUI-2)
C5203670 (UMLS CUI [1,2])
C0008976 (UMLS CUI [1,3])
studyEnrollmentOrInclusionCriteria.enrolledWithCovid19DiagnosisAsMainReason (CompassGeccoItem)
C1705108 (UMLS CUI-1)
Y (v2-0136)
C1298908 (UMLS CUI-1)
N (v2-0136)
unknown (2.16.840.1.113883.4.642.4.1048)
C0439673 (UMLS CUI-1)
asked-unknown (data-absent-reason)
C3274035 (UMLS CUI [1,2])
studyEnrollmentOrInclusionCriteria.hasPatientParticipatedInOneOrMoreInterventionalClinicalTrials (CompassGeccoItem)
373066001 (SNOMED CT[1])
373067005 (SNOMED CT[1])
261665006 (SNOMED CT[1])
74964007 (SNOMED CT[1])
385432009 (SNOMED CT[1])
Sin comentarios