Artykuł metodologiczny

TBase - Zintegrowana Elektroniczna Dokumentacja Medyczna i Baza Danych Badawczych dla Biorców Przeszczepu Nerki

DOI:

10.3791/61971

13 kwietnia 2021

W tym artykule

Podsumowanie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

TBase łączy elektroniczną dokumentację medyczną z innowacyjną bazą danych badawczych dla biorców przeszczepów nerek. Baza TBase jest zbudowana na platformie bazy danych w pamięci, podłączona do różnych systemów szpitalnych i używana do regularnej opieki ambulatoryjnej. Automatycznie integruje wszystkie istotne dane kliniczne, w tym dane specyficzne dla przeszczepu, tworząc unikalną bazę danych badawczych.

Streszczenie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

TBase to elektroniczna dokumentacja medyczna (EHR) dla biorców przeszczepu nerki (KTR), łącząca automatyczne wprowadzanie kluczowych danych klinicznych (np. wartości laboratoryjnych, raportów medycznych, danych radiologicznych i patologicznych) za pomocą standardowych interfejsów z ręcznym wprowadzaniem danych podczas rutynowego leczenia (np. notatek klinicznych, listy leków i danych transplantacyjnych). W ten sposób tworzona jest obszerna baza danych dla KTR z korzyściami dla rutynowej opieki klinicznej i badań. Umożliwia zarówno łatwe codzienne użytkowanie kliniczne, jak i szybki dostęp do pytań badawczych o najwyższej jakości danych. Osiąga się to dzięki koncepcji walidacji danych w rutynie klinicznej, w której użytkownicy kliniczni i pacjenci muszą polegać na prawidłowych danych dotyczących planów leczenia i leków, a tym samym walidować i korygować dane kliniczne w swojej codziennej praktyce. Ta elektroniczna dokumentacja medyczna jest dostosowana do potrzeb ambulatoryjnej opieki transplantacyjnej i udowodniła swoją kliniczną przydatność od ponad 20 lat w Charité - Universitätsmedizin Berlin. Ułatwia wydajną rutynową pracę z dobrze ustrukturyzowanymi, kompleksowymi danymi długoterminowymi i pozwala na ich łatwe wykorzystanie do badań klinicznych. Do tej pory jego funkcjonalność obejmuje między innymi zautomatyzowane przesyłanie rutynowych danych za pośrednictwem standardowych interfejsów z różnych szpitalnych systemów informatycznych, dostępność danych specyficznych dla przeszczepu, listę leków ze zintegrowaną kontrolą interakcji między lekami oraz półautomatyczne generowanie raportów medycznych. Kluczowymi elementami najnowszego reengineeringu są solidna koncepcja ochrony prywatności w fazie projektowania, modułowość, a co za tym idzie możliwość przenoszenia do innych kontekstów klinicznych, a także użyteczność i niezależność od platformy, które umożliwiają responsywne projektowanie stron internetowych oparte na HTML5 (Hypertext Markup Language). Pozwala to na szybką i łatwą skalowalność do innych obszarów chorobowych i innych szpitali uniwersyteckich. Kompleksowe, długoterminowe zestawy danych stanowią podstawę do badania algorytmów uczenia maszynowego, a modułowa struktura pozwala na szybkie wdrożenie ich do opieki klinicznej. Dane zgłaszane przez pacjentów i usługi telemedyczne są zintegrowane z TBase w celu zaspokojenia przyszłych potrzeb pacjentów. Te nowatorskie rozwiązania mają na celu poprawę opieki klinicznej, a także stworzenie nowych opcji badawczych i interwencji terapeutycznych.

Wprowadzenie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Motywacja do zintegrowanej elektronicznej bazy danych medycznych i badań
Badania kliniczne opierają się na dostępności wysokiej jakości danych, niezależnie od tego, czy do analizy wykorzystywane są klasyczne metody statystyczne, czy techniki uczenia maszynowego (ML)1,2. Oprócz rutynowych danych (np. danych demograficznych, laboratoryjnych i leków) wymagane są dane specyficzne dla danej dziedziny (np. dane istotne dla transplantacji) o wysokiej szczegółowości3,4. Jednak rutynowa opieka w wielu szpitalach uniwersyteckich jest wykonywana za pomocą szpitalnych systemów informatycznych (HIS), które nie pozwalają ani na systematyczne gromadzenie danych specyficznych dla badań, ani na łatwą ekstrakcję danych rutynowych5,6,7. W rezultacie badacze kliniczni tworzą specyficzne bazy danych badawczych, które mają różne problemy, w tym złożony proces tworzenia bazy danych, ręczne wprowadzanie danych, problemy z ochroną danych i długoterminową konserwację (Tabela 1). Ograniczona ilość danych, brakujące dane i niespójności stanowią poważny problem dla badań klinicznych w ogóle i utrudniają korzystanie z technologii ML8,9,10,11,12,13. Te samodzielne bazy danych badawczych zwykle koncentrują się na określonych aspektach choroby lub pacjenta, nie są połączone z innymi bazami danych i często są wycofywane po pewnym czasie, co skutkuje niedostępnymi "silosami danych". Ostatecznie wysokiej jakości, długoterminowe dane dotyczące różnych aspektów choroby są nieliczne. W erze medycyny cyfrowej rośnie zapotrzebowanie na kompleksową elektroniczną dokumentację medyczną (EHR)7,14,15, która umożliwia łatwe dokumentowanie danych specyficznych dla danej dziedziny i automatyczne gromadzenie rutynowych danych z systemów opieki szpitalnej i ambulatoryjnej.

Te ogólne rozważania dotyczą również medycyny transplantacyjnej16. W związku z tym do skutecznej dalszej opieki niezbędna jest pełna dokumentacja historii medycznej pacjenta, w tym wszystkie zabiegi szpitalne i ambulatoryjne, rutynowe dane kliniczne, a także dane specyficzne dla przeszczepu17,18. Ponieważ zwykłe HIS są statyczne i koncentrują się na leczeniu szpitalnym, nie mogą integrować danych specyficznych dla przeszczepu, takich jak dane dawcy, czas zimnego niedokrwienia i dane dotyczące ludzkich antygenów leukocytarnych (HLA). Dane te są jednak podstawowym warunkiem wstępnym dla badań transplantacyjnych19,20,21,22, a także z długoterminowej opieki klinicznej. Podczas gdy początkowy pobyt w szpitalu trwa zwykle tylko 1-2 tygodnie, a procesy i wczesne wyniki po przeszczepieniu nerki są porównywalne między wieloma ośrodkami transplantacyjnymi, opieka przez całe życie po przeszczepie jest skomplikowana i brakuje w niej wspólnego, ustrukturyzowanego podejścia. Motywuje to zintegrowaną elektroniczną dokumentację medyczną i bazę danych badawczych do uchwycenia trwającej całe życie podróży pacjenta po przeszczepie. 23

W celu zintegrowania tych funkcji do rutynowej opieki i badań nad KTR, opracowano EHR o nazwie "TBase" z myślą, że rutynowe zastosowanie w opiece po przeszczepie stworzy unikalną bazę danych o najwyższej jakości danych (Tabela 2).

Projektowanie i architektura
Baza bazuje na typowej architekturze klient-serwer. Do rozwoju wykorzystano komponenty i narzędzia SAP High Performance Analytic Appliance extended application advanced (SAP HANA XSA). Oparta na najnowszych technologiach internetowych Hypertext Markup Language 5 (HTML5) elektroniczna dokumentacja medyczna została opracowana i przetestowana pod kątem aparatu Google Chrome. Ten silnik internetowy jest używany przez przeglądarkę Chrome i Microsoft Edge i umożliwia korzystanie z EHR w najczęściej używanych przeglądarkach internetowych24 bez konieczności instalacji lokalnej. Zastosowana technologia umożliwia responsywne projektowanie stron internetowych i pozwala na korzystanie z internetowej elektronicznej dokumentacji medycznej na wszystkich urządzeniach (komputer, tablet, smartfon). Innowacyjna, wysokowydajna platforma programistyczna składa się z różnych komponentów (Web IDE, UI5 i HANA DB) i umożliwiła nam szybkie wdrożenie projektu EHR TBase przy użyciu najnowocześniejszych narzędzi programowych (Rysunek 1).

Do reprezentacji danych pacjenta zastosowano prostą strukturę tabeli, która zapewnia intuicyjny i zrozumiały projekt EHR. Na przykład tabela pacjentów, której kluczem podstawowym jest identyfikator pacjenta, znajduje się w środku struktury tabeli. Prawie wszystkie tabele (z wyjątkiem pojedynczych podtabel) są połączone z tą centralną tabelą za pomocą identyfikatora pacjenta (Rysunek 2).

Rysunek 3 pokazuje bardziej szczegółowo część struktury tabeli TBase i używane typy danych. Użytkownik końcowy może uzyskać dostęp do pól danych za pośrednictwem graficznego interfejsu użytkownika (GUI), którego przykład pokazano w Rysunek 4.

Ten EHR zawiera wszystkie aktualne dane pacjenta i jest używany do rutynowej opieki ambulatoryjnej. Ważne rutynowe dane kliniczne (np. dane laboratoryjne, wyniki medyczne, dane radiologiczne, mikrobiologiczne, wirusologiczne i patologiczne, dane szpitalne itp.) są bezpośrednio importowane do TBase za pośrednictwem ustandaryzowanych interfejsów (np. na podstawie Health Level Seven (HL7) - standardu komunikacji cyfrowej w sektorze opieki zdrowotnej25). Dane specyficzne dla przeszczepu, takie jak czas zimnego niedokrwienia, dane dawcy, dane HLA, a także notatki kontrolne, parametry życiowe, raporty medyczne i lista leków są wprowadzane przez użytkowników za pośrednictwem graficznego interfejsu użytkownika do EHR. Przed przekazaniem danych do bazy danych przeprowadzana jest automatyczna kontrola wiarygodności w celu szybkiego wykrycia błędnych wpisów danych, z możliwością natychmiastowej korekty. Ponadto walidacja danych odbywa się podczas rutynowych zajęć klinicznych, w których użytkownicy kliniczni rutynowo piszą raporty i listy do pacjentów i lekarzy. Listy te muszą zawierać prawidłowe dane (np. dotyczące leków, wartości laboratoryjnych i uwag klinicznych) do dalszego leczenia i planów leczenia. W związku z tym lekarze i pacjenci stale weryfikują i korygują dane kliniczne w swojej codziennej praktyce, co skutkuje wysoką jakością danych. Jeśli dane są wprowadzane za pośrednictwem interfejsów programowania aplikacji (API) lub innych interfejsów, kontrole wiarygodności są przeprowadzane w backendzie podobnie jak kontrole wiarygodności w interfejsie użytkownika.

Interfejs użytkownika (GUI)
Do implementacji frontendu wykorzystywany jest UI5 Framework. Framework ten zapewnia obszerną bibliotekę elementów frontendu, a także szereg dodatkowych funkcji, takich jak wielojęzyczność i biblioteki graficzne do wizualizacji danych. Obecnie elementy frontendu TBase są wyświetlane w języku angielskim lub niemieckim, w zależności od ustawień językowych przeglądarki.

Interfejs master-detail jest używany dla frontendu, aby zapewnić prostą, intuicyjną strukturę strony. Górna część strony przeglądania składa się z indywidualnych zakładek dla stron szczegółów (dane podstawowe, dane medyczne, dane transplantacyjne itp.). Ta główna część pozostaje niezmieniona niezależnie od tego, która strona szczegółów jest pokazana poniżej (Rysunek 4). Widok szczegółowy każdej strony umożliwia łatwy przegląd tematu strony.

Do manipulacji danymi, EHR ma różne poziomy uprawnień użytkownika ("odczyt", "zapis", "usuń" i "administrator"). Oprócz poziomu "widoku" istnieje poziom "edycji", który może być aktywowany tylko przez użytkowników z wyższymi uprawnieniami niż "odczyt". Jeśli użytkownik ma prawo do zapisu, wszystkie pola wejściowe do wprowadzania danych są aktywowane i mogą być wypełnione danymi. Użytkownicy z uprawnieniami do usuwania mogą usuwać dane za pomocą odpowiedniego przycisku, ale tylko po potwierdzeniu za pomocą wyskakującego okienka.

Struktura bazy danych i interfejsy
Rozwój TBase odbywa się w programistycznej bazie danych. Obszerne i szczegółowe testowanie wszystkich zmian w oprogramowaniu, takich jak nowe funkcjonalności, odbywa się w bazie danych zapewnienia jakości. Aktualizacje oprogramowania, które przejdą kontrolę jakości, są przesyłane do systemu na żywo. Do celów badawczych system live jest kopiowany do bazy danych replikacji, która może być odpytywana za pośrednictwem standardowych interfejsów Open Database Connectivity (ODBC) (np. za pośrednictwem oprogramowania typu open source R Studio). Ponieważ nie ma bezpośredniego połączenia między replikacją a działającym systemem, dane w działającym systemie są chronione przed uszkodzeniem, utratą lub manipulacją danymi. Ta modułowa struktura i wyraźne rozdzielenie czterech baz danych (rozwojowa, zapewnienia jakości, systemu Live i replikacji bazy danych), które są dostosowane do konkretnych potrzeb programistów, badaczy i klinicystów, ułatwia utrzymanie i ochronę wrażliwych danych pacjentów.

EHR jest w pełni zintegrowany z infrastrukturą danych Charité i korzysta z różnych interfejsów do importu danych z różnych źródeł danych. Interfejs do HIS importuje wszystkie istotne dane, takie jak dane administracyjne, badania, leki, wyniki badań laboratoryjnych i pisma o wypisie. Interfejs ten łączy oba systemy za pośrednictwem strefy przejściowej. Tutaj wszystkie nowe dane (delta danych) są przesyłane z HIS do TBase w czasie rzeczywistym. Pacjenci są identyfikowani za pomocą numeru pacjenta lub numeru przypadku, a odpowiednie dane z HIS są importowane (jeśli nie są jeszcze dostępne w TBase).

Dla pacjentów ambulatoryjnych, nasz partner laboratoryjny dostarcza wyniki badań laboratoryjnych za pośrednictwem wiadomości HL7. Są one wdrażane we wspólnym obszarze systemu laboratoryjnego i odbierane za pośrednictwem interfejsu HL7 oraz importowane do elektronicznej dokumentacji medycznej. Do dwukierunkowej komunikacji i wymiany danych z KTR (za pośrednictwem aplikacji na smartfony) i nefrologami domowymi zaimplementowano interfejs HL7 Fast Healthcare Interoperability Resource (HL7 FHIR) 26. Interfejs ten zapewnia interoperacyjność i elastyczność w celu bezpiecznej wymiany danych z innymi źródłami danych (np. Eurotransplant, aplikacjami dla pacjentów) w przyszłości.

Zarządzanie użytkownikami i ochrona danych
TBase opiera się na zarządzaniu użytkownikami na poziomie aplikacji. W związku z tym użytkownik może uzyskać dostęp tylko do interfejsu aplikacji, ale nie do samej bazy danych. Jak opisano powyżej, zdecydowano się na czteroetapową koncepcję autoryzacji, zastrzegającą zarządzanie użytkownikami dla osób z uprawnieniami administracyjnymi. Administratorzy używają aplikacji "Identity Management Console" do dodawania nowych użytkowników z puli użytkowników Charité dla aplikacji TBase i zachowywania ich uprawnień użytkowników (Rysunek 5). Większość użytkowników ma dostęp do wszystkich pacjentów w bazie danych. Możliwe jest jednak ograniczenie dostępu dla określonych użytkowników, takich jak monitory badania, do grupy pacjentów.

Korzystając z komercyjnej platformy baz danych w pamięci, używana jest bezpieczna technologia baz danych, która chroni dane za pomocą strategii takich jak autoryzacja na poziomie aplikacji, jednokrotne logowanie (SSO), protokół MIT-Kerberos i Security Assertion Mark-up Language (SAML). Platforma zabezpiecza komunikację, przechowywanie danych i usługi aplikacyjne przy użyciu najnowszych technik szyfrowania i testowania. Wszystkie zmiany w bazie danych są kontrolowane przez uprawnienia. Zapewnia to bezpieczeństwo danych w fazie projektowania na wysokim poziomie. Ponadto wszystkie dane są przechowywane za certyfikowaną zaporą sieciową Charité. Zgodnie z najnowszym ogólnym rozporządzeniem Unii Europejskiej o ochronie danych (RODO) wdrożono solidną koncepcję ochrony danych, w tym diagramy przepływu danych, ocenę ryzyka dla ochrony danych (DSFA) i koncepcję autoryzacji. Wszystkie dokumenty znajdują się w katalogu procedur Urzędu Ochrony Danych Charité.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Protokół demonstruje korzystanie z elektronicznej dokumentacji medycznej TBase, jak dodawać dane do bazy danych i jak je wyodrębniać do celów badawczych. Wszystkie kroki są zgodne z wytycznymi Komisji Bioetycznej ds. Badań Naukowych na Ludziach Charité - Universitätsmedizin Berlin.

1. Zarejestruj nowego pacjenta i dodaj podstawowe dane pacjenta do TBazy

  1. Podczas rejestracji należy przenieść podstawowe dane pacjenta (imię i nazwisko, datę urodzenia oraz dane dotyczące ubezpieczenia zdrowotnego) z karty ubezpieczenia zdrowotnego pacjenta do szpitalnego systemu informatycznego. Podczas tego procesu tworzony jest nowy unikalny numer sprawy. Jeśli pacjent nigdy nie był leczony w Charité - Universitätsmedizin Berlin, tworzony jest również nowy, unikalny numer pacjenta, który jednoznacznie identyfikuje tego konkretnego pacjenta w systemie szpitalnym.
  2. Podczas procesu rejestracji należy uzyskać pisemną świadomą zgodę pacjenta na przetwarzanie danych TBase przez Charité - Universitätsmedizin Berlin i przychodnię Charité (Ambulantes Gesundheitszentrum der Charité) zgodnie z RODO UE.
  3. Poproś pracownika z odpowiednimi uprawnieniami o dodanie tego nowego pacjenta do TBase. Najpierw zaloguj się do TBase za pomocą graficznego interfejsu użytkownika. W tym celu wpisz "https://nephro.tbase.charite.de" w przeglądarce internetowej opartej na silniku Chrome w intranecie Charité. Następnie wprowadź nazwę użytkownika i hasło przypisane przez administratora TBase. Kliknij przycisk Zaloguj się.
  4. Następnie kliknij przycisk Dodaj nowego pacjenta u dołu ramki Przegląd pacjenta po lewej stronie. Następnie pojawi się ekran wprowadzania.
  5. Wprowadź imię i nazwisko pacjenta, datę urodzenia, numer pacjenta szpitala Charité (patrz powyżej lub alternatywnie numer przypadku szpitala Charité) oraz informacje o zgodzie na przetwarzanie danych pacjenta (jeśli została udzielona, nie została udzielona lub została przez pacjenta odwołana). Kliknij przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu po zakończeniu wprowadzania danych.
    UWAGA: Teraz nowy pacjent został dodany do TBazy i automatycznie wszystkie dostępne dane pacjenta są teraz automatycznie przesyłane z HIS do systemu TBase EHR.

2. Przeglądanie i dodawanie danych do rekordu pacjenta w TBase w sekcjach: Dane podstawowe, Dane medyczne, Lekarze, Diagnoza, Procedury, Dane transplantacyjne, Szpital

  1. Zaloguj się do elektronicznej dokumentacji medycznej zgodnie z opisem w kroku 1.3.
  2. Wyszukaj żądanego pacjenta za pomocą pola wyszukiwania w lewym górnym rogu, wpisując imię i nazwisko lub datę urodzenia. Kliknij przycisk wyszukiwania po prawej stronie pola wyszukiwania lub naciśnij Enter. Z wyników w ramce Przegląd pacjenta po lewej stronie wybierz odpowiedniego pacjenta i kliknij jego nazwę. Pojawi się nowy ekran, na którym wyświetlane są dane podstawowe wybranego pacjenta.
  3. Po wyszukaniu pacjenta domyślnie pojawia się strona wyświetlania danych podstawowych pacjenta. Aby przejść tam z innej strony, kliknij zakładkę Dane podstawowe w lewym górnym rogu.
    1. Aby zmienić Dane podstawowe, kliknij przycisk Zmień w prawym dolnym rogu. Pojawi się nowy ekran wprowadzania.
    2. Teraz zmień dane, takie jak numer telefonu pacjenta, adres, dodaj lub popraw kod identyfikacyjny, wpisując nowe informacje w wyznaczone pola wejściowe. Po zakończeniu wprowadzania danych prześlij zmiany, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Po przekierowaniu na stronę przeglądania danych podstawowych, zmiany mogą być widoczne i weryfikowane.
  4. Aby wyświetlić i zmienić Dane medyczne, kliknij zakładkę Dane medyczne w lewym górnym rogu. Pojawi się przegląd danych medycznych, w którym zostaną wyświetlone istniejące dane medyczne. Są one ustrukturyzowane w następujący sposób: wzrost pacjenta, grupa krwi, data pierwszej dializy, choroba pierwotna, HLA, dane genetyczne, dane dotyczące dializy, dane dotyczące istniejących przeciwciał HLA, dane dotyczące transfuzji, czynniki ryzyka, alergie, ustrukturyzowane dane dotyczące wywiadu, zgon.
    1. Aby zmienić niektóre dane medyczne, kliknij przycisk Zmień w prawym dolnym rogu. Pojawi się nowy ekran wprowadzania.
    2. Na przykład dodaj chorobę podstawową do danych medycznych pacjenta, klikając opcję Choroba podstawowa, aby rozwinąć lub zwinąć formularz wprowadzania danych. Po prawej stronie znajduje się pole wprowadzania choroby pierwotnej, w którym można wybrać jedną chorobę spośród istniejących wcześniej propozycji (np. z tabeli chorób pierwotnych Eurotransplantacji) lub wprowadzić nową chorobę. Dodatkowo można wprowadzić informacje o dacie diagnozy, pewności choroby (potwierdzonej biopsją lub nie) oraz komentarz. Po wprowadzeniu danych prześlij, klikając przycisk Prześlij wartości.
    3. Po wprowadzeniu i przesłaniu wszystkich zmian zapisz je, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Po przekierowaniu na stronę przeglądania Danych Medycznych można zobaczyć wszystkie zmiany i czy zostały poprawnie zapisane.
  5. Aby wyświetlić informacje o lekarzach prowadzących leczenie, kliknij zakładkę Lekarze. Otworzy się strona Lekarze i pokaże istniejące dane o lekarzach prowadzących leczenie. Są one skonstruowane w następujący sposób: imię i nazwisko oraz adres lekarza, specjalizacja, rodzaj (konsultant, lekarz pierwszego kontaktu, rezydent), miejsce pracy (oddział dializ ambulatoryjna, przychodnia itp.), numer telefonu.
    1. Aby dodać nowego lekarza, kliknij przycisk Nowy w prawym dolnym rogu. Otworzy się nowy ekran wprowadzania. Alternatywnie, informacje o istniejących lekarzach można zmodyfikować, klikając najpierw nazwisko lekarza, a następnie klikając przycisk Zmień w prawym dolnym rogu.
    2. Na przykład nowy lekarz może zostać dodany do elektronicznej dokumentacji medycznej pacjenta. Przeszukaj listę wcześniej dodanych lekarzy, wpisując nazwisko w polu wyszukiwania i klikając odpowiedni wpis z różnych propozycji. Alternatywnie, jeśli żądanego lekarza nie ma na liście, wprowadź dane w polu wejściowym poniżej po wybraniu opcji Dodaj najpierw nowego lekarza
    3. .
    4. Po wprowadzeniu wszystkich zmian zapisz je, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Po przekierowaniu na stronę przeglądania Lekarze, wszystkie zmiany są widoczne, a użytkownik może zweryfikować, czy zmiany zostały zastosowane poprawnie.
  6. Aby wyświetlić i zmienić diagnozy, kliknij kartę Diagnoza w lewym górnym rogu.
    UWAGA: Większość diagnoz, procedur i badań jest automatycznie importowana za pomocą predefiniowanych interfejsów z HIS dotyczących danych dotyczących leczenia szpitalnego.
    1. Wprowadź diagnozy postawione w przychodni, klikając przycisk Nowy w prawym dolnym rogu.
    2. Można wprowadzić nową diagnozę, opartą na Międzynarodowej Klasyfikacji Chorób 10: Rewizja (ICD-10). Wprowadź kod ICD-10 lub nazwę diagnozy w polu wyszukiwania na środku ekranu i wybierz właściwą z listy sugestii, klikając na nią. Następnie zdefiniuj datę początkową i końcową, jeśli ma to zastosowanie, oraz kontekst, w którym postawiono diagnozę (szpitalnie lub ambulatoryjnie), wpisując te dane w wyznaczonych polach wejściowych.
    3. Prześlij dane, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Po przekierowaniu na stronę przeglądania Diagnozy, zmiany stają się widoczne i użytkownik może zobaczyć, czy wprowadzone dane były poprawne.
  7. Aby wyświetlić i zmienić procedury, kliknij zakładkę Procedury u góry.
    1. Wprowadź dodatkowe zabiegi wykonywane w przychodni, klikając przycisk Nowy w prawym dolnym rogu.
    2. Można wprowadzić nową procedurę, w oparciu o kod OPS (niemiecka wersja kodów Międzynarodowej Klasyfikacji Procedur w Medycynie (ICPM)). Wprowadź kod OPS lub nazwę procedury w polu wyszukiwania na środku ekranu i wybierz właściwą z listy sugestii, klikając ją. Następnie zdefiniuj lokalizację (po lewej, po prawej, brak) oraz kontekst, w którym zabieg został wykonany (szpitalny lub ambulatoryjny), wpisując te dane w wyznaczone pola wejściowe.
    3. Prześlij dane, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Po przekierowaniu do strony wyświetlania procedur sprawdź, czy zmiany zostały poprawnie zastosowane.
  8. Aby wyświetlić i zmienić dane dotyczące dochodzeń, kliknij kartę Dochodzenia u góry.
    UWAGA: Ponieważ większość raportów w HIS jest dostarczana jako pliki tekstowe, większość odpowiadających im wyników w EHR jest również oparta na tekście. Natomiast raporty patologiczne z biopsji po przeszczepie nerki są klasyfikowane zgodnie z klasyfikacją Banff 201727,28, a wynikowe dyskretne dane klasyfikacyjne są zapisywane w odpowiedniej tabeli w EHR.
    1. Aby zapoznać się z wynikami konkretnego dochodzenia, kliknij na odpowiednie z nich na poniższej liście lub użyj pola wyszukiwania powyżej, aby wybrać je z listy sugestii.
    2. Wprowadź dodatkowe badania wykonane w przychodni, klikając przycisk Nowy w prawym dolnym rogu.
    3. Wprowadź nowe badanie, wpisując datę, rodzaj (USG, holter-monitoring itp.), zaangażowany narząd i wyniki w wyznaczonych polach wejściowych.
    4. Prześlij dane, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Po przekierowaniu na stronę przeglądania Śledztwa zmiany mogą być widoczne i zweryfikowane przez użytkownika.
  9. Aby wyświetlić i zmienić dane dotyczące hospitalizacji, kliknij zakładkę Szpital na górze.
    UWAGA: Regularnie KTR, które zostały przeszczepione w Charité, są hospitalizowane w ośrodku transplantacyjnym z powodu późniejszych powikłań. Wygenerowane dane są najpierw przechowywane w systemie HIS, a odpowiednie dane (np. dane o przyjęciu lub wypisie ze szpitala, raporty medyczne) są importowane do elektronicznej dokumentacji medycznej za pośrednictwem interfejsu HIS. Hospitalizacja zewnętrzna musi być wprowadzana do elektronicznej dokumentacji medycznej ręcznie.
    1. Dane dotyczące hospitalizacji są uporządkowane w następujący sposób: przyjęcie, wypis, raport medyczny, jeśli jest dostępny, szpital, oddział i powód hospitalizacji. Aby zapoznać się z raportem medycznym, kliknij na prawy raport medyczny na liście lub skorzystaj z pola wyszukiwania powyżej, aby wybrać go z listy sugestii.
    2. Wprowadź dodatkową hospitalizację (np. hospitalizację zewnętrzną), klikając przycisk Nowa w prawym dolnym rogu.
    3. Wprowadź nową hospitalizację, wpisując wyżej wymienione dane w wyznaczone pola wejściowe.
    4. Prześlij dane, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Po przekierowaniu na stronę przeglądania szpitala, gdzie zmiany stają się widoczne i można je zweryfikować.
  10. Aby wyświetlić i zmienić dane dotyczące przeszczepu, kliknij kartę Przeszczep w prawym górnym rogu. Zostanie wyświetlona strona Transplantation (Transplantacja), na której zostaną wyświetlone istniejące dane dotyczące przeszczepu. U góry nawiguj między różnymi przeszczepami, klikając odpowiedni przycisk, jeśli wykonano więcej niż jeden przeszczep.
    1. Aby wyświetlić lub zmienić informacje o dawcy, kliknij przycisk Wyświetl dawcę poniżej odpowiedniej daty przeszczepienia. Aby wprowadzić lub zmienić informacje o darczyńcy, kliknij przycisk Zmień w prawym dolnym rogu i wprowadź dane w wyznaczone pola wejściowe, a następnie zapisz zmiany, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu.
    2. Aby dodać nowy przeszczep do elektronicznej dokumentacji medycznej pacjenta, kliknij przycisk Nowy w prawym dolnym rogu strony Transplantacja view. Wprowadź dane specyficzne dla przeszczepu zgodnie z polami wejściowymi (w tym m.in. informacje o typie narządu, dacie przeszczepu, czasie niedokrwienia, powikłaniach zabiegowych). Zapisz dane w elektronicznej dokumentacji medycznej, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Użytkownik jest następnie przekierowywany na stronę przeglądania przeszczepu, aby sprawdzić, czy zmiany zostały poprawnie zapisane.
    3. Aby zmienić informacje o istniejącym przeszczepie, kliknij przycisk Zmień w prawym dolnym rogu strony przeglądania przeszczepu, a pojawi się nowy ekran wprowadzania, na którym wyświetlane są istniejące dane dla wybranego przeszczepu. Zmień te dane specyficzne dla przeszczepu zgodnie z polami wejściowymi (w tym między innymi informacje o typie narządu, dacie przeszczepu, czasie niedokrwienia, powikłaniach zabiegowych). Zapisz nowe dane wejściowe w elektronicznej dokumentacji medycznej, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Po przekierowaniu na stronę przeglądania Transplantacja zobacz zmiany i sprawdź, czy zmiany zostały wprowadzone poprawnie.

3. Przeglądanie i wybieranie danych laboratoryjnych

  1. Zaloguj się do TBase i wybierz żądanego pacjenta zgodnie z opisem w 1.3 i 2.2.
  2. Aby wyświetlić dane laboratoryjne, kliknij zakładkę Laboratorium u góry, a pojawi się tabelaryczne zestawienie najnowszych wyników laboratoryjnych. Na górze widoczne są wszystkie dane z ostatniego badania z rozwijanym menu do wyszukiwania poprzednich danych laboratoryjnych i polem wyszukiwania obok niego, w którym można wyszukać określone wartości laboratoryjne (np. kreatyninę).
    UWAGA: Wartości laboratoryjne są wyświetlane w następujący sposób: data otrzymania próbki, data przetworzenia, nazwa wartości laboratoryjnej, wartość, jednostka, zakres referencyjny, komentarz (H ... wysoki, L ... niski, N ... normalny) oraz dwie poprzednie historyczne wartości laboratoryjne dla porównania.
  3. Aby zmienić datę wyświetlania historycznego badania laboratoryjnego, kliknij menu rozwijane w lewym górnym rogu i wybierz żądaną datę, klikając na nią. Wszystkie odpowiednie wartości laboratoryjne od tej daty są następnie wyświetlane zgodnie z powyższym opisem.
  4. Aby wybrać konkretną wartość laboratoryjną, taką jak kreatynina, i zbadać jej przebieg w czasie, wpisz jej nazwę w polu wyszukiwania na górze i wybierz właściwą z listy sugestii. Po kliknięciu przycisku Pokaż poród, każdy wynik dla wybranej wartości tego pacjenta jest pokazany na poniższym wykresie.
    1. Alternatywnie, po prostu kliknij żądaną wartość w początkowej prezentacji tabelarycznej pojedynczego dochodzenia. To ponownie pokazuje wszystkie poprzednie i bieżące wyniki dla tej konkretnej wartości laboratoryjnej.
  5. Aby wykreślić przebieg wartości laboratoryjnej, kliknij symbol wykresu obok żądanej wartości. Spowoduje to automatyczne utworzenie wykresu wszystkich istniejących wyników dla tej wartości. W razie potrzeby określ zakres czasu dla wykresu, wybierając datę początkową i końcową w polach wejściowych w prawym górnym rogu, a następnie dodaj drugą wartość do wykresu, wybierając ją w wyznaczonym polu wejściowym. Wróć do strony przeglądania laboratorium, klikając przycisk Wstecz w prawym dolnym rogu.

4. Przeglądanie i zmiana danych dotyczących leków: tworzenie ustandaryzowanej listy leków zgodnie z niemieckimi przepisami ("Bundeseinheitlicher Medikationsplan")

  1. Zaloguj się do TBase i wybierz żądanego pacjenta zgodnie z opisem w 1.3 i 2.2.
  2. Aby wyświetlić dane dotyczące leków, kliknij kartę Leki u góry. Pojawi się tabelaryczne zestawienie aktualnych leków pacjenta. Dane dotyczące leku są przedstawione w następujący sposób: data rozpoczęcia, substancja czynna, dawka jednorazowa (np. w mg), nazwa handlowa, schemat dawkowania, dawka dobowa, postać dawkowania, powiadomienie, wskazanie, rodzaj recepty (lekarz wewnętrzny lub zewnętrzny lub samoleczenie przez pacjenta).
  3. Aby dodać nowy lek, kliknij przycisk Nowy w prawym dolnym rogu. Należy wprowadzić nazwę substancji (lub alternatywnie nazwę handlową), schemat dawkowania oraz datę początkową, która jest ustawiana automatycznie na dzień bieżący, ale może zostać zmieniona, jeśli data początkowa przypadała w przeszłości. Dodatkowo w wyznaczonych polach wprowadzania danych można dodać wskazanie i uwagę. Dodaj lek do listy, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu.
  4. Aby zmienić istniejący lek, kliknij odpowiednią pozycję na liście leków, a następnie przycisk Zmień w prawym dolnym rogu. Teraz zmiany dotyczące dawkowania, formularza wniosku można wpisać w wyznaczone pola wejściowe, a zmiany można zastosować, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu.
  5. Aby odstawić lek, kliknij wyznaczony lek i kliknij przycisk Wycofaj u góry.
  6. Aby wyszukać poprzedni lek, wprowadź substancję czynną w pole wyszukiwania w lewym górnym rogu i wybierz prawą, klikając na nią z historycznej listy leków. Pojawi się tabela ze wszystkimi poprzednimi lekami, która jest skonstruowana tak, jak podano w 4.2.
  7. Aby utworzyć ustandaryzowaną listę leków dla pacjenta zgodnie z niemieckimi przepisami, kliknij przycisk Bundeseinheitlicher Medikationsplan w prawym górnym rogu. Plik PDF jest tworzony i pobierany automatycznie do druku.

5. Przeglądanie i dodawanie wpisów do kursu medycznego: generowanie raportu medycznego półautomatycznie

  1. Zaloguj się do elektronicznej dokumentacji medycznej i wybierz żądanego pacjenta zgodnie z opisem w punktach 1.3 i 2.2.
  2. Aby wyświetlić kurs medyczny, kliknij zakładkę Kurs u góry. Dostępny jest tabelaryczny przegląd dokumentacji z poprzednich wizyt pacjenta. Dane są uporządkowane w następujący sposób: data wizyty, data następnej wizyty, ciśnienie krwi, tętno, temperatura, waga, wskaźnik masy ciała, objętość moczu i trzy pola tekstowe podzielone na ocenę publiczną dla pacjenta, ocenę wewnętrzną do użytku w Charité i ocenę medyczną dla innych lekarzy.
    UWAGA: Dodatkowo na dole znajduje się pole podsumowania, które służy do podsumowania ważnych informacji na temat historii medycznej pacjenta i uczynienia jej widoczną na pierwszy rzut oka.
  3. Aby dodać nowy wpis do kursu medycznego, kliknij przycisk Nowy w prawym dolnym rogu. Wprowadź oceniane informacje w żądanych polach wejściowych (np. parametry życiowe, lekarz prowadzący, ocena wewnętrzna lub ocena publiczna). Dodaj datę następnego spotkania w wyznaczonym polu wprowadzania danych w prawym górnym rogu. Prześlij dane, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Użytkownicy są następnie przekierowywani na stronę przeglądania kursu.
  4. Aby zmienić istniejący wpis, kliknij odpowiedni i kliknij przycisk Zmień w prawym dolnym rogu. Teraz wprowadź dodatkowe dane w wyznaczone pola wejściowe lub zmień istniejące dane. Zmień lub zaktualizuj informacje w polu powiadomienia, wpisując w nie tekst, a następnie prześlij zmiany, klikając przycisk Zapisz w prawym dolnym rogu. Użytkownicy są następnie przekierowywani na stronę przeglądania kursu.
  5. Aby utworzyć automatyczny raport medyczny, kliknij przycisk Raport medyczny w prawym dolnym rogu. Pojawi się nowy ekran z 18 różnymi opcjami (od wyników laboratoryjnych po kompletny raport medyczny).
    1. Na przykład utwórz raport medyczny za pomocą kilku kliknięć: Kliknij Ambulatoryjny raport medyczny. Imię i nazwisko pacjenta, lekarz prowadzący, ostatnia data badań laboratoryjnych i ostatnia data kursu medycznego są wypełniane automatycznie, ale w razie potrzeby można je zmienić. Po potwierdzeniu przyciskiem OK tworzony jest prawidłowo sformatowany plik dokumentu Word (.doc-), który jest pobierany do wydruku zawierający wybrane informacje.

6. Wylogowanie

  1. Aby aktywnie wylogować się z TBase, kliknij przycisk Wyloguj się w prawym dolnym rogu. Dodatkowo jeden z nich jest automatycznie wylogowywany po 60 minutach bezczynności lub jeśli przeglądarka jest zamknięta.

7. Korzystanie z zebranych danych

  1. Aby wykonać zapytanie dotyczące zebranych danych, użyj serwera replikacji (Rysunek 1) zgodnie z opisem w sekcji Struktura bazy danych i interfejsy. Do wykonywania zapytań można używać dowolnych programów do przetwarzania danych, które mogą łączyć się z bazą danych za pośrednictwem Open Database Connectivity (ODBC), Java Database Connectivity (JDBC). Po nawiązaniu połączenia z bazą danych użyj oprogramowania typu open source R Studio.
  2. Aby skonfigurować połączenie z bazą danych ODBC, na przykład w systemie operacyjnym Windows, otwórz narzędzie ODBC i kliknij przycisk Dodaj dla nowej nazwy źródła danych użytkownika (DSN) w obszarze Panel sterowania i Zarządzanie zabezpieczeniami. Tam wprowadź dostępne dane połączenia z bazą danych replikacji. Wprowadź następujące dane: "Nazwa sterownika", "Nazwa połączenia ODBC" (ustawiana przez użytkownika), "Nazwa hosta" oraz szczegóły uwierzytelniania SQL "Nazwa użytkownika", "Hasło" i "Nazwa bazy danych".
  3. W celu wygenerowania bardzo prostego zapytania (np. liczba przeszczepów z podziałem ze względu na płeć w latach 2000-2020) w oprogramowaniu open source R Studio po skonfigurowaniu połączenia z bazą danych ODBC, otwórz Plik, Nowy plik w aplikacji R Studio w lewym górnym rogu i kliknij R Script. Przykładowy kod skryptu (kod 1) jest wprowadzany w pustym oknie skryptu, które zostanie otwarte.
  4. Kliknij przycisk Źródło w górnej części okna skryptu, a skrypt jest uruchomiony, a następnie generuje wykres słupkowy zdefiniowany w skrypcie z danymi z podłączonej bazy danych (Rysunek 6).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

TBase został po raz pierwszy wydany w 1999 roku w Charité Campus Mitte i od tego czasu jest w użyciu. Od ponad 20 lat TBase-EHR prospektywnie zbiera dane ze wszystkich KTR. Począwszy od 2001 r., inne programy transplantacyjne w Charité wykorzystywały TBase do rutynowej opieki nad pacjentami z KTR i pacjentami znajdującymi się na liście oczekujących. Od 2007 r. ta elektroniczna dokumentacja medyczna jest wykorzystywana do rutynowej opieki nad żywymi dawcami i wszystkimi pacjentami na oddziale nefrologii.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

TBase łączy internetową elektroniczną dokumentację medyczną do specjalistycznej opieki ambulatoryjnej KTR z bazą danych badawczych, tworząc kompleksową długoterminową bazę danych dla pacjentów z chorobami nerek 6,11,15,37. Jeśli chodzi o strukturę organizacyjną, jest to możliwe dzięki wdrożeniu nowoczesnego procesu projektowania oprogramowania jako agenta instytucjonalnego i włączeniu ponad 20...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy korespondencyjni nie mają nic do zadeklarowania.

Podziękowania

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rozwój prezentowanego EHR był wspierany przez ostatnie 20 lat przez wewnętrzne finansowanie badań oraz finansowanie publiczne z różnych instytucji i fundacji.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Platforma deweloperska SAP Web IDESAP SE
GUI Toolbox SAPUI5SAP SE
Baza danych w pamięci SAP-HANASE
Interface Standard HL7Health Level Seven International
Interface Standard HL7 FHIRHealth Level Seven International
RStudioRStudio Inc.
TBase - Elektroniczna Książeczka MedycznaCharité - Universitä tsmedizin Berlin
Webserver SAP-HANA XSASAP SE
SAP

Bibliografia

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Halleck, F., et al. Integrated care of renal transplant patients - Development of an electronic health care service platform. Dialyse aktuell. 20 (06), 285-290 (2016).
  2. Sonntag, D., et al. The Clinical Data Intelligence Project. Informatik-Spektrum. 39 (4), 290-300 (2016).
  3. Kara, E., et al. A Domain-adapted Dependency Parser for German Clinical Text. Proceedings of the 14th Conference on Natural Language Processing. , Vienna Austria. (2018).
  4. Maier, C., et al. Experiences of Transforming a Complex Nephrologic Care and Research Database into i2b2 Using the IDRT Tools. Journal of Healthcare Engineering. 2019, 5640685(2019).
  5. Jensen, P. B., Jensen, L. J., Brunak, S. Mining electronic health records: towards better research applications and clinical care. Nature Reviews Genetics. 13 (6), 395-405 (2012).
  6. Schmidt, D., et al. A novel tool for the identification of correlations in medical data by faceted search. Computers in Biology and Medicine. 85, 98-105 (2017).
  7. Veit, K., Wessels, M., Deiters, W. Gesundheitsdaten und Digitalisierung - Neue Anforderungen an den Umgang mit Daten im Gesundheitswesen. Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen VI: Impulse für die Forschung. , 19-33 (2019).
  8. Ehrler, F., Geissbuhler, A., Jimeno, A., Ruch, P. Data-poor categorization and passage retrieval for gene ontology annotation in Swiss-Prot. BMC Bioinformatics. 6, Suppl 1 23(2005).
  9. Esteban, C., Schmidt, D., Krompaß, D., Tresp, V. Predicting Sequences of Clinical Events by Using a Personalized Temporal Latent Embedding Model. 2015 International Conference on Healthcare Informatics. , 130-139 (2015).
  10. Roller, R., et al. Detecting Named Entities and Relations in German Clinical Reports. Language Technologies for the Challenges of the Digital Age. , 146-154 (2018).
  11. Roller, R., et al. A fine-grained corpus annotation schema of German nephrology records. Clinical Natural Language Processing Workshop (ClinicalNLP). , Osaka, Japan. (2016).
  12. Esteban, C., Staeck, O., Baier, S., Yang, Y., Tresp, V. Predicting Clinical Events by Combining Static and Dynamic Information Using Recurrent Neural Networks. IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI). , 93-101 (2016).
  13. Schmidt, D., Niemann, M., Trzebiatowski, G. L. v The Handling of Missing Values in Medical Domains with Respect to Pattern Mining Algorithms. Proceedings of the 24th International Workshop on Concurrency, Specification and Programming (CS&P 2015). 1492, 147-154 (2015).
  14. Burchardt, A., Uszkoreit, H. IT für soziale Inklusion: Digitalisierung - Künstliche Intelligenz - Zukunft für alle. De Gruyter. , (2018).
  15. Schroter, G., Lindemann, L. F. TBase2 - A Web-Based Electronic Patient Record. Fundamenta Informaticae. 43 (1-4), 343-353 (2000).
  16. Duettmann, W., et al. eHealth in Transplantation. Transplant International. , (2020).
  17. Durr, M., et al. Late Conversion to Belatacept After Kidney Transplantation: Outcome and Prognostic Factors. Transplantation Proceedings. 49 (8), 1747-1756 (2017).
  18. Halleck, F., et al. MHealth and digital management after kidney transplantation. Nieren- und Hochdruckkrankheiten. 46, 474-480 (2017).
  19. Düttmann-Rehnolt, W., et al. Neuartige Kommunikationswege und Strukturen zur Optimierung der häuslichen Versorgung am Beispiel von nierentransplantierten Patienten. Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen VI: Impulse für die Forschung. , 407-421 (2019).
  20. Hils, S., Bogatyreva, L., Hauschke, D., Pisarski, P. Telemedical Supported Aftercare as an Innovative Project-Study Improves the Quality of Life After Living Kidney Transplantation - A Single Center Experience. American Journal of Transplantation. 14 (3), 843(2014).
  21. Schmidt, D., et al. Integrierte Versorgung chronisch kranker Patienten am Beispiel von MACSS: Digitalisierung - Künstliche Intelligenz - Zukunft für alle. IT für soziale Inklusion. , 41-50 (2018).
  22. Massie, A. B., Kucirka, L. M., Segev, D. L. Big data in organ transplantation: registries and administrative claims. American Journal of Transplantation. 14 (8), 1723-1730 (2014).
  23. McAdams-DeMarco, M. A., et al. Frailty, Length of Stay, and Mortality in Kidney Transplant Recipients: A National Registry and Prospective Cohort Study. Annals of surgery. 266 (6), 1084-1090 (2017).
  24. The Most Popular Browsers. w3schools.com. , Available from: https://www.w3schools.com/browsers/ (2020).
  25. H.L.S.I. HL7 International. , Available from: https://www.hl7.org/ (2020).
  26. Duettmann, W., et al. Digital home monitoring of patients after kidney transplantation: The MACCS platform. Journal of Visualized Experiments. , (2021).
  27. Haas, M., et al. The Banff 2017 Kidney Meeting Report: Revised diagnostic criteria for chronic active T cell-mediated rejection, antibody-mediated rejection, and prospects for integrative endpoints for next-generation clinical trials. American Journal of Transplantation. 18 (2), 293-307 (2018).
  28. Roufosse, C., et al. A 2018 Reference Guide to the Banff Classification of Renal Allograft Pathology. Transplantation. 102 (11), 1795-1814 (2018).
  29. Duerr, M., et al. Increased incidence of angioedema with ACE inhibitors in combination with mTOR inhibitors in kidney transplant recipients. Clinical Journal of the American Society of Nephrology. 5 (4), 703-708 (2010).
  30. Lachmann, N., et al. Invited letter in response to "Predicted indirectly recognizable HLA epitopes (PIRCHE): Only the tip of the iceberg?". American Journal of Transplantation. 18 (2), 523-524 (2018).
  31. Huber, L., Naik, M., Budde, K. Desensitization of HLA-incompatible kidney recipients. The New England Journal of Medicine. 365 (17), 1644-1645 (2011).
  32. Choi, M., et al. Low Seroprevalence of SARS-CoV-2 Antibodies during Systematic Antibody Screening and Serum Responses in Patients after COVID-19 in a German Transplant Center. Journal of Clinical Medicine. 9 (11), (2020).
  33. Lehner, L. J., et al. Analysis of Risk Factors and Long-Term Outcomes in Kidney Transplant Patients with Identified Lymphoceles. Journal of Clinical Medicine. 9 (9), (2020).
  34. Zhang, Q., et al. The relationship between proteinuria and allograft survival in patients with transplant glomerulopathy: a retrospective single-center cohort study. Transplant International. , (2020).
  35. Bissler, J., et al. Everolimus for angiomyolipoma associated with tuberous sclerosis complex or sporadic lymphangioleiomyomatosis (EXIST-2): A multicentre, randomised, double-blind, placebo-controlled trial. Lancet. 381, (2013).
  36. Budde, K., et al. Everolimus-based, calcineurin-inhibitor-free regimen in recipients of de-novo kidney transplants: an open-label, randomised, controlled trial. Lancet. 377 (9768), 837-847 (2011).
  37. Lindemann, G., Schröter, K., Schlaefer, A., Budde, K., Neumayer, H. H. Web-Based Patient Records - The Design of TBase2. New Aspects of High Technology in Medicine. , (2000).
  38. Big Data Project | BigMedilytics | The largest initiative to transform healthcare sector. BigMedilytics. , Available from: https://www.bigmedilytics.eu/big-data-project/ (2020).
  39. Duettmann, W., et al. Telemedizinische Betreuung von Patienten nach Nierentransplantation: Was beinhaltet MACCS. Nieren- und Hochdruckkrankheiten. 49, (2020).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Baza danych bada nad transplantacjintegracja danych klinicznychwalidacja danychzarz dzanie lekamiopieka ambulatoryjnaprywatno danychintegracja uczenia maszynowegous ugi telemedyczne

Powiązane artykuły