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Inhaltsverzeichnis
  1. 1. Klinische Studie
  2. 2. Routinedokumentation
  3. 3. Register-/Kohortenstudien
  4. 4. Qualitätssicherung
  5. 5. Datenstandard
  6. 6. Patientenfragebogen
  7. 7. Medizinische Fachrichtung
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24543 Suchergebnisse.

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EHR4CR data inventory for patient identification and recruitment

- 17.11.21 - 1 Formular, 10 Itemgruppen, 150 Datenelemente, 2 Sprachen
Itemgruppen: Demographics,Medical History,Medical device,Diagnosis,Procedure,Findings,Laboratory Findings,Medication,Scores&Classifications,Patient Characteristics
EHR4CR data inventory for patient identification and recruitment Referenced by https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25991199

Telephone notes Pediatric Hematology and Oncology UK Muenster

- 17.11.21 - 1 Formular, 3 Itemgruppen, 24 Datenelemente, 2 Sprachen
Itemgruppen: Telephone notes,Laboratory,Current Medication
Freigabe zur Verarbeitung durch Frau Prof. Rössig, Quellenangabe: "Pädiatrische Hämatologie und Onkologie, UKM" Klinik für Kinder- und Jugendmedizin, Universitätsklinikum Münster Released for adaption by Frau Prof. Rössig Source:Pediatric Hematology und Oncology, University hospital Münster

iDEAS Kerndatensatz in der konservativen Schockraumtherapie - Reanimation room management

- 27.09.21 - 8 Formulare, 6 Itemgruppen, 86 Datenelemente, 1 Sprache
Itemgruppen: Number of Medical Specialties,patient status on arrival,Time of procedures,Additional imaging,Patient transfer to,Patient status on transfer
Observation des Schockraummanagements in der Zentralen Notaufnahme (OBSERvE2)-­‐Studie OBSERvE2-­‐Studie, Version 1.7., PD Dr. M. Bernhard, Prof. A. Gries, Zentrale Notaufnahme, Universitätsklinikum Leipzig

Reanimation room complications and delays

6 Itemgruppe 86 Datenelemente

Reanimation room: Reanimation start and follow-up care

6 Itemgruppe 86 Datenelemente

Reason for admission to reanimation room

6 Itemgruppe 86 Datenelemente

REGIMS Multiple Sclerosis Immunotherapy Registry Version 2016 - Baseline Main Sheet

- 20.09.21 - 9 Formulare, 25 Itemgruppen, 116 Datenelemente, 2 Sprachen
Itemgruppen: Ein-Ausschlusskriterien,Patientendaten,Krankheitsspezifische Angaben,EDSS-Score vor 12 Monaten,Heutige Scores der Funktionssysteme,Frühere verlaufsmodifizierende MS-Therapien,Aktuelle MS-Therapie,WeitereErkrankungen,Herz- / Kreislauferkrankungen,Stoffwechselerkrankungen,Infektionserkrankungen,Gastrointestinale Erkrankungen,Neurologische / Psychiatrische Erkrankungen,Allergien,Urogenitale Erkrankungen,Autoimmunerkrankungen,Blutbild / Labor,Allgemeine Symptome,Operation,Krebserkrankungen,Welche Therapien wurden aufgrund der Krebserkrankung durchgeführt?,Andere Erkrankung,Keine Vorerkrankungen aus diesen obigen Krankheitsgruppen/Erkrankungen bekannt,Schwangerschaft,Biologisches Material (z.B. Blut)
REGIMS is a registry of the administration, adverse events and benefit of immunotherapeutic agents in patients with Multiple Sclerosis. REGIMS is a project from the Institute of Epidemiology and Social Medicine of the University of Muenster, publication granted by Prof. Dr. Berger. For further information (in German), please view http://campus.uni-muenster.de/index.php?id=6075 or http://www.kompetenznetz-multiplesklerose.de/aktuelle-studien/regims. REGIMS ist ein Immuntherapieregister zur Verbesserung der Arzneimittelsicherheit in der Multiple Sklerose Therapie innerhalb des krankheitsbezogenen Kompetenznetzes MS. Das primäre Ziel von REGIMS ist die Erfassung der Häufigkeit, Charakteristika und Auswirkungen von Nebenwirkungen aktueller und neuer Immuntherapien in der klinischen Routinebehandlung der MS. Sekundäre Ziele sind die Auswertung von Faktoren, die a) mit Nebenwirkungen und b) mit guter Therapie-Adhärenz assoziiert sind. Optional können bei Zustimmung der Patienten Blutproben für die Biobank des KKNMS gesammelt werden. Patienten mit Multipler Sklerose (MS) weisen trotz des chronischen Verlaufs eine große Heterogenität klinischer Symptome, in Befunden der Bildgebung sowie pathophysiologischen Prozessen auf. Faktoren, die zur individuellen Krankheitsprognose beitragen sind kaum bekannt, jedoch hat die Einführung neuer Substanzen die Therapiemöglichkeiten der MS in den letzten Jahren deutlich erweitert. Die Anwendung sogenannter Immuntherapeutika (inklusive der neuen Substanzklasse der Biologika) bietet in der MS-Therapie eine Reihe von Chancen, birgt aber auch Risiken.

Baseline Pregnancy Part 1

25 Itemgruppen 116 Datenelemente

Follow Up Main Sheet

25 Itemgruppen 116 Datenelemente

Follow Up Medication Change

25 Itemgruppen 116 Datenelemente

eWundbericht (electronic wound report) - Body - Anamnese (medical history)

- 20.09.21 - 4 Formulare, 11 Itemgruppen, 36 Datenelemente, 2 Sprachen
Itemgruppen: Wound assessment,Patient status,Psychosocial factors,Risk factors,Risk Assessment,Hygiene assessment,Skin assessment,Healed wounds,Adherence,Physical impairment,Psychosocial impairment
eWundbericht Prof. Dr. Ursula Hübner Forschungsgruppe Informatik im Gesundheitswesen Hochschule Osnabrück Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften http://wiki.hl7.de/index.php/EWundbericht_(Projekt)

Header

11 Itemgruppen 36 Datenelemente

Body - Therapie (therapy)

11 Itemgruppen 36 Datenelemente

Body - Diagnose (diagnosis)

11 Itemgruppen 36 Datenelemente

Screening - GSK Milveterol COPD 100527

- 20.09.21 - 1 Formular, 9 Itemgruppen, 132 Datenelemente, 1 Sprache
Itemgruppen: Inclusion/Exclusion criteria,Demography,Duration of Asthma,Vital Signs,12-Lead Electrocardiogram,Pulmonary function,Hematology,Clinical Chemistry,Urinalysis
Study ID: 100527 Clinical Study ID: B2E100527 Study Title: A randomised, double blind, placebo controlled, parellel group study to examine the efficacy, safety, tolerability and systemic pharmacokinetic profile of repeated inhaled doses of GSK159797 Sponsor: GlaxoSmithKline Phase: phase 2 Study Recruitment Status: Completed Generic Name: milveterol Trade Name: Milveterol Study Indication: Pulmonary Disease, Chronic Obstructive

NCI Standard Demography Template

- 20.09.21 - 1 Formular, 3 Itemgruppen, 15 Datenelemente, 1 Sprache
Itemgruppen: Demography,Demography, conditional,Demography, optional
The collection of CDEs used in the demography module. Source Form: NCI FormBuilder: https://formbuilder.nci.nih.gov/FormBuilder/formDetailsAction.do?method=getFormDetails&formIdSeq=74E63D0F-0BF0-E8D1-E040-BB89AD430251

Emergency protocol- Module Anesthesia - Anesthesia

- 20.09.21 - 3 Formulare, 3 Itemgruppen, 50 Datenelemente, 1 Sprache
Itemgruppen: Patient Information,risk assessment,miscellaneous
Emergency protocol by the DIVI (Deutsche Interdisziplinäre Vereinigung für Intensiv- und Notfallmedizin). ODM derived from “Notaufnahmeprotokoll Modul Anästhesie”.

Anaesthesia technique

3 Itemgruppe 50 Datenelemente

Measures in recovery room

3 Itemgruppe 50 Datenelemente

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

- 15.09.21 - 13 Formulare, 26 Itemgruppen, 78 Datenelemente, 1 Sprache
Itemgruppen: Datum der Laborwerte,CRP,Ferritin,Bilirubin,D-Dimer,Gamma-GT,GOT/AST,LDH,Kardiale Troponine,Hämoglobin,Kreatinin,Laktat,Leukozyten absolut,Lymphozyten absolut,Neutrophile absolut,PTT (Partielle Thromboplastinzeit/Partial Thromboplastin Time),Thrombozyten absolut,INR (International Normalized Ratio),Serum-Albumin,Antithrombin III,Procalcitonin,Interleukin-6,N-terminales B-Typ natriuretisches Peptid,Fibrinogen,SARS-CoV-2-RT-PCR,SARS-CoV-2-Antikörper-Panel
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.

Anamnese/Risikofaktoren

26 Itemgruppen 78 Datenelemente

Medikation

26 Itemgruppen 78 Datenelemente

Krankheitsbeginn / Aufnahme

26 Itemgruppe 78 Datenelemente

SOLKID-GNR - Krankengeschichte / Vorerkrankungen

- 05.07.21 - 49 Formulare, 2 Itemgruppen, 41 Datenelemente, 1 Sprache
Itemgruppen: Krankengeschichte / Vorerkrankungen,Krankengeschichte / Vorerkrankungen
Electronic case report forms for the "Safety of the Living Kidney Donor - German National Register" (SOLKID-GNR).

Basisdaten T0-Prä

2 Itemgruppe 41 Datenelemente

Spendefaktoren T0-Prä

2 Itemgruppe 41 Datenelemente

Medikation

2 Itemgruppe 41 Datenelemente

EHR4CR data inventory

- 20.09.21 - 1 Formular, 7 Itemgruppen, 75 Datenelemente, 2 Sprachen
Itemgruppen: Demographics,Medical History,Diagnosis,Procedure,Findings,Laboratory Findings,Medication
Doods J, Botteri F, Dugas M, Fritz F; EHR4CR WP7. A European inventory of common electronic health record data elements for clinical trial feasibility. Trials. 2014 Jan 10;15:18 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24410735

NINDS CDE Demographics Multiple Sclerosis - Demographics

- 15.03.21 - 1 Formular, 1 Itemgruppe, 8 Datenelemente, 1 Sprache
Itemgruppe: Demographics
NINDS Common Data Elements, Multiple Sclerosis Demographics Used from the National Institute of Neurological Disorders and Stroke Common Data Elements (https://www.commondataelements.ninds.nih.gov/) References: Grinnon ST, Miller K, Marler JR, Lu Y, Stout A, Odenkirchen J, Kunitz S. National Institute of Neurological Disorders and Stroke Common Data Element Project - approach and methods. Clin Trials. 2012;9(3):322-9.

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