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Visit 1 Run-In Date of Visit NCT01117584

- 28/01/2017 - 1 Formulaire, 1 Groupe Item, 1 Élément de données, 1 Langue
Groupe Item: Date of Visit
NCT01117584 Astellas Phase 2b, Double-Blind, Randomized, Multicenter, Parallel Group, Placebo-Controlled, Dose-Finding Study to Evaluate the Efficacy, Safety and Tolerability of a 12- Week Treatment with ASP1941 in Combination with Metformin in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus Who Have Inadequate Glycemic Control on Metformin Alone.

GECCO - German Corona Consensus - Covid-19 Research-Dataset - Anamnese/Risikofaktoren

- 05/01/2023 - 13 Formulaires, 16 Groupes Item, 101 Eléments de données, 1 Langue
Groupes Item: Chronische Lungenerkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Chronische Lebererkrankungen, Rheumatologische / immunologische Erkrankungen, HIV-Infektion, Organtransplantiert, Diabetes, Aktive Tumor-/Krebserkrankungen, Raucherstatus, Chronische neurologische oder psychiatrische Erkrankungen, Bestehende Sauerstoff- oder Beatmungstherapie, Chronische Nierenerkrankungen, Reiseaktivität, Magengeschwüre, Impfungen, DNR-Anordnung
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.

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