ID
45543
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
Versions (11)
- 9/29/20 9/29/20 - Sarah Riepenhausen
- 9/29/20 9/29/20 - Sarah Riepenhausen
- 10/9/20 10/9/20 -
- 10/28/20 10/28/20 -
- 1/13/21 1/13/21 - Sarah Riepenhausen
- 2/3/21 2/3/21 - Sarah Riepenhausen
- 2/3/21 2/3/21 - Sarah Riepenhausen
- 8/25/21 8/25/21 - Sarah Riepenhausen
- 9/2/21 9/2/21 - Sarah Riepenhausen
- 9/6/21 9/6/21 - Sarah Riepenhausen
- 1/5/23 1/5/23 - Sarah Riepenhausen
Copyright Holder
Nationales Forschungsnetzwerk der Universitätsmedizin zu Covid-19
Uploaded on
January 5, 2023
DOI
To request one please log in.
License
Creative Commons BY 4.0
Model comments :
You can comment on the data model here. Via the speech bubbles at the itemgroups and items you can add comments to those specificially.
Itemgroup comments for :
Item comments for :
In order to download data models you must be logged in. Please log in or register for free.
GECCO - German Corona Consensus - Covid-19 Research-Dataset
Vitalparameter
Description
SOFA-Score
Description
FHIR-Mapping: Observation = Score über das Ausmaß der Organschädigung bei Intensivpatient*innen. Für die 6 Organsysteme des SOFA-Scores wird jeweils der schlechteste Parameterwert des Tages gewertet. Der Score berechnet sich dann aus der Summe. Für jeden Bestandteil können Punkte von 0-4 erreicht werden, der Gesamtscore kann somit nur zwischen 0 und 24 liegen. GECCO
Data type
integer
Alias
- UMLS CUI [1]
- C3494459
- CompassGeccoItem
- vitalSigns.sofaScore
Description
optional GECCO
Data type
integer
Alias
- UMLS CUI [1,1]
- C3494459
- UMLS CUI [1,2]
- C0035203
- UMLS CUI [2]
- C3897988
Description
optional GECCO
Data type
integer
Alias
- UMLS CUI [1,1]
- C3494459
- UMLS CUI [1,2]
- C3714787
- UMLS CUI [2]
- C0017594
Description
MAP (Mittlerer arterieller Druck): Niedrigster Wert. MAP = (SBD + 2x DBD) / 3 . (SBD, systolischer Blutdruck; DBD, diastolischer Blutdruck). Katecholamingabe (Dopamin, Dobutamin, (Nor)adrenalin): Über mindestens 1 Stunde. optional GECCO
Data type
text
Alias
- UMLS CUI [1,1]
- C3494459
- UMLS CUI [1,2]
- C0007226
- UMLS CUI [2]
- C0428886
Description
optional GECCO
Data type
text
Alias
- UMLS CUI [1,1]
- C0023884
- UMLS CUI [1,2]
- C3494459
- UMLS CUI [2]
- C0201913
Description
optional GECCO
Data type
text
Alias
- UMLS CUI [1,1]
- C3494459
- UMLS CUI [1,2]
- C0005778
- UMLS CUI [2]
- C0032181
Description
optional GECCO
Data type
text
Alias
- UMLS CUI [1,1]
- C3494459
- UMLS CUI [1,2]
- C0022646
- UMLS CUI [2]
- C0201976
Similar models
Vitalparameter
C0011008 (UMLS CUI [1,2])
250774007 (SNOMED CT[1])
3150-0 (LOINC[1])
vitalSigns.FiO2 (CompassGeccoItem)
86290005 (SNOMED CT[1])
9279-1 (LOINC[1])
vitalSigns.respiratoryRate (CompassGeccoItem)
271650006 (SNOMED CT[1])
8462-4 (LOINC[1])
vitalSigns.diastolicBloodPressure (CompassGeccoItem)
271649006 (SNOMED CT[1])
8480-6 (LOINC[1])
vitalSigns.systolicBloodPressure (CompassGeccoItem)
364075005 (SNOMED CT[1])
8867-4 (LOINC[1])
vitalSigns.heartRate (CompassGeccoItem)
386725007 (SNOMED CT[1])
8310-5 (LOINC[1])
vitalSigns.bodyTemperature (CompassGeccoItem)
vitalSigns.sofaScore (CompassGeccoItem)
C0035203 (UMLS CUI [1,2])
C3897988 (UMLS CUI [2])
C0205307 (UMLS CUI-2)
C0205161 (UMLS CUI-2)
C2945599 (UMLS CUI-3)
C0205161 (UMLS CUI-2)
C0205081 (UMLS CUI-3)
C0205161 (UMLS CUI-2)
C0205082 (UMLS CUI-3)
C0205161 (UMLS CUI-2)
C3641272 (UMLS CUI-3)
C3714787 (UMLS CUI [1,2])
C0017594 (UMLS CUI [2])
C0205307 (UMLS CUI-2)
C2945599 (UMLS CUI-2)
C0205081 (UMLS CUI-2)
C0205082 (UMLS CUI-2)
C3641272 (UMLS CUI-2)
C0007226 (UMLS CUI [1,2])
C0428886 (UMLS CUI [2])
C0205307 (UMLS CUI-2)
C0332288 (UMLS CUI-3)
C0042397 (UMLS CUI-4)
C0205161 (UMLS CUI-2)
C0332288 (UMLS CUI-3)
C0042397 (UMLS CUI-4)
C1708745 (UMLS CUI-2)
C0012963 (UMLS CUI-3)
C0205103 (UMLS CUI-2)
C0028351 (UMLS CUI-3)
C1708745 (UMLS CUI-4)
C0444956 (UMLS CUI-2)
C0028351 (UMLS CUI-3)
C0444956 (UMLS CUI-4)
C3494459 (UMLS CUI [1,2])
C0201913 (UMLS CUI [2])
C0205307 (UMLS CUI-2)
C2945599 (UMLS CUI-2)
C0205081 (UMLS CUI-2)
C0205082 (UMLS CUI-2)
C3641272 (UMLS CUI-2)
C0005778 (UMLS CUI [1,2])
C0032181 (UMLS CUI [2])
C0205307 (UMLS CUI-2)
C2945599 (UMLS CUI-2)
C0205081 (UMLS CUI-2)
C0205082 (UMLS CUI-2)
C3641272 (UMLS CUI-2)
C0022646 (UMLS CUI [1,2])
C0201976 (UMLS CUI [2])
C0205307 (UMLS CUI-2)
C2945599 (UMLS CUI-2)
C0205081 (UMLS CUI-2)
C0205082 (UMLS CUI-2)
C1287298 (UMLS CUI-3)
C0205216 (UMLS CUI-4)
C3641272 (UMLS CUI-2)
C1287298 (UMLS CUI-3)
C0205216 (UMLS CUI-4)
C0205082 (UMLS CUI-5)
No comments