The topic of routine medical care data and healthcare science has gained in relevance and provides an important basis for both healthcare policymakers and those providing care. Access to relevant data and the ability to analyze these is highly competitive as it yields the most compelling arguments and strong facts in any discourse on the ultimately limited resources of the entire healthcare sector. All randomized clinical trials and prospective data collections harbor the inherent similarity that they contain data within a predefined frame of data elements in order to control for any confounding factors. In addition, analyses using retrospective data collections use a predefined evaluation matrix and filter the existing data according to these established data elements. However, an unfiltered and un(pre)specified view to all data would be ideal. An approximation to this goal as part of this project could be the unfiltered collection of as much data as possible and their collection in a data pool, which then could be processed, in a constantly improving analyses algorithm. The automated self-extraction of data from the private-practice information technology (IT) system to UROscience will create a data pool which could be used to answer many different questions related to the reality of healthcare. The preliminary analyses presented here demonstrate that, on basis of the existing data, this versatile sample is available to provide insight into the treatment reality of urologic outpatient care.
Auch (berufs)politisch hat das Thema Versorgung und Versorgungsforschung an Relevanz gewonnen und stellt für die Gesundheitspolitik und die an der Versorgung Beteiligten eine wichtige Basis dar. Der Zugang zu relevanten Daten und die Möglichkeiten zur Analyse sind daher umkämpfter denn je, liefern sie doch die besten Argumente und Fakten in jedem Diskurs um letztlich begrenzte Ressourcen des gesamten Gesundheitssektors. Allen randomisierten klinischen Studien und prospektiven Datensammlungen ist gemein, dass sie einen festen vordefinierten Rahmen der zu erfassenden verschiedenen Datenpunkte zugrunde gelegt haben, um störende Einflussfaktoren möglichst zu kontrollieren. Auch Analysen aus retrospektiven Datensammlungen benutzen eine vordefinierte Auswertematrix und filtern die vorhandenen Daten auf diese festgelegten Datenpunkte. Ein ungefilterter Blick auf alle Daten wäre aber der Idealzustand. Näherungsweise sollten in diesem Projekt so viele Daten wir möglich „ungefiltert“ erfasst werden und in einem Datenpool gesammelt werden, die dann durch sich ständig verbessernde Analysealgorithmen aufgearbeitet werden können. Über die automatisierte Extraktion von Daten aus dem Arzt‑/Praxisinformationssystem (AIS) in UROscience wird ein Datenpool entstehen, der für viele Fragestellungen zur Versorgungsrealität genutzt werden kann. Die hier vorgestellte erste Analyse zeigt, dass auf Basis der bereits vorhandenen Daten eine vielseitig einsetzbare Stichprobe für die Darstellung des Versorgungsalltags aus der urologischen Praxis zur Verfügung steht.
Keywords: Berufsverband der Deutschen Urologen (BvDU); Healthcare science; Real-world data; UROgister; UROscience.