Mann, ValescoSchneider, HenningEdeler, BirteBirteEdeler2023-01-302023-01-302022https://jlupub.ub.uni-giessen.de/handle/jlupub/10023http://dx.doi.org/10.22029/jlupub-9407Bei zunehmender Akquirierung von digitalen Dokumentationssystemen (NIS: NotfallInformations Management Systemen) wächst die Bedeutung einer digitalen Datenübertragung und Integration vom Rettungsdienst in die Klinik. Für dieses ist neben technischen Voraussetzungen auch eine semantische und syntaktische Standardisierung essentiell. Im Rahmen des DIRK-Projekt (DatenIntegration vom Rettungsdienst in die Klinik) wurde ein generischer semantischer Standard mit Hilfe von frei-zugänglichen internationalen Klassifikationssystemen erschaffen. Hierfür wurden zunächst der minimale Notfalldatensatz 3 (MIND 3) und das DIVI Notarztprotokoll Version 5.1 auf Abbildbarkeit durch die internationalen Standards Health Level 7 (HL7), Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme (ICD 10) Version 10 -German modification (Deutsche Ausgabe), Anatomisch- therapeutisch chemisches-Klassifikationssystem (ATC) und Logical Observation Identifiers Names and Codes (LOINC) geprüft. 39 % konnten abgebildet werden. Für nicht-abbildbare Parameter erfolgte ein Beantragungsprozess neuer LOINC-Kodes beim Regenstrief Institut in Indianapolis, um die Nutzung proprietärer Kodes zu vermeiden. Hierfür wurden die Kodes übersetzt, erklärt und dem 6-achsigen LOINC-System zugeordnet. Die Arbeit beschreibt den komplexen Beantragungsprozess von neuen LOINC-Kodes, die Schwierigkeiten bei der Abbildung, aber auch die Eignung der Klassifikationen für notfallmedizinische Daten. Insgesamt konnten 67 % der Daten exakt in semantischen Standards abgebildet und Lösungsvorschläge für viele weitere Parameter gefunden werden, so dass über 88 % der Parameter semantisch dargestellt werden können. Mit zunehmenden Übersetzungen von LOINC-Kodes beim Deutsches Institut für Medizinische Dokumentation und Information (DIMDI), der Zulassung von Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms (SNOMED CT) in Deutschland und dem Wachsen der vorhandenen internationalen Klassifikationssysteme, kann dieser erschaffene Standard in Zukunft verfeinert und verbessert werden und langfristig eine bessere Verfügbarkeit und Qualität von Daten für die Patientenversorgung, Qualitätsmanagement und Versorgungsforschung zur Verfügung gestellt werden.deIn CopyrightSemantische StandardisierungLOINCDIVI Protokollpräklinische DatenintegrationMINDDIRKNotfallInformationsManagement SystemNISStandardisierung Rettungsdienstddc:004ddc:610