Das MedViP-Projekt und die Generika-Studie

Bezüglich der erlaubten Inhalte von Feldern existieren im BDT so genannte „Regeln“. Diese unterteilen sich in Formatprüfungen, Inhaltsprüfungen, Existenzprüfungen und Kontext-prüfungen. Darin ist beispielsweise das Datumsformat für die Angabe des Abrechnungsdatums definiert. Auf die Regeln soll hier nicht weiter eingegangen werden. Eine komplette Be-schreibung findet sich in der BDT-Spezifikation (40). Stattdessen sei auf die maßgeblichen, diesbezüglichen Vorarbeiten von Weitling (42) hingewiesen, welcher bereits die Basis-Java-Klassen entwickelte, die BDT syntaktisch und semantisch interpretieren und diese freundlicherweise zur Verfügung gestellt hat.

Inhalt und Aufbau einer BDT-Datei illustriert die nachstehende Abbildung, anhand eines Aus-zugs aus den Daten, die im Rahmen dieser Arbeit erhoben wurden.

Abbildung 2 - Inhalt und Aufbau einer BDT-Datei. Beispielhaft dargestellt anhand eines Auszugs der erhobenen Daten.

2.5 Das MedViP-Projekt und die Generika-Studie

Im Rahmen eines Projekts zur Analyse der Verschreibung von Generika wurden erstmalig Routinedaten in hausärztlichen Praxen über die BDT-Schnittstelle erhoben und wissenschaft-lich ausgewertet. Die Erhebung von BDT-Daten bedeutet hierbei, dass bei allen teilnehmenden Ärzten sämtliche in der en AIS elektronisch dokumentierten und per BDT verfügbaren Daten eines bestimmten Zeitraums in eine Datei exportiert, anonymisiert und später in einer Daten-bank an zentraler Stelle für die Auswertung zusammengefügt wurden.

2.5 Das MedViP-Projekt und die Gener ika-Studie

Es sollte untersucht werden, inwieweit Versorgungsdaten auf diesem Wege erhoben werden können und welche Probleme dabei auftreten. In sechs Regionen Deutschlands wurden 1395 Allgemeinärzte angeschrieben. 232 (17%) erklärten sich zur Teilnahme am Generika-Projekt bereit. Die Teilnehmer setzten 27 verschiedene AIS von 17 unterschiedlichen Herstellern ein.

Erhoben wurden alle Arzneimittel-Verordnungen aus den Quartalen III und IV der Jahre 2000 und 2001. Die Erhebung wurde in der Zeit von Februar 2001 bis August 2002 retrospektiv durchgeführt und erfolgte in der Regel durch Zusendung einer Exportanleitung für das jeweilige AIS und einem Satz Leerdisketten per Post. Die teilnehmenden Ärzte sollten den Ex-port vor Ort ursprünglich selbst durchführen und telefonisch auf technische Unterstützung zurückgreifen. In den meisten Fällen war jedoch eine Erhebung durch speziell geschulte wissenschaftliche Hilfskräfte notwendig.

Die exportierten BDT-Daten wurden noch in der Praxis anonymisiert und konnten vor dem Absenden und damit dem Verlassen der Praxis, noch einmal vom Arzt eingesehen werden.

Anschließend wurden die Daten im Studienzentrum mittels Excel-Tabellen umstrukturiert, sodass sie mit der Statistik-Software SAS (49) ausgewertet werden konnten. Die Entwicklung der benötigten Programme zur Anonymisierung und Aufbereitung wurde durch eine externe Firma, nicht quelloffen, realisiert. (41)

Für die Auswertung der Arzneimitteldaten wurde anhand von Arzneimittel-Stammdaten des Wissenschaftlichen Institutes der Ortskrankenkassen [WIdO] (50) über die größtenteils vor-handenen Pharmazentr alnummern [PZN] (51) versucht, einen Wirkstoff nach Anatomisch-Therapeutisch-Chemischer Klassifikation [ATC] (52) zu bestimmen.

Man kam unter anderem zu dem Schluss, dass BDT-Daten nach entsprechender Aufbereitung für die Versorgungsforschung prinzipiell geeignet sind, um pharmakoepidemiologische Frage-stellungen zu beantworten. Implementierung und Nutzungsmöglichkeit der BDT-Schnittstelle wurden als sehr heterogen und teilweise nicht vorhanden eingestuft. Die Motivation der teil-nehmenden Ärzte schien häufig durch Berührungsängste mit systemnahen IKT-Funktionen gebremst, weshalb eine offensive Unterstützung durch IKT-Experten beim BDT-Export nötig wurde.

Die Erkenntnisse aus der Generika-Studie mündeten in der Verwendung der Methoden des BDT-Datenexports für das MedViP-Projekt (53). Bei diesem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung [BMBF] geförderten Projekt aus den Jahren 2002 bis 2005 sollten einer-seits technische und logistische Standards für die Nutzung elektronisch erfasster Routinedaten in der Versorgungsforschung entwickelt werden, anderseits wollte man anhand der er-hobenen Daten überprüfen, in wieweit in der Praxis Leitlinien zu spezifischen Krankheits-bildern berücksichtigt werden. Als dritten Aspekt sollte die Nutzung der BDT-Datenerhebung als Hilfsmittel für die Rekrutierung von geeigneten Patienten für bestimmte Studien evaluiert werden.

Die einzelnen Teilaspekte der MedViP-Studie näher zu beleuchten würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen. Die wichtigsten Ergebnisse der technologischen Bewertung sind im

Ab-2.5 Das MedViP-Projekt und die Gener ika-Studie

schlussbericht zur ersten Förderphase ab Seite 25ff. dargestellt (54). Es wurden die Daten von 134 Praxen (142 Ärzten) erhoben. Diese setzten 21 verschiedene Softwaresysteme ein. Bis 2005 wurden die Daten aus 94 Praxen für Auswertungen aufbereitet. Die Datenerhebung in den Praxen wurde von folgenden Problemen begleitet:

• Schlechte zeitliche Planbarkeit der Export-Termine, u. a. wegen lang laufender Exporte (bis zu einem Tag)

• Zeichen-/ Codierungsfehler in den exportierten Dateien

• Zugang zur BDT-Schnittstelle nur nach tagesabhängiger Freischaltung

• Exportzeitraum in der Software nicht immer eingrenzbar

• Art und Umfang der elektronischen Dokumentation in den Praxen sehr unterschiedlich Für die weitere Aufbereitung der Daten werden nachstehende Probleme genannt:

• Probleme mit dem exter n entwickelten Programm zum Anonymisieren der Daten, ver-bunden mit kostspieligen Programmanpassungen

• Fehlende Standardisierung und mangelhafte Implementierung der BDT-Schnittstelle

• Sehr heterogene Inhalte in den Freitextfeldern

Trotz der genannten Einschränkungen ist es den Forschern gelungen, die Daten aufzubereiten und für die gesetzten Ziele eine Lösung zu finden oder zumindest einen Lösungsweg zu skizzieren (Identifikation von Fällen mit spezifischen Krankheitsbildern, Leitlinientreue, Rekrutierung, etc.). Für die Nutzbarkeit der Daten konnten unter anderem die folgenden Aus-sagen getroffen werden:

In Bezug auf die meisten Daten, vor allem die Diagnosen, besteht eine Determinierung durch Abrechnungsmodalitäten. Wer z. B. Diagnosen in das AIS eingibt und ob dies dem tatsäch-lichen Krankheitsbild des Patienten entspricht, kann nicht geprüft werden. Häufig werden in einer Arztpraxis nur unspezifische Symptome geschildert, die oft nicht unmittelbar zu einer gesicherten (ICD-)Diagnose führen (55). Die für die Abrechnung eingeführte Zwangsangabe einer Diagnose kann an dieser Stelle zu unscharfen Ergebnissen führen.

Weitling, welcher aktiv an MedViP beteiligt war, schildert in seiner Arbeit technische Details der Erhebung und gibt einen Ausblick auf Möglichkeiten zur Optimierung (42). Als Konsequenz aus dem MedViP-Projekt ergaben sich folgende Punkte, die bei einer Weiterentwicklung des Verfahrens zur BDT-Datenerhebung berücksichtigt werden sollten und die in der vorliegenden Arbeit berücksichtigt wurden:

1. Quelloffene Software

Alle eigenen Entwicklungen und möglichst alle beteiligten Softwarekomponenten sollten quelloffen und lizenzkostenfrei sein. Die Entwicklung nicht quelloffener Software für die Datenerhebung durch externe Firmen hat bei MedViP gravierende Nachteile mit sich ge-bracht. Häufig waren Anpassungen an Programme nötig, die nicht immer zeitnah umgesetzt werden konnten oder den Budget-Rahmen der Studie sprengten. Zudem können