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Tabla de contenido
  1. 1. Ensayo clínico
  2. 2. Documentación de rutina
  3. 3. Estudio de registro / cohorte
  4. 4. Seguro de calidad
  5. 5. Estándar de datos
  6. 6. Resultado reportado por el paciente
  7. 7. Especialidad médica
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- 17/11/21 - 1 formulario, 10 itemgroups, 150 items, 2 idiomas
Itemgroups: Demographics,Medical History,Medical device,Diagnosis,Procedure,Findings,Laboratory Findings,Medication,Scores&Classifications,Patient Characteristics
- 20/9/21 - 9 formularios, 25 itemgroups, 116 items, 2 idiomas
Itemgroups: 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 itemgroups 116 items

Follow Up Main Sheet

25 itemgroups 116 items

Follow Up Medication Change

25 itemgroups 116 items
- 20/9/21 - 4 formularios, 11 itemgroups, 36 items, 2 idiomas
Itemgroups: Wound assessment,Patient status,Psychosocial factors,Risk factors,Risk Assessment,Hygiene assessment,Skin assessment,Healed wounds,Adherence,Physical impairment,Psychosocial impairment

Header

11 itemgroups 36 items

Body - Therapie (therapy)

11 itemgroups 36 items

Body - Diagnose (diagnosis)

11 itemgroups 36 items
- 15/9/21 - 13 formularios, 26 itemgroups, 78 items, 1 idioma
Itemgroups: 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 itemgroups 78 items

Medikation

26 itemgroups 78 items

Krankheitsbeginn / Aufnahme

26 itemgroup 78 items
- 5/7/21 - 49 formularios, 2 itemgroups, 41 items, 1 idioma
Itemgroups: Krankengeschichte / Vorerkrankungen,Krankengeschichte / Vorerkrankungen

Basisdaten T0-Prä

2 itemgroup 41 items

Spendefaktoren T0-Prä

2 itemgroup 41 items

Medikation

2 itemgroup 41 items

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