Publikationen im NUM
Hier finden Sie eine Liste der Publikationen, die im Zusammenhang mit dem Netzwerk Universitätsmedizin in der ersten und zweiten Förderphase entstanden sind.
M. Kesselmeier,
T. Thalheim,
F. Schmidt,
T. Peschel,
J. Palm,
A. Strübing,
A. Medek,
J. Przybilla,
A. M. Wermund,
R. Maas,
S. Härterich,
L. Redeker,
M. Federbusch,
D. Steinbach,
J. Gewehr,
M. Wurlitzer,
A. Riedel,
F. Meineke,
D. Neumann,
A. Scherag,
M. Loeffler and
O. B. O. Polar_mi,
"A distributed analysis approach for pharmacovigilance data from electronic medical records in German university hospitals: the POLAR_MI ETL Pipeline",
BMC Medical Informatics and Decision Making,
vol. 26,
no. 1,
Jun.
2026.
Abstract:
Das Projekt POLAR_MI untersuchte, welche Risiken durch die gleichzeitige Einnahme vieler Medikamente (Polypharmazie) bei erwachsenen Patientinnen und Patienten in deutschen Universitätskliniken entstehen können. Dafür wurden Routinedaten aus Krankenhäusern genutzt, ohne dass die Forschenden direkten Zugriff auf die persönlichen Patientendaten hatten, um den Datenschutz zu gewährleisten. Da die Daten und IT-Systeme der beteiligten Kliniken sehr unterschiedlich waren, mussten zunächst technische Lösungen entwickelt werden, um die Daten einheitlich auszuwerten. Mit dieser Methode konnten Daten von rund 500.000 Patientinnen und Patienten aus zehn Kliniken analysiert werden. Die Studie zeigt, dass große gemeinsame Analysen von Gesundheitsdaten in Deutschland möglich sind und liefert Erfahrungen sowie Werkzeuge, die auch für ähnliche Projekte in anderen Ländern genutzt werden können.
| DOI: | 10.1186/s12911-026-03550-w |
| Datei: | https://doi.org/10.1186/s12911-026-03550-w |
Abstract:
Das Projekt POLAR_MI untersuchte, welche Risiken durch die gleichzeitige Einnahme vieler Medikamente (Polypharmazie) bei erwachsenen Patientinnen und Patienten in deutschen Universitätskliniken entstehen können. Dafür wurden Routinedaten aus Krankenhäusern genutzt, ohne dass die Forschenden direkten Zugriff auf die persönlichen Patientendaten hatten, um den Datenschutz zu gewährleisten. Da die Daten und IT-Systeme der beteiligten Kliniken sehr unterschiedlich waren, mussten zunächst technische Lösungen entwickelt werden, um die Daten einheitlich auszuwerten. Mit dieser Methode konnten Daten von rund 500.000 Patientinnen und Patienten aus zehn Kliniken analysiert werden. Die Studie zeigt, dass große gemeinsame Analysen von Gesundheitsdaten in Deutschland möglich sind und liefert Erfahrungen sowie Werkzeuge, die auch für ähnliche Projekte in anderen Ländern genutzt werden können.
W. Wällisch,
S. Dittrich,
A. Purbojo,
I. Schöffl,
T. Ganslandt,
H. Prokosch,
L. A. Kapsner and
J. M. Mang,
"Quality Assessment in Paediatric Cardiology: Experiences from Leveraging a Clinical Data Warehouse",
Life,
vol. 16,
no. 6,
pp. 941,
Jun.
2026.
Abstract:
Die Studie untersuchte die Daten von 1.700 Kindern und Jugendlichen, die zwischen 2011 und 2020 wegen angeborener Herzfehler operiert wurden. Ziel war es, einen Algorithmus zu entwickeln, der automatisch klinische Routinedaten auswertet und Risikofaktoren für Todesfälle nach Herzoperationen erkennt. Als besonders wichtige Risikofaktoren erwiesen sich der Einsatz einer Herz-Lungen-Unterstützung (ECMO), ein Geburts- bzw. Körpergewicht unter 2.500 Gramm, bestimmte schwere Formen angeborener Herzfehler sowie auffällige Nierenwerte (Kreatinin-Verhältnis). Neben der Bestätigung bereits bekannter Risikofaktoren zeigte die Studie, dass das Kreatinin-Verhältnis ein besonders aussagekräftiger Laborwert zur Abschätzung des Sterberisikos sein kann. Das entwickelte Verfahren könnte künftig dabei helfen, Behandlungsqualität und Patientenrisiken anhand von Routinedaten schnell, effizient und datenschutzkonform auch über mehrere Kliniken hinweg zu bewerten.
| DOI: | 10.3390/life16060941 |
| Datei: | https://doi.org/10.3390/life16060941 |
Abstract:
Die Studie untersuchte die Daten von 1.700 Kindern und Jugendlichen, die zwischen 2011 und 2020 wegen angeborener Herzfehler operiert wurden. Ziel war es, einen Algorithmus zu entwickeln, der automatisch klinische Routinedaten auswertet und Risikofaktoren für Todesfälle nach Herzoperationen erkennt. Als besonders wichtige Risikofaktoren erwiesen sich der Einsatz einer Herz-Lungen-Unterstützung (ECMO), ein Geburts- bzw. Körpergewicht unter 2.500 Gramm, bestimmte schwere Formen angeborener Herzfehler sowie auffällige Nierenwerte (Kreatinin-Verhältnis). Neben der Bestätigung bereits bekannter Risikofaktoren zeigte die Studie, dass das Kreatinin-Verhältnis ein besonders aussagekräftiger Laborwert zur Abschätzung des Sterberisikos sein kann. Das entwickelte Verfahren könnte künftig dabei helfen, Behandlungsqualität und Patientenrisiken anhand von Routinedaten schnell, effizient und datenschutzkonform auch über mehrere Kliniken hinweg zu bewerten.
C. Fischer,
C. Gulden,
D. Quell,
J. Ziegler,
D. Hellwig,
T. Ganslandt,
T. Pukrop and
P. Pallaoro,Multi-Centric Quality Analysis of Oncological Data in FHIR.
....
Mai
2026.
Abstract:
Für aussagekräftige Forschung mit Daten ist eine hohe Datenqualität sehr wichtig. Je komplexer die Systeme sind, aus denen die Daten stammen, und je mehr Verarbeitungsschritte die Daten durchlaufen, desto größer ist das Risiko für Fehler oder unvollständige Informationen. Solche Qualitätsprobleme können die Ergebnisse von Studien beeinträchtigen. Auch bei standardisierten medizinischen Datensätzen, wie dem onkologischen Basisdatensatz (oBDS), muss deshalb überprüft werden, ob die Daten tatsächlich zuverlässig sind. In dieser Studie wurde die Qualität von Krebsdaten untersucht, die aus sechs deutschen Universitätskliniken stammen und in das FHIR-Format überführt wurden. Dafür wurden automatische Prüfungen mit den Tools Pathling und Great Expectations eingesetzt. Diese überprüften verschiedene Aspekte der Datenqualität, zum Beispiel Vollständigkeit und Plausibilität der Daten. Die Untersuchung zeigte, dass die Datenqualität zwischen den einzelnen Kliniken unterschiedlich ausfällt. Obwohl alle Einrichtungen denselben standardisierten Datensatz verwenden, kann also nicht automatisch von einer gleich hohen Datenqualität ausgegangen werden. Die Ergebnisse sollen künftig in die Real-World-Data-Plattform des Bayerischen Zentrums für Krebsforschung (BZKF) integriert werden. Dadurch erhalten Forschende besseren Zugang zu qualitativ hochwertigen Krebsdaten für wissenschaftliche Studien.
| DOI: | 10.3233/shti260400 |
| Datei: | https://doi.org/10.3233/shti260400 |
Abstract:
Für aussagekräftige Forschung mit Daten ist eine hohe Datenqualität sehr wichtig. Je komplexer die Systeme sind, aus denen die Daten stammen, und je mehr Verarbeitungsschritte die Daten durchlaufen, desto größer ist das Risiko für Fehler oder unvollständige Informationen. Solche Qualitätsprobleme können die Ergebnisse von Studien beeinträchtigen. Auch bei standardisierten medizinischen Datensätzen, wie dem onkologischen Basisdatensatz (oBDS), muss deshalb überprüft werden, ob die Daten tatsächlich zuverlässig sind. In dieser Studie wurde die Qualität von Krebsdaten untersucht, die aus sechs deutschen Universitätskliniken stammen und in das FHIR-Format überführt wurden. Dafür wurden automatische Prüfungen mit den Tools Pathling und Great Expectations eingesetzt. Diese überprüften verschiedene Aspekte der Datenqualität, zum Beispiel Vollständigkeit und Plausibilität der Daten. Die Untersuchung zeigte, dass die Datenqualität zwischen den einzelnen Kliniken unterschiedlich ausfällt. Obwohl alle Einrichtungen denselben standardisierten Datensatz verwenden, kann also nicht automatisch von einer gleich hohen Datenqualität ausgegangen werden. Die Ergebnisse sollen künftig in die Real-World-Data-Plattform des Bayerischen Zentrums für Krebsforschung (BZKF) integriert werden. Dadurch erhalten Forschende besseren Zugang zu qualitativ hochwertigen Krebsdaten für wissenschaftliche Studien.
J. Bankole,
M. Anywar,
J. Heykendorf,
K. Lütje,
H. Riemenschneider,
J. Rupp,
P. Ross and
B. Schreiweis,Timely, AQL-Driven clinical cohort identification in OpenEHR infrastructures.
....
Mai
2026.
Abstract:
Die zeitnahe Identifizierung von Kohorten stellt in Krankenhäusern aufgrund fragmentierter Systeme, verzögerter Kodierung und begrenzter IT-Kapazitäten nach wie vor eine Herausforderung dar. Wir stellen CohortMailer vor, ein schlankes Tool, das die Extraktion von Patientenkohorten aus openEHR-Repositorien mithilfe der Archetype Query Language (AQL) automatisiert und gefilterte Falllisten per E-Mail nach einem festgelegten Zeitplan versendet. Das System wurde an zwei Standorten des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein (UKSH) eingesetzt und führte strukturierte Abfragen durch, wandte regelbasierte Filter an und verteilte tabellarische Zusammenfassungen an die Studienteams. Während einer 30-tägigen Evaluierung erreichte CohortMailer eine Verfügbarkeit von 83,3 % und identifizierte 274 einzelne Patienten. In der Atemwegskohorte erreichte es einen positiven prädiktiven Wert (PPV) von 62,9 % und eine Sensitivität von 50,3 %. Die Ergebnisse zeigen, wie modulare, standardbasierte Automatisierung den manuellen Screening-Aufwand reduzieren und klinische Arbeitsabläufe in Echtzeit unterstützen kann.
| DOI: | 10.3233/shti260415 |
| Datei: | https://doi.org/10.3233/shti260415 |
Abstract:
Die zeitnahe Identifizierung von Kohorten stellt in Krankenhäusern aufgrund fragmentierter Systeme, verzögerter Kodierung und begrenzter IT-Kapazitäten nach wie vor eine Herausforderung dar. Wir stellen CohortMailer vor, ein schlankes Tool, das die Extraktion von Patientenkohorten aus openEHR-Repositorien mithilfe der Archetype Query Language (AQL) automatisiert und gefilterte Falllisten per E-Mail nach einem festgelegten Zeitplan versendet. Das System wurde an zwei Standorten des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein (UKSH) eingesetzt und führte strukturierte Abfragen durch, wandte regelbasierte Filter an und verteilte tabellarische Zusammenfassungen an die Studienteams. Während einer 30-tägigen Evaluierung erreichte CohortMailer eine Verfügbarkeit von 83,3 % und identifizierte 274 einzelne Patienten. In der Atemwegskohorte erreichte es einen positiven prädiktiven Wert (PPV) von 62,9 % und eine Sensitivität von 50,3 %. Die Ergebnisse zeigen, wie modulare, standardbasierte Automatisierung den manuellen Screening-Aufwand reduzieren und klinische Arbeitsabläufe in Echtzeit unterstützen kann.
B. Schreiweis,
B. Kinast,
H. Ulrich,
T. Bronsch,
A. Kock-Schoppenhauer and
B. Bergh,
"A Data-Centric Approach for Health Care and Research in a Health Knowledge Management Platform: Implementation and Requirement-Based Evaluation Study",
JMIR Medical Informatics,
vol. 14,
pp. e83608,
Mä.
2026.
Abstract:
Patientendaten liegen verteilt in vielen verschiedenen IT-Systemen vor und lassen sich kaum gemeinsam nutzen. Am MeDIC des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein wurde deshalb eine Plattform entwickelt, die Daten aus Patientenversorgung und Forschung zusammenführt und vereinheitlicht. Die Plattform integriert mittlerweile Daten von etwa 1,5 Millionen Patienten, darunter Millionen von Nachrichten und Bilddatensätze aus verschiedenen Kliniksystemen. Eine Überprüfung anhand von 39 Anforderungen zeigte, dass 77 % davon erfüllt wurden – in der Praxis wurde die Plattform anhand zweier Szenarien evaluiert. Insgesamt zeigt die Studie, dass eine solche Plattform die Lücke zwischen Klinik und Forschung schließen kann – weitere Funktionen wie KI-gestützte Analysen sind bereits in Planung.
| DOI: | 10.2196/83608 |
| Datei: | https://doi.org/10.2196/83608 |
Abstract:
Patientendaten liegen verteilt in vielen verschiedenen IT-Systemen vor und lassen sich kaum gemeinsam nutzen. Am MeDIC des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein wurde deshalb eine Plattform entwickelt, die Daten aus Patientenversorgung und Forschung zusammenführt und vereinheitlicht. Die Plattform integriert mittlerweile Daten von etwa 1,5 Millionen Patienten, darunter Millionen von Nachrichten und Bilddatensätze aus verschiedenen Kliniksystemen. Eine Überprüfung anhand von 39 Anforderungen zeigte, dass 77 % davon erfüllt wurden – in der Praxis wurde die Plattform anhand zweier Szenarien evaluiert. Insgesamt zeigt die Studie, dass eine solche Plattform die Lücke zwischen Klinik und Forschung schließen kann – weitere Funktionen wie KI-gestützte Analysen sind bereits in Planung.
M. Chaturvedi,
A. Bartz,
C. Denkinger,
C. Klett-Tammen,
M. Kretzschmar,
A. Kuhlmann,
B. Lange,
F. Marx,
R. Mikolajczyk,
I. Monsef,
H. Nguyen,
J. Suer,
N. Skoetz,
V. Jaeger and
A. Karch,
"Guidelines on reporting and assessing dynamic mathematical models of infectious diseases: a scoping review",
BMC Infect Dis,
vol. 26,
no. 1,
pp. 182,
Jan.
2026.
| DOI: | 10.1186/s12879-025-12211-8 |
M. Glock,
A. Erdekian,
M. Rueb,
F. Uhl,
R. Husemann,
J. Stoffers-Winterling,
S. Lindner,
O. Tüscher,
L. Hölzel,
K. Lieb,
K. Adorjan and
H. Wiegand,
"Utilization of mental health services during the first year of the COVID-19 pandemic - a systematic review and meta-analysis.",
Eur Psychiatry,
vol. 69,
no. 1,
pp. e10,
Jan.
2026.
| DOI: | 10.1192/j.eurpsy.2025.10119. |
[en]
K. Schultebraucks,
S. Gershov,
F. Fischer,
K. Wingenfeld,
S. Schmidt,
S. Steinbrecher,
T. Zoller,
F. Steinbeis,
S. M. P"utz,
J. Deckert,
M. Scherer,
I. Br"ohl,
P. Wagner,
K. S. Appel,
M. Kohls,
S. Jiru-Hillmann,
M. Nauck,
B. Lorenz-Depiereux,
S. Blaschke,
A. Muzalyova,
C. Stellbrink,
A. Steinmetz,
M. M. Addo,
E. Dahl,
M. Zettler,
S. Hansch,
A. Dinkel,
V. Keitel,
M. J. G. T. Vehreschild,
J. J. Vehreschild,
F. Paul,
M. Witzenrath,
M. Rose and
C. Otte,
"An externally validated machine learning algorithm for
predicting mental and physical health outcomes three months
post-hospitalization for severe viral infection with
SARS-CoV-2",
Brain Behav. Immun. Health,
vol. 54,
no. 101267,
pp. 101267,
Jul.
2026.
Elsevier BV.
Abstract:
Many individuals hospitalized due to severe viral infections develop mental and physical sequelae, which could potentially be prevented by targeted interventions for those at risk. Our goal was to develop and externally validate an algorithm for predicting mental and physical symptoms after SARS-CoV-2 hospitalization utilizing routinely collected clinical data. Participants were included from two independent samples of the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON): a model development sample (SUEP; N = 451; mean age: 55.6 $\pm$ 15.3; 36.2% female) and an external validation sample (HAP: N = 158; mean age: 55.1 $\pm$ 12.1; 39.9% female). Machine learning models leveraging demographic, clinical and biological variables collected at the time of admission were employed to predict Patient-Reported Outcomes Measurement Information System scores (PROMIS) across 7 domains (physical function, anxiety, depression, fatigue, sleep disturbance, ability to participate in social roles and activities, and pain) three months after SARS-CoV-2 hospitalization. Shapley Additive exPlanation values were used to provide interpretable information about key predictive factors. Approximately 15-20% of participants reported moderate to severe impairment in at least one PROMIS domain three months after hospitalization. For the mental health composite score, the best-performing model achieved RMSE = 1.833 $\pm$ 0.341 and R2 = 0.927 $\pm$ 0.031 in SUEP and RMSE = 3.131 and R2 = 0.893 in HAP. For the physical health composite, the best-performing model achieved RMSE = 2.908 $\pm$ 0.703 and R2 = 0.824 $\pm$ 0.052 in SUEP and RMSE = 3.019 and R2 = 0.850 in HAP. Furthermore, the models achieved high predictive performance across all individual PROMIS domain scores in both samples. We provide an externally validated methodology for accurately predicting mental and physical symptomatology following hospitalization due to a severe viral infection. This approach may facilitate the development of a brief risk stratification tool at the point of hospitalization, enabling early identification of at-risk patients, improving the prediction accuracy of subsequent psychological and physical sequelae, and supporting timely preventive interventions.
Abstract:
Many individuals hospitalized due to severe viral infections develop mental and physical sequelae, which could potentially be prevented by targeted interventions for those at risk. Our goal was to develop and externally validate an algorithm for predicting mental and physical symptoms after SARS-CoV-2 hospitalization utilizing routinely collected clinical data. Participants were included from two independent samples of the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON): a model development sample (SUEP; N = 451; mean age: 55.6 $\pm$ 15.3; 36.2% female) and an external validation sample (HAP: N = 158; mean age: 55.1 $\pm$ 12.1; 39.9% female). Machine learning models leveraging demographic, clinical and biological variables collected at the time of admission were employed to predict Patient-Reported Outcomes Measurement Information System scores (PROMIS) across 7 domains (physical function, anxiety, depression, fatigue, sleep disturbance, ability to participate in social roles and activities, and pain) three months after SARS-CoV-2 hospitalization. Shapley Additive exPlanation values were used to provide interpretable information about key predictive factors. Approximately 15-20% of participants reported moderate to severe impairment in at least one PROMIS domain three months after hospitalization. For the mental health composite score, the best-performing model achieved RMSE = 1.833 $\pm$ 0.341 and R2 = 0.927 $\pm$ 0.031 in SUEP and RMSE = 3.131 and R2 = 0.893 in HAP. For the physical health composite, the best-performing model achieved RMSE = 2.908 $\pm$ 0.703 and R2 = 0.824 $\pm$ 0.052 in SUEP and RMSE = 3.019 and R2 = 0.850 in HAP. Furthermore, the models achieved high predictive performance across all individual PROMIS domain scores in both samples. We provide an externally validated methodology for accurately predicting mental and physical symptomatology following hospitalization due to a severe viral infection. This approach may facilitate the development of a brief risk stratification tool at the point of hospitalization, enabling early identification of at-risk patients, improving the prediction accuracy of subsequent psychological and physical sequelae, and supporting timely preventive interventions.
[en]
J. Leberzammer,
W. T. Abplanalp,
K. Grikscheit,
E. G. Solomonidis,
S. Glaser,
B. Schuhmacher,
M. Merten,
G. Jeremijev,
A. Wilken-Schmitz,
L. Korth,
D. John,
S. G"unther,
C. Kuenne,
M. Looso,
C. Valasarajan,
V. Benes,
F. Jung,
V. Niehaus,
G. Anton,
C. Stellbrink,
C. R"ommele,
S. G"opel,
S. S. Pullamsetti,
J. Vehreschild,
M. Vehreschild,
S. Ciesek,
D. M. Leistner,
A. M. Zeiher,
S. Dimmeler and
S. Cremer,
"Atherosclerosis licenses for an exceeding immune response in
COVID-19 disease by interferon priming in circulating myeloid
cells",
Cardiovasc. Res.,
vol. 122,
no. 1,
pp. 81—97,
Feb.
2026.
Oxford University Press (OUP).
Abstract:
AIMS: Patients with cardiovascular disease (CVD) have an increased risk of developing severe respiratory infections, including COVID-19. However, the underlying molecular mechanisms are not completely understood. It has been previously shown that CVD predisposes to an altered responsiveness to subsequent inflammatory triggers by an imprinted epigenetic memory in innate immune cells. Therefore, we hypothesized that patients with pre-existing atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and COVID-19 display a dysregulated inflammatory response compared to patients without ASCVD due to epigenetically altered immune cells leading to increased disease severity. METHODS AND RESULTS: Single-cell RNA sequencing revealed a dysregulated myeloid immune response with hyperinflammatory and immunosuppressive features in patients with ASCVD and moderate COVID-19. Assay for Transposase-Accessible Chromatin sequencing and in vitro experiments with isolated monocytes infected with SARS-CoV-2 showed epigenetic priming of monocytes from patients with ASCVD towards increased expression of inflammatory mediators and type I interferon signalling. In a German nationwide cohort (NAPKON), using multiplex cytokine assays, enzyme-linked immunosorbent assays, and bulk-RNA sequencing, we confirmed that patients with ASCVD display an exaggerated inflammatory response during moderate COVID-19. CONCLUSION: This study demonstrates that patients with ASCVD show a dysregulated myeloid immune response in moderate COVID-19 disease. Mechanistically, epigenetic imprinting sensitizes myeloid cells of patients with ASCVD to an exaggerated type I interferon-associated immune response.
Abstract:
AIMS: Patients with cardiovascular disease (CVD) have an increased risk of developing severe respiratory infections, including COVID-19. However, the underlying molecular mechanisms are not completely understood. It has been previously shown that CVD predisposes to an altered responsiveness to subsequent inflammatory triggers by an imprinted epigenetic memory in innate immune cells. Therefore, we hypothesized that patients with pre-existing atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and COVID-19 display a dysregulated inflammatory response compared to patients without ASCVD due to epigenetically altered immune cells leading to increased disease severity. METHODS AND RESULTS: Single-cell RNA sequencing revealed a dysregulated myeloid immune response with hyperinflammatory and immunosuppressive features in patients with ASCVD and moderate COVID-19. Assay for Transposase-Accessible Chromatin sequencing and in vitro experiments with isolated monocytes infected with SARS-CoV-2 showed epigenetic priming of monocytes from patients with ASCVD towards increased expression of inflammatory mediators and type I interferon signalling. In a German nationwide cohort (NAPKON), using multiplex cytokine assays, enzyme-linked immunosorbent assays, and bulk-RNA sequencing, we confirmed that patients with ASCVD display an exaggerated inflammatory response during moderate COVID-19. CONCLUSION: This study demonstrates that patients with ASCVD show a dysregulated myeloid immune response in moderate COVID-19 disease. Mechanistically, epigenetic imprinting sensitizes myeloid cells of patients with ASCVD to an exaggerated type I interferon-associated immune response.
K. Allgoewer,
A. Lavenia,
L. Secco,
T. Schaller,
A. Fitzek,
C. Kriebel,
A. T. Azeke,
T. Kondo,
R. Tse,
P. Chui,
S. Schmiedel and
B. Ondruschka,
"Autopsy practices for high-consequence infectious diseases: Global guidelines, alternatives, and the BSL-4 gap",
Emerging Microbes & Infections,
vol. 15,
no. 1,
pp. 2678656,
Dez.
2026.
Abstract:
Der Review befasst sich mit Obduktionen bei hochgefährlichen Infektionskrankheiten (High Consequence Infectious Diseases, HCIDs) wie Ebola, Marburg oder Lassa-Fieber und zeigt, dass Obduktionen entscheidend zum Verständnis neuer und bekannter Infektionskrankheiten beitragen können. Gerade für Erkrankungen, die durch Erreger der höchsten Risikogruppe (RG 4) verursacht werden, ist ein verbessertes Verständnis der Pathophysiologie essentiell, um bislang fehlende spezifische Therapeutika und Impfstoffe zu entwickeln. Doch gerade hier besteht weltweit eine erhebliche Lücke: Während für Obduktionen unter Biosicherheitsstufe 3 detaillierte Empfehlungen existieren, fehlen Leitlinien für Obduktionen unter BSL-4-Bedingungen. Die Publikation vergleicht bestehende internationale Vorgaben, diskutiert alternative Verfahren wie minimalinvasive Gewebeentnahmen und entwickelt erstmals einen strukturierten Vorschlag für die Durchführung von BSL-4-Obduktionen. Die Arbeit unterstreicht die Bedeutung international harmonisierter Standards und leistungsfähiger Obduktionsinfrastrukturen als Bestandteil der Pandemic Preparedness.
| DOI: | 10.1080/22221751.2026.2678656 |
| Datei: | https://doi.org/10.1080/22221751.2026.2678656 |
Abstract:
Der Review befasst sich mit Obduktionen bei hochgefährlichen Infektionskrankheiten (High Consequence Infectious Diseases, HCIDs) wie Ebola, Marburg oder Lassa-Fieber und zeigt, dass Obduktionen entscheidend zum Verständnis neuer und bekannter Infektionskrankheiten beitragen können. Gerade für Erkrankungen, die durch Erreger der höchsten Risikogruppe (RG 4) verursacht werden, ist ein verbessertes Verständnis der Pathophysiologie essentiell, um bislang fehlende spezifische Therapeutika und Impfstoffe zu entwickeln. Doch gerade hier besteht weltweit eine erhebliche Lücke: Während für Obduktionen unter Biosicherheitsstufe 3 detaillierte Empfehlungen existieren, fehlen Leitlinien für Obduktionen unter BSL-4-Bedingungen. Die Publikation vergleicht bestehende internationale Vorgaben, diskutiert alternative Verfahren wie minimalinvasive Gewebeentnahmen und entwickelt erstmals einen strukturierten Vorschlag für die Durchführung von BSL-4-Obduktionen. Die Arbeit unterstreicht die Bedeutung international harmonisierter Standards und leistungsfähiger Obduktionsinfrastrukturen als Bestandteil der Pandemic Preparedness.
[en]
A. Abolhassani,
T. M. Alawathurage,
A. Schmidt,
F. Brand,
L. L. Kilarski,
H. Altmann,
E. Dahl,
S. Frank,
S. G"opel,
F. Hanses,
J. C. Hellmuth,
C. Herr,
A. J. Kaasch,
R. Kobbe,
M. J. Konik,
I. Pink,
C. R"ommele,
J. Rupp,
C. S. Scheer,
M. A. Schneider,
C. Stellbrink,
H. C. Stubbe,
P. Tepasse,
A. Teufel,
I. Vadasz,
M. J. G. T. Vehreschild,
M. Witzenrath,
G. Anton,
I. Br"ohl,
S. Herold,
T. Illig,
S. Jiru-Hillmann,
P. Krawitz,
L. Mitrov,
A. Philipsen,
S. M. P"utz,
M. M. Noethen,
P. Nuernberg,
J. Reese,
O. Riess,
S. Schreiber,
J. Schultze,
F. Steinbeis,
J. J. Vehreschild,
C. Wildberg,
K. U. Ludwig and
E. C. Schulte,
"Genetic contribution to severe COVID-19 in adults under 60
years without major comorbidities in the German National Pandemic
Cohort Network (NAPKON)",
Hum. Genomics,
vol. 20,
no. 1,
pp. 23,
Jan.
2026.
Abstract:
While genome-wide association studies (GWAS) have linked common genetic variants to COVID-19 susceptibility and severity, rare high-impact variants may also contribute to phenotypic heterogeneity. Inborn errors of type I interferon immunity (IFN-I-IEIs), including X-linked TLR7 deficiency, account for ~ 2% of critical COVID-19 cases. In this study, we investigated rare potentially deleterious variants in IFN-I-IEI and GWAS-prioritized genes in young, severely affected COVID-19 patients from the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON). Genome sequencing was performed on 110 hospitalized COVID-19 patients, including 82 males and 28 females, all under 60 years of age and without relevant pre-existing medical conditions. Rare potentially deleterious variants in TLR7 and 25 additional IFN-I-IEI genes, as well as 23 GWAS risk genes for COVID-19 severity, were analyzed based on allele frequency, predicted functional impact, and inheritance pattern models and subsequently classified based on the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) criteria. Polygenic Risk Scores (PRS) were additionally calculated as an exploratory and case-only analysis to assess the contribution of common variant-derived genetic predisposition for severe COVID-19. Consistent with prior findings from other studies in German cohorts, no candidate variants or large deletions were identified in TLR7. However, 7 variants of uncertain significance in IFN-I-IEI genes as well as 13 candidate variants of potential deleterious effect in GWAS risk genes were present in 19 individuals (17.3%). We observed nominally significant differences in PRS distributions, with younger individuals (< 40 years) having higher PRS (p = 0.045) compared to older individuals, and carriers of rare variants having lower PRS compared to non-carriers (p = 0.037). These patterns are consistent with an age-dependent contribution of polygenic risk to severe COVID-19 and a potentially lower polygenic burden among rare-variant carriers, although confirmation in larger well-controlled cohorts will be required. The candidate variants identified in IFN-I-IEI and GWAS risk genes represent targets for further functional studies to clarify their potential contribution to disease risk. These findings highlight the need for future integrative genomic approaches to better understand the joint contribution of common and rare variants to COVID-19 severity.
Abstract:
While genome-wide association studies (GWAS) have linked common genetic variants to COVID-19 susceptibility and severity, rare high-impact variants may also contribute to phenotypic heterogeneity. Inborn errors of type I interferon immunity (IFN-I-IEIs), including X-linked TLR7 deficiency, account for ~ 2% of critical COVID-19 cases. In this study, we investigated rare potentially deleterious variants in IFN-I-IEI and GWAS-prioritized genes in young, severely affected COVID-19 patients from the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON). Genome sequencing was performed on 110 hospitalized COVID-19 patients, including 82 males and 28 females, all under 60 years of age and without relevant pre-existing medical conditions. Rare potentially deleterious variants in TLR7 and 25 additional IFN-I-IEI genes, as well as 23 GWAS risk genes for COVID-19 severity, were analyzed based on allele frequency, predicted functional impact, and inheritance pattern models and subsequently classified based on the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) criteria. Polygenic Risk Scores (PRS) were additionally calculated as an exploratory and case-only analysis to assess the contribution of common variant-derived genetic predisposition for severe COVID-19. Consistent with prior findings from other studies in German cohorts, no candidate variants or large deletions were identified in TLR7. However, 7 variants of uncertain significance in IFN-I-IEI genes as well as 13 candidate variants of potential deleterious effect in GWAS risk genes were present in 19 individuals (17.3%). We observed nominally significant differences in PRS distributions, with younger individuals (< 40 years) having higher PRS (p = 0.045) compared to older individuals, and carriers of rare variants having lower PRS compared to non-carriers (p = 0.037). These patterns are consistent with an age-dependent contribution of polygenic risk to severe COVID-19 and a potentially lower polygenic burden among rare-variant carriers, although confirmation in larger well-controlled cohorts will be required. The candidate variants identified in IFN-I-IEI and GWAS risk genes represent targets for further functional studies to clarify their potential contribution to disease risk. These findings highlight the need for future integrative genomic approaches to better understand the joint contribution of common and rare variants to COVID-19 severity.
[en]
W. Hoffmann,
N. Berg,
J. Schmitt,
P. Ihle,
G. Anton,
T. Datzmann,
B. Franke,
M. Geraedts,
S. Gloystein,
S. Hanß,
P. Heinrich,
E. Henke,
A. Hennings,
P. Heuschmann,
T. Illig,
M. Kraus,
C. Lang,
G. M"uller,
A. Neumann,
S. Ortmann,
V. Priya,
J. Reese,
U. Sax,
S. Scheithauer,
O. Schoffer,
M. Sedlmayr,
S. C. Semler,
E. Swart,
F. Wissing,
S. R. Zeißig and
R. Heyder,
"Health research requires the linking of healthcare-related data",
Gesundheitswesen,
Apr.
2026.
Georg Thieme Verlag KG.
Abstract:
Linking project data and data from routine clinical practice with healthcare-related data is essential for German healthcare research in order to answer complex questions validly and efficiently. Currently, fragmented data sources, heterogeneous legal requirements, and a lack of infrastructure prevent the optimal use and linking of these data. The Network University Medicine (NUM) is therefore developing a dedicated data infrastructure to link primary study data and routine clinical data with external healthcare-related data (e. g., data from statutory and private health insurance companies, data from cancer registries of the federal states, and data from registration offices). The position paper describes the various data worlds, including examples from epidemiological and clinical research that illustrate the added value and challenges of data linkage. In particular, it presents the new structures of the data acceptance and processing center (DAAeD) in the NUM, which is intended to enable quality-assured, data protection-compliant receipt and linkage of data. Standardized application and approval procedures as well as innovative privacy-preserving record linkage procedures are central to this. International experience, including from Scandinavia and the UK, demonstrates the benefits of such infrastructures for research and healthcare. In conclusion, we advocate rapid political and institutional implementation of the recommendations described in order to make health research in Germany competitive in international comparison and to ensure sustainable, patient-centered health care.
Abstract:
Linking project data and data from routine clinical practice with healthcare-related data is essential for German healthcare research in order to answer complex questions validly and efficiently. Currently, fragmented data sources, heterogeneous legal requirements, and a lack of infrastructure prevent the optimal use and linking of these data. The Network University Medicine (NUM) is therefore developing a dedicated data infrastructure to link primary study data and routine clinical data with external healthcare-related data (e. g., data from statutory and private health insurance companies, data from cancer registries of the federal states, and data from registration offices). The position paper describes the various data worlds, including examples from epidemiological and clinical research that illustrate the added value and challenges of data linkage. In particular, it presents the new structures of the data acceptance and processing center (DAAeD) in the NUM, which is intended to enable quality-assured, data protection-compliant receipt and linkage of data. Standardized application and approval procedures as well as innovative privacy-preserving record linkage procedures are central to this. International experience, including from Scandinavia and the UK, demonstrates the benefits of such infrastructures for research and healthcare. In conclusion, we advocate rapid political and institutional implementation of the recommendations described in order to make health research in Germany competitive in international comparison and to ensure sustainable, patient-centered health care.
[en]
T. Kraus,
H. Napierala,
A. Schrimpf,
S. Joos,
S. Blaschke,
F. Hanses,
M. J. G. T. Vehreschild,
E. Hamelmann,
J. Schmidt,
C. S. Scheer,
C. R"ommele,
S. G"opel,
M. Almahfoud,
E. Dahl,
A. Hamprecht,
A. J. Kaasch,
J. Wendel,
B. Ole Jensen,
P. Tepasse,
H. Dashti,
J. J. Vehreschild,
M. Scherer,
I. Br"ohl,
S. Raquib,
C. N"urnberger,
J. Reese,
K. S. Appel,
D. Krefting,
C. F"orster and
N. S. Group,
"Impact of COVID-19 vaccination on post-COVID syndrome across
clinical definitions and phenotypes: a prospective multicenter
cohort study",
Mayo Clin. Proc.,
Mä.
2026.
Elsevier BV.
Abstract:
OBJECTIVES: To assess the impact of COVID-19 vaccination on distinct clinical definitions and phenotypes of post-COVID syndrome (PCS) and identify risk factors for PCS despite vaccination. METHODS: Data were drawn from the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON), including adult COVID-19 patients with known vaccination status recruited between December 2, 2020, and February 13, 2023. PCS prevalence was assessed using 3 clinical definitions: the broad WHO definition (any sequelae at 3 months), symptom clusters (Fatigue, Respiratory, Cognitive), and a symptom-based PCS score reflecting clinical severity. Multivariable logistic regression was employed to estimate the protective effect of vaccination. RESULTS: Among 756 patients, 26% were fully vaccinated ($\geq$2 doses) before infection. Vaccination was associated with a significantly reduced risk of PCS according to the WHO definition (OR 0.555, 95% CI 0.339-0.906), the PCS score (OR 0.536, 95% CI 0.335-0.856), the Respiratory Cluster (OR 0.508, 95% CI 0.295-0.875), and the Cognitive Cluster (OR 0.443, 95% CI 0.213-0.923). In contrast, no protective association was observed for the Fatigue Cluster (OR 0.917, 95% CI 0.554-1.519). The favorable association with vaccination was particularly observed in patients with mild acute symptoms, regardless of hospitalization. The protective effect of vaccination persisted at 12-month follow-up, although fatigue remained unaffected. CONCLUSION: Findings indicate that broader PCS definitions may mask clinically relevant heterogeneity and support the need for differentiated, phenotype-oriented definitions that reflect clinical presentations of PCS, including differential responses to vaccination. Such refined clinical definitions may facilitate exploration of whether these phenotypes reflect distinct underlying pathophysiological mechanisms.
Abstract:
OBJECTIVES: To assess the impact of COVID-19 vaccination on distinct clinical definitions and phenotypes of post-COVID syndrome (PCS) and identify risk factors for PCS despite vaccination. METHODS: Data were drawn from the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON), including adult COVID-19 patients with known vaccination status recruited between December 2, 2020, and February 13, 2023. PCS prevalence was assessed using 3 clinical definitions: the broad WHO definition (any sequelae at 3 months), symptom clusters (Fatigue, Respiratory, Cognitive), and a symptom-based PCS score reflecting clinical severity. Multivariable logistic regression was employed to estimate the protective effect of vaccination. RESULTS: Among 756 patients, 26% were fully vaccinated ($\geq$2 doses) before infection. Vaccination was associated with a significantly reduced risk of PCS according to the WHO definition (OR 0.555, 95% CI 0.339-0.906), the PCS score (OR 0.536, 95% CI 0.335-0.856), the Respiratory Cluster (OR 0.508, 95% CI 0.295-0.875), and the Cognitive Cluster (OR 0.443, 95% CI 0.213-0.923). In contrast, no protective association was observed for the Fatigue Cluster (OR 0.917, 95% CI 0.554-1.519). The favorable association with vaccination was particularly observed in patients with mild acute symptoms, regardless of hospitalization. The protective effect of vaccination persisted at 12-month follow-up, although fatigue remained unaffected. CONCLUSION: Findings indicate that broader PCS definitions may mask clinically relevant heterogeneity and support the need for differentiated, phenotype-oriented definitions that reflect clinical presentations of PCS, including differential responses to vaccination. Such refined clinical definitions may facilitate exploration of whether these phenotypes reflect distinct underlying pathophysiological mechanisms.
[en]
M. L. Benesch Vidal,
A. Haack,
S. Anders-Lohner,
J. Munzinger,
L. D. Keil,
J. N. Albrecht,
L. Borger,
R. Twerenbold,
B. Ondruschka,
S. Blankenberg and
P. M. Becher,
"Implementation of post-mortem examinations within a large population-based cohort: results from the Hamburg City Health Study",
Clinical Research in Cardiology,
pp. Epub ahead of print,
Jan.
2026.
Abstract:
Die Studie untersucht die Durchführung konventioneller Autopsien innerhalb der Hamburg City Health Study (HCHS) und deren Bedeutung für die Bestimmung von Todesursachen. Insgesamt verstarben während der Beobachtungszeit 354 Teilnehmende, von denen jedoch nur ein kleiner Teil (23 Fälle) obduziert wurde. In etwa 43 % dieser Fälle bestätigte die Autopsie die zuvor angenommene Todesursache, während in rund 17 % Abweichungen oder Unklarheiten zwischen klinischer Diagnose und Autopsiebefund bestanden. In den übrigen Fällen war die Todesursache allein anhand äußerer Befunde nicht eindeutig feststellbar, weshalb eine Obduktion durchgeführt wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass Autopsien zwar organisatorisch und ethisch herausfordernd sind, aber wichtige zusätzliche Informationen zur genaueren Bestimmung von Todesursachen liefern.
| DOI: | 10.1007/s00392-025-02829-8 |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00392-025-02829-8 |
Abstract:
Die Studie untersucht die Durchführung konventioneller Autopsien innerhalb der Hamburg City Health Study (HCHS) und deren Bedeutung für die Bestimmung von Todesursachen. Insgesamt verstarben während der Beobachtungszeit 354 Teilnehmende, von denen jedoch nur ein kleiner Teil (23 Fälle) obduziert wurde. In etwa 43 % dieser Fälle bestätigte die Autopsie die zuvor angenommene Todesursache, während in rund 17 % Abweichungen oder Unklarheiten zwischen klinischer Diagnose und Autopsiebefund bestanden. In den übrigen Fällen war die Todesursache allein anhand äußerer Befunde nicht eindeutig feststellbar, weshalb eine Obduktion durchgeführt wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass Autopsien zwar organisatorisch und ethisch herausfordernd sind, aber wichtige zusätzliche Informationen zur genaueren Bestimmung von Todesursachen liefern.
[en]
A. K. Kuderna,
N. K. Schneider,
R. Heyder,
G. Schmidt and
P. Boor,
"Infrastructure and policy reforms to facilitate collaboration in medical research",
Nature Reviews Nephrology,
pp. Epub ahead of print,
Jun.
2026.
Abstract:
Der Kommentar adressiert, welche infrastrukturellen und politischen Reformen notwendig sind, um den Austausch großer Datenmengen und die Zusammenarbeit vieler Standorte in der medizinischen Forschung effizienter zu gestalten. Anhand der Entwicklungen in Deutschland beschreiben die Autor*innen, wie mit dem Netzwerk Universitätsmedizin (NUM), dem Nationalen Obduktionsregister (NAREG), optimierten Ethikverfahren (one study, one vote) sowie digitalen Plattformen wichtige Voraussetzungen für eine moderne, datengetriebene Forschung geschaffen wurden. Das Ziel sollte sein, administrative Hürden abzubauen, Forschungsdaten besser nutzbar zu machen und multizentrische Studien schneller umzusetzen. Gleichzeitig wird deutlich, dass nationale Maßnahmen künftig durch internationale und europäische Regelungen ergänzt werden müssen, um medizinische Forschung in Deutschland nachhaltig zu stärken. Der Beitrag unterstreicht die Bedeutung leistungsfähiger Forschungsinfrastrukturen und harmonisierter Rahmenbedingungen für die Medizin der Zukunft.
| DOI: | 10.1038/s41581-026-01090-0 |
| Datei: | https://www.nature.com/articles/s41581-026-01090-0 |
Abstract:
Der Kommentar adressiert, welche infrastrukturellen und politischen Reformen notwendig sind, um den Austausch großer Datenmengen und die Zusammenarbeit vieler Standorte in der medizinischen Forschung effizienter zu gestalten. Anhand der Entwicklungen in Deutschland beschreiben die Autor*innen, wie mit dem Netzwerk Universitätsmedizin (NUM), dem Nationalen Obduktionsregister (NAREG), optimierten Ethikverfahren (one study, one vote) sowie digitalen Plattformen wichtige Voraussetzungen für eine moderne, datengetriebene Forschung geschaffen wurden. Das Ziel sollte sein, administrative Hürden abzubauen, Forschungsdaten besser nutzbar zu machen und multizentrische Studien schneller umzusetzen. Gleichzeitig wird deutlich, dass nationale Maßnahmen künftig durch internationale und europäische Regelungen ergänzt werden müssen, um medizinische Forschung in Deutschland nachhaltig zu stärken. Der Beitrag unterstreicht die Bedeutung leistungsfähiger Forschungsinfrastrukturen und harmonisierter Rahmenbedingungen für die Medizin der Zukunft.
[en]
B. Sailer,
S. Sari-Yavuz,
S. Biergans,
R. Verb"ucheln,
L. Achauer,
P. Rosenberger,
M. Hardt and
M. Koeppen,
"Interpretable machine learning models for predicting
perioperative myocardial injury in non-cardiac surgery",
Eur. Heart J. Digit. Health,
vol. 7,
no. 6,
pp. ztag093,
Jul.
2026.
Oxford University Press (OUP).
Abstract:
Aims: Perioperative myocardial injury (PMI) is a frequent and often asymptomatic complication after non-cardiac surgery and is associated with increased short- and long-term mortality. Conventional risk scores, such as the Revised Cardiac Risk Index (RCRI), have limited predictive accuracy and are infrequently used in clinical practice. We aimed to develop and temporally validate an interpretable machine learning model using Explainable Boosting Machines (EBMs) to predict PMI from routine pre-operative data. Methods and results: In this retrospective cohort study at a tertiary care centre in Germany, we included 9323 adult patients undergoing 9824 non-cardiac surgical procedures between 2014 and 2023 who received post-operative high-sensitivity cardiac troponin testing as part of routine care. PMI was defined as a post-operative elevation of high-sensitivity cardiac troponin above the upper reference limit. An EBM was trained on structured pre-operative data from 2014 to 2021 and evaluated in a temporally independent test cohort from 2022 to 2023, with performance compared with logistic regression, random forest, XGBoost, and a modified RCRI. Model discrimination, calibration, and Brier scores were assessed. Feature contributions were examined using internal shape functions and SHAP values. PMI occurred in 2804 procedures (28.5%). The EBM achieved the highest predictive performance (AUROC 0.730, 95% CI 0.720-0.740), outperforming all comparators. Calibration was robust across clinically relevant risk ranges. Key predictors included age, leukocyte count, renal function, potassium, and platelet count. The EBM identified high-risk patients more efficiently than the modified RCRI and ESC guideline-based strategies (Number Needed to Evaluate 3.0 vs. 3.5) and reduced troponin assays by 18.2% in the temporally independent cohort. Conclusion: An interpretable machine learning model trained on routine clinical data can accurately predict PMI and outperform existing risk scores. The EBM supports individualized risk stratification and may enhance perioperative decision-making and resource allocation within a guideline-directed testing population. Prospective and external validation is required before clinical implementation.
Abstract:
Aims: Perioperative myocardial injury (PMI) is a frequent and often asymptomatic complication after non-cardiac surgery and is associated with increased short- and long-term mortality. Conventional risk scores, such as the Revised Cardiac Risk Index (RCRI), have limited predictive accuracy and are infrequently used in clinical practice. We aimed to develop and temporally validate an interpretable machine learning model using Explainable Boosting Machines (EBMs) to predict PMI from routine pre-operative data. Methods and results: In this retrospective cohort study at a tertiary care centre in Germany, we included 9323 adult patients undergoing 9824 non-cardiac surgical procedures between 2014 and 2023 who received post-operative high-sensitivity cardiac troponin testing as part of routine care. PMI was defined as a post-operative elevation of high-sensitivity cardiac troponin above the upper reference limit. An EBM was trained on structured pre-operative data from 2014 to 2021 and evaluated in a temporally independent test cohort from 2022 to 2023, with performance compared with logistic regression, random forest, XGBoost, and a modified RCRI. Model discrimination, calibration, and Brier scores were assessed. Feature contributions were examined using internal shape functions and SHAP values. PMI occurred in 2804 procedures (28.5%). The EBM achieved the highest predictive performance (AUROC 0.730, 95% CI 0.720-0.740), outperforming all comparators. Calibration was robust across clinically relevant risk ranges. Key predictors included age, leukocyte count, renal function, potassium, and platelet count. The EBM identified high-risk patients more efficiently than the modified RCRI and ESC guideline-based strategies (Number Needed to Evaluate 3.0 vs. 3.5) and reduced troponin assays by 18.2% in the temporally independent cohort. Conclusion: An interpretable machine learning model trained on routine clinical data can accurately predict PMI and outperform existing risk scores. The EBM supports individualized risk stratification and may enhance perioperative decision-making and resource allocation within a guideline-directed testing population. Prospective and external validation is required before clinical implementation.
[en]
B. Sailer,
S. Sari-Yavuz,
S. Biergans,
R. Verb"ucheln,
L. Achauer,
P. Rosenberger,
M. Hardt and
M. Koeppen,
"Interpretable machine learning models for predicting
perioperative myocardial injury in non-cardiac surgery",
Eur. Heart J. Digit. Health,
vol. 7,
no. 6,
pp. ztag093,
Jul.
2026.
Oxford University Press (OUP).
Abstract:
Perioperativer Myokardschaden ist eine häufige, oft asymptomatische Komplikation nach nicht-kardialen Operationen und mit einer erhöhten Sterblichkeit und Krankheitslast assoziiert. In dieser retrospektiven Studie wurden pre-operative Daten von 9.323 Patientinnen und Patienten genutzt, um mögliche Risikofaktoren mittels Machine Learning zu untersuchen. Ein besonderer Fokus lag dabei auf sog. erklärbaren Modellen wie der Explainable Boosting Machine (EBM), welche einfach nachvollziehbare Entscheidungen liefern. Die EBM erreichte von allen getesteten Modellen die höchste prädiktive Performanz (AUROC 0.730, 95% CI 0.720–0.740). Zu den Risikofaktoren zählten fortgeschrittenes Alter, auffällige Werte bei den weißen Blutkörperchen, der Nierenfunktion, dem Kaliumspiegel und der Thrombozytenzahl. Dieser Ansatz könnte Ärztinnen und Ärzten helfen die Untersuchungen auf diejenigen Patienten zu konzentrieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit von Komplikationen am höchsten ist.
Abstract:
Perioperativer Myokardschaden ist eine häufige, oft asymptomatische Komplikation nach nicht-kardialen Operationen und mit einer erhöhten Sterblichkeit und Krankheitslast assoziiert. In dieser retrospektiven Studie wurden pre-operative Daten von 9.323 Patientinnen und Patienten genutzt, um mögliche Risikofaktoren mittels Machine Learning zu untersuchen. Ein besonderer Fokus lag dabei auf sog. erklärbaren Modellen wie der Explainable Boosting Machine (EBM), welche einfach nachvollziehbare Entscheidungen liefern. Die EBM erreichte von allen getesteten Modellen die höchste prädiktive Performanz (AUROC 0.730, 95% CI 0.720–0.740). Zu den Risikofaktoren zählten fortgeschrittenes Alter, auffällige Werte bei den weißen Blutkörperchen, der Nierenfunktion, dem Kaliumspiegel und der Thrombozytenzahl. Dieser Ansatz könnte Ärztinnen und Ärzten helfen die Untersuchungen auf diejenigen Patienten zu konzentrieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit von Komplikationen am höchsten ist.
P. Bartsch,
O. Krebs,
C. Augustin,
M. Aepfelbacher,
H. Rohde and
B. Berinson,
"IS-Pro-based pathogen detection in explanted heart valves of suspected endocarditis patients",
Microbiology Spectrum,
vol. 14,
no. 4,
pp. e0398425,
Apr.
2026.
American Society for Microbiology.
Abstract:
Die infektiöse Endokarditis (IE) ist nach wie vor schwer zu diagnostizieren, insbesondere wenn in Blut- und Gewebekulturen keine Erreger nachgewiesen werden können. Doch ist der genaue Nachweis des Erregers unerlässlich, um eine gezielte Therapie einzuleiten und den Einsatz von Breitbandantibiotika zu reduzieren. Diese Studie zeigt, dass der „Molecular Culture ID“ (MC-ID)-Test die Diagnostik bei kulturnegativen Herzklappenproben deutlich verbessert und häufig Erreger identifiziert, die bei konventionellen und molekularen Tests übersehen werden. MC-ID klärt zudem Fälle, die durch polymikrobielle Infektionen oder eine eingeschränkte taxonomische Auflösung erschwert werden, und liefert in vielen Fällen eine Identifizierung auf Artenebene oder eine klinisch verwertbare Identifizierung.
| DOI: | 10.1128/spectrum.03984-25 |
| Datei: | https://journals.asm.org/doi/full/10.1128/spectrum.03984-25 |
Abstract:
Die infektiöse Endokarditis (IE) ist nach wie vor schwer zu diagnostizieren, insbesondere wenn in Blut- und Gewebekulturen keine Erreger nachgewiesen werden können. Doch ist der genaue Nachweis des Erregers unerlässlich, um eine gezielte Therapie einzuleiten und den Einsatz von Breitbandantibiotika zu reduzieren. Diese Studie zeigt, dass der „Molecular Culture ID“ (MC-ID)-Test die Diagnostik bei kulturnegativen Herzklappenproben deutlich verbessert und häufig Erreger identifiziert, die bei konventionellen und molekularen Tests übersehen werden. MC-ID klärt zudem Fälle, die durch polymikrobielle Infektionen oder eine eingeschränkte taxonomische Auflösung erschwert werden, und liefert in vielen Fällen eine Identifizierung auf Artenebene oder eine klinisch verwertbare Identifizierung.
J. Bergmann,
A. Balandin,
S. Drynda,
G. Elke,
M. Klein,
R. Otto and
D. Schunk,
"Kinder und Jugendliche in deutschen Notaufnahmen",
Medizinische Klinik - Intensivmedizin und Notfallmedizin,
vol. 121,
no. 3,
pp. 193—200,
Apr.
2026.
Abstract:
Die geplante Krankenhaus- und Notfallreform in Deutschland strebt unter anderem eine Umstrukturierung der Notfallversorgung hin zu integrierten Notfallzentren (INZ) und integrierten Notfallzentren für Kinder- und Jugendliche (KINZ) an. Derzeit besteht eine Lücke an aktuellen Daten über die Vorstellungsgründe und die Inanspruchnahme von Notaufnahmen durch Patienten unter 18 Jahren. Die vorliegende Studie bietet eine multizentrische Analyse der häufigsten Vorstellungsgründe von Kindern und Jugendlichen in deutschen Notaufnahmen an.
| DOI: | 10.1007/s00063-025-01254-z |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00063-025-01254-z |
Abstract:
Die geplante Krankenhaus- und Notfallreform in Deutschland strebt unter anderem eine Umstrukturierung der Notfallversorgung hin zu integrierten Notfallzentren (INZ) und integrierten Notfallzentren für Kinder- und Jugendliche (KINZ) an. Derzeit besteht eine Lücke an aktuellen Daten über die Vorstellungsgründe und die Inanspruchnahme von Notaufnahmen durch Patienten unter 18 Jahren. Die vorliegende Studie bietet eine multizentrische Analyse der häufigsten Vorstellungsgründe von Kindern und Jugendlichen in deutschen Notaufnahmen an.
H. Düsing,
R. Otto,
M. Raschke,
F. Walcher,
S. Drynda,
C. Waydhas and
S. Oeckenpöhler,
"Orthopädie und Unfallchirurgie in deutschen Notaufnahmen",
Die Unfallchirurgie,
Feb.
2026.
Abstract:
Notaufnahmen sind zentraler Bestandteil der Notfallversorgung in Deutschland. Der vom Gemeinsamen Bundesausschuss (G-BA) beschlossene Aufbau von Zentralen Notaufnahmen und die geforderten Qualifikationen des ärztlichen Personals verändern die deutschlandweite Notfallversorgung. Über die verschiedenen in der Notaufnahme versorgten Patientengruppen ist bisher allerdings nicht viel bekannt.
| DOI: | 10.1007/s00113-026-01685-z |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00113-026-01685-z |
Abstract:
Notaufnahmen sind zentraler Bestandteil der Notfallversorgung in Deutschland. Der vom Gemeinsamen Bundesausschuss (G-BA) beschlossene Aufbau von Zentralen Notaufnahmen und die geforderten Qualifikationen des ärztlichen Personals verändern die deutschlandweite Notfallversorgung. Über die verschiedenen in der Notaufnahme versorgten Patientengruppen ist bisher allerdings nicht viel bekannt.
[en]
T. J. Hartung,
F. Steigerwald,
A. Romanello,
C. Kodde,
M. Endres,
S. Frank,
P. Heuschmann,
P. Koehler,
S. Krohn,
D. Pape,
J. Schaller,
S. St"ocklein,
I. Vadasz,
J. Vehreschild,
M. Witzenrath,
T. Zoller,
C. Finke and
N. S. Group,
"Post-COVID fatigue is associated with reduced cortical
thickness after hospitalization",
Ann. Clin. Transl. Neurol.,
vol. 13,
no. 4,
pp. 755—766,
Apr.
2026.
Wiley.
Abstract:
OBJECTIVE: Neuropsychiatric symptoms are among the most prevalent sequelae of COVID-19, particularly among hospitalized patients. Recent research has identified volumetric brain changes associated with COVID-19. However, it currently remains poorly understood how brain changes relate to post-COVID fatigue and cognitive deficits. We, therefore, aimed to assess structural brain changes after hospitalization for COVID-19 and their associations with cognitive performance and fatigue. METHODS: We analyzed data from n = 57 patients previously hospitalized for COVID-19 (63% male, mean age 52 years) from the prospective, multicentric high-resolution platform of the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON-HAP) and n = 57 matched healthy control participants (HC). We assessed cortical thickness and subcortical volumes in high-resolution T1-weighted MRI and their associations with cognitive performance (Montreal Cognitive Assessment) and fatigue (Fatigue Severity Scale). RESULTS: Patients exhibited statistically significant reductions of cortical thickness in parahippocampal gyri and the temporal lobe (all p[FDR-corrected] < 0.05) as well as reduced hippocampal volumes compared to HC (left, Cohen's d [95% CI] = 0.50 [0.12-0.8]; right d = 0.43 [0.05-0.80]). Higher acute COVID-19 severity was associated with reduced cortical thickness, particularly in the olfactory system. Furthermore, reduced cortical thickness of the temporal poles and the anterior and posterior cingulate gyrus was associated with more severe post-acute fatigue. INTERPRETATION: Our results identify long-lasting macrostructural brain changes after moderate to severe COVID-19 that correlate with acute disease severity and long-term fatigue. Early identification and targeted interventions for patients at risk of persistent brain changes are needed. TRIAL REGISTRATION: NAPKON-HAP is registered at clinicaltrials.gov (NCT04747366).
Abstract:
OBJECTIVE: Neuropsychiatric symptoms are among the most prevalent sequelae of COVID-19, particularly among hospitalized patients. Recent research has identified volumetric brain changes associated with COVID-19. However, it currently remains poorly understood how brain changes relate to post-COVID fatigue and cognitive deficits. We, therefore, aimed to assess structural brain changes after hospitalization for COVID-19 and their associations with cognitive performance and fatigue. METHODS: We analyzed data from n = 57 patients previously hospitalized for COVID-19 (63% male, mean age 52 years) from the prospective, multicentric high-resolution platform of the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON-HAP) and n = 57 matched healthy control participants (HC). We assessed cortical thickness and subcortical volumes in high-resolution T1-weighted MRI and their associations with cognitive performance (Montreal Cognitive Assessment) and fatigue (Fatigue Severity Scale). RESULTS: Patients exhibited statistically significant reductions of cortical thickness in parahippocampal gyri and the temporal lobe (all p[FDR-corrected] < 0.05) as well as reduced hippocampal volumes compared to HC (left, Cohen's d [95% CI] = 0.50 [0.12-0.8]; right d = 0.43 [0.05-0.80]). Higher acute COVID-19 severity was associated with reduced cortical thickness, particularly in the olfactory system. Furthermore, reduced cortical thickness of the temporal poles and the anterior and posterior cingulate gyrus was associated with more severe post-acute fatigue. INTERPRETATION: Our results identify long-lasting macrostructural brain changes after moderate to severe COVID-19 that correlate with acute disease severity and long-term fatigue. Early identification and targeted interventions for patients at risk of persistent brain changes are needed. TRIAL REGISTRATION: NAPKON-HAP is registered at clinicaltrials.gov (NCT04747366).
[en]
F. Heinrich,
J. Lücke,
S. Zhang,
M. Sabihi,
C. Bernreuther,
K. Giersch,
L. Allweiss,
K. Hartmann,
E. Thies,
P. Lange,
J. Matschke,
A. A. Kühl,
R. Mothes,
H. Radbruch,
A. S. Schröder,
A. Heinemann,
M. Dandri,
M. Aepfelbacher,
S. Huber,
A. Giannou,
M. Glatzel,
B. Ondruschka,
M. Lütgehetmann and
S. Krasemann,
"Spatiotemporal distribution of SARS-CoV-2 vaccines and vaccine-related proteins in mice and humans",
Scientific Reports,
vol. 16,
no. 1,
pp. 15479,
Mai
2026.
Abstract:
Die Studie untersucht die räumlich-zeitliche Verteilung der Impfstoffe BNT162b2 und mRNA-1273 bei Mäusen und verstorbenen Menschen. Dabei zeigte sich, dass sowohl die Impfstoff-mRNA als auch das gebildete Spike-Protein hauptsächlich an der Injektionsstelle im Muskel nachweisbar sind. Muskelassoziierte Fibroblasten stellten dabei eine wesentliche Quelle der Spike-Protein-Expression dar, während in Immunzellen der Impfstelle keine entsprechende Expression festgestellt wurde. Während in der Studie bei Menschen in extramuskulären Organen keine mRNA-Impfstoff-bezogene mRNA oder Spike-Proteine nachgewiesen werden konnten, wurden diese bei Mäusen in mehreren Organen nachgewiesen, sogar noch bis zu 7 Tage nach der Erstimpfung. Zusammengenommen verbessern diese Daten das Verständnis der Kinetik und Verteilungsmuster von mRNA-Impfstoffen und liefern wertvolle Erkenntnisse, die Wissenschaftlern als Orientierung dienen können, um zukünftige Therapien auf Basis von mRNA-Impfstoffen gegebenenfalls weiter zu verfeinern.
| DOI: | 10.1038/s41598-026-47568-6 |
| Datei: | https://www.nature.com/articles/s41598-026-47568-6 |
Abstract:
Die Studie untersucht die räumlich-zeitliche Verteilung der Impfstoffe BNT162b2 und mRNA-1273 bei Mäusen und verstorbenen Menschen. Dabei zeigte sich, dass sowohl die Impfstoff-mRNA als auch das gebildete Spike-Protein hauptsächlich an der Injektionsstelle im Muskel nachweisbar sind. Muskelassoziierte Fibroblasten stellten dabei eine wesentliche Quelle der Spike-Protein-Expression dar, während in Immunzellen der Impfstelle keine entsprechende Expression festgestellt wurde. Während in der Studie bei Menschen in extramuskulären Organen keine mRNA-Impfstoff-bezogene mRNA oder Spike-Proteine nachgewiesen werden konnten, wurden diese bei Mäusen in mehreren Organen nachgewiesen, sogar noch bis zu 7 Tage nach der Erstimpfung. Zusammengenommen verbessern diese Daten das Verständnis der Kinetik und Verteilungsmuster von mRNA-Impfstoffen und liefern wertvolle Erkenntnisse, die Wissenschaftlern als Orientierung dienen können, um zukünftige Therapien auf Basis von mRNA-Impfstoffen gegebenenfalls weiter zu verfeinern.
J. Bienzeisler,
M. K. Hertwig,
H. Heidemeyer,
M. Alhaskir,
R. W. Majeed,
A. Kombeiz,
W. Hoy,
S. Huening,
F. Goettgens,
J. Unterkofler,
S. Rademacher,
D. Panagiotidis,
V. Marewski,
A. Sommer,
W. Schirrmeister,
F. Walcher,
R. Otto,
S. Ehrentreich,
H. H. Beyel,
V. Peeva,
C. T. Schwanen,
M. Pegoraro,
B. Zoch-Lesniak,
J. Pollmanns,
R. Wittmar,
D. G. Stillfried,
R. Röhrig,
S. K. Beckers,
W. M. P. Aalst and
J. C. Brokmann,
"Trans-sectoral patient pathways in urgent and emergency care (TRANSPARENT study): protocol for a prospective, mixed-methods study in Germany",
BMJ Open,
vol. 16,
no. 2,
2026.
British Medical Journal Publishing Group.
Abstract:
Introduction Urgent and emergency care in Germany is delivered across multiple, loosely connected sectors. In the absence of coherent, time-resolved data on patient movements between emergency medical services (EMS), out-of-hours ambulatory care, emergency departments (EDs) and inpatient care, inefficiencies and coordination gaps remain difficult to quantify. A process-centric, trans-sectoral analysis is required to characterise real-world patient pathways and identify actionable levers for improvement. The study aims to reconstruct, model and analyse patient pathways for urgent health complaints across all relevant sectors of the healthcare system in a German model region.Methods and analysis We will employ a mixed-methods observational study design. Routine data from EMS, out-of-hours ambulatory care, EDs and subsequent inpatient care will be pseudonymised at source, linked via a trusted third party and analysed within a trusted research environment. Time-stamped event logs will support process mining for discovery, conformance and performance analysis alongside descriptive statistics with stratification by context, such as setting, time of day, urgency and patient cohorts. Anonymous cross-sectional surveys of patients and front-line professionals, complemented by quarterly snapshot surveys in out-of-hours ambulatory care and interviews, will provide convergent evidence on the motives, barriers and coordination of utilisation behaviour. Enrolment for surveys is anticipated from the fourth quarter of 2025; routine data capture covers 1 January\textendash31 December 2026; analyses and dissemination run until 31 December 2027.Ethics and dissemination The study received ethical approval from the Ethics Committee of the Medical Faculty at RWTH Aachen University (EK 25-351). Survey modules are conducted anonymously with voluntary participation and without collection of direct identifiers; routine care data are processed in pseudonymised form and analysed within a trusted research environment. Stakeholder interviews will be conducted with informed consent. Results will be disseminated through peer-reviewed publications, conference presentations and summary reports for participating institutions and stakeholders, complemented by plain-language materials to support patient-centred navigation.Trial registration number DRKS00035916.
| DOI: | 10.1136/bmjopen-2025-114590 |
Abstract:
Introduction Urgent and emergency care in Germany is delivered across multiple, loosely connected sectors. In the absence of coherent, time-resolved data on patient movements between emergency medical services (EMS), out-of-hours ambulatory care, emergency departments (EDs) and inpatient care, inefficiencies and coordination gaps remain difficult to quantify. A process-centric, trans-sectoral analysis is required to characterise real-world patient pathways and identify actionable levers for improvement. The study aims to reconstruct, model and analyse patient pathways for urgent health complaints across all relevant sectors of the healthcare system in a German model region.Methods and analysis We will employ a mixed-methods observational study design. Routine data from EMS, out-of-hours ambulatory care, EDs and subsequent inpatient care will be pseudonymised at source, linked via a trusted third party and analysed within a trusted research environment. Time-stamped event logs will support process mining for discovery, conformance and performance analysis alongside descriptive statistics with stratification by context, such as setting, time of day, urgency and patient cohorts. Anonymous cross-sectional surveys of patients and front-line professionals, complemented by quarterly snapshot surveys in out-of-hours ambulatory care and interviews, will provide convergent evidence on the motives, barriers and coordination of utilisation behaviour. Enrolment for surveys is anticipated from the fourth quarter of 2025; routine data capture covers 1 January\textendash31 December 2026; analyses and dissemination run until 31 December 2027.Ethics and dissemination The study received ethical approval from the Ethics Committee of the Medical Faculty at RWTH Aachen University (EK 25-351). Survey modules are conducted anonymously with voluntary participation and without collection of direct identifiers; routine care data are processed in pseudonymised form and analysed within a trusted research environment. Stakeholder interviews will be conducted with informed consent. Results will be disseminated through peer-reviewed publications, conference presentations and summary reports for participating institutions and stakeholders, complemented by plain-language materials to support patient-centred navigation.Trial registration number DRKS00035916.
[en]
M. Mirus,
A. Dietze,
O. Tiebel,
J. Beyer-Westendorf,
O. Grottke,
F. Tesch,
P. M. Spieth and
L. Heubner,
"Viscoelastic point-of-care testing for monitoring unfractionated
heparin in critically ill patients: a prospective observational
study comparing ClotPro™ IN/HI-Test, aPTT
and Anti-Xa activity",
BMC Anesthesiol.,
vol. 26,
no. 1,
Mä.
2026.
Springer Science and Business Media LLC.
Abstract:
In dieser Studie wurde untersucht, wie die Blutverdünnung mit unfraktioniertem Heparin bei schwer kranken Intensivpatientinnen und -patienten am besten überwacht werden kann. Die Forschenden verglichen dabei einen modernen Gerinnungstest direkt am Krankenbett (ClotPro®) mit den bisher üblichen Labormethoden. Die Ergebnisse zeigen, dass der neue Test die tatsächliche Heparinwirkung genauer widerspiegelt als die häufig verwendete aPTT-Messung und besser zwischen zu niedriger, passender und zu hoher Dosierung unterscheiden kann. Dadurch könnte die Behandlung künftig schneller und gezielter angepasst werden, insbesondere wenn spezielle Laboruntersuchungen nicht sofort verfügbar sind. Die Autorinnen und Autoren sehen in dem Verfahren daher eine vielversprechende Ergänzung für die Überwachung der Blutgerinnung auf Intensivstationen.
Abstract:
In dieser Studie wurde untersucht, wie die Blutverdünnung mit unfraktioniertem Heparin bei schwer kranken Intensivpatientinnen und -patienten am besten überwacht werden kann. Die Forschenden verglichen dabei einen modernen Gerinnungstest direkt am Krankenbett (ClotPro®) mit den bisher üblichen Labormethoden. Die Ergebnisse zeigen, dass der neue Test die tatsächliche Heparinwirkung genauer widerspiegelt als die häufig verwendete aPTT-Messung und besser zwischen zu niedriger, passender und zu hoher Dosierung unterscheiden kann. Dadurch könnte die Behandlung künftig schneller und gezielter angepasst werden, insbesondere wenn spezielle Laboruntersuchungen nicht sofort verfügbar sind. Die Autorinnen und Autoren sehen in dem Verfahren daher eine vielversprechende Ergänzung für die Überwachung der Blutgerinnung auf Intensivstationen.
TRANSPARENT,
A. R. Group,
J. Bienzeisler,
H. Heidemeyer,
R. Roehrig,
A. Kombeiz,
M. Alhaskir,
M. Hertwig,
J. Unterkofler,
J. Brokmann,
R. Otto,
D. Panagiotidis,
H. H. Beyel,
M. Pegoraro,
V. Peeva,
C. T. Schwanen,
W. M. P. Van Der Aalst,
B. Zoch-Lesniak,
R. Wittmar and
R. W. Majeed,
"A Regional Data Space for Urgent and Emergency Care in Germany"
in Studies in Health Technology and Informatics, Giacomini, Mauro and Delgado, Jaime and Arvanitis, Theodoros N. and Andrikopoulou, Elisavet and Benis, Arriel and Balestra, Gabriella and Bellazzi, Riccardo and Gallos, Parisis and Gatta, Roberto and Giacobbe, Daniele Roberto and Giordano, Noemi and Hägglund, Maria and Lindsköld, Lars and Lhotska, Lenka and Marceglia, Sara and Parimbelli, Enea and Sacchi, Lucia and Soda, Paolo and Stoicu-Tivadar, Lăcrămioara and Veltri, Pierangelo and Vizza, Patrizia, Eds.
IOS Press,
Mai
2026.
Abstract:
Fragmented documentation across emergency medical services, emergency departments, and outpatient care hinders the analysis of patient pathways. This work presents a data space that enables the creation of process-mining-ready event logs from heterogeneous routine data used within the TRANSPARENT study to analyze patient pathways in Germany. Using a Design Science Research approach, the data space was developed to link primary care, prehospital, and emergency department data from the national AKTIN infrastructure through local pseudonymization, a trusted third party for record linkage, and a trusted research environment. Governance follows national and European privacy regulations. The infrastructure represents the first framework of its kind in Germany for accessing comprehensive, cross-sectoral data from urgent and emergency care.
| DOI: | 10.3233/SHTI260382 |
| ISBN: | 978-1-64368-661-5 |
| Datei: | https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI260382 |
Abstract:
Fragmented documentation across emergency medical services, emergency departments, and outpatient care hinders the analysis of patient pathways. This work presents a data space that enables the creation of process-mining-ready event logs from heterogeneous routine data used within the TRANSPARENT study to analyze patient pathways in Germany. Using a Design Science Research approach, the data space was developed to link primary care, prehospital, and emergency department data from the national AKTIN infrastructure through local pseudonymization, a trusted third party for record linkage, and a trusted research environment. Governance follows national and European privacy regulations. The infrastructure represents the first framework of its kind in Germany for accessing comprehensive, cross-sectoral data from urgent and emergency care.
H. Heidemeyer,
E. Wedek,
R. W. Majeed,
K. U. Heitmann,
A. Kombeiz,
S. Ehrentreich,
S. Drynda,
R. Otto,
W. Schirrmeister,
R. Röhrig and
J. Bienzeisler,
"Extending Interoperable Emergency Department Data: Standards-Based Design and Evaluation in AKTIN"
in Studies in Health Technology and Informatics, Giacomini, Mauro and Delgado, Jaime and Arvanitis, Theodoros N. and Andrikopoulou, Elisavet and Benis, Arriel and Balestra, Gabriella and Bellazzi, Riccardo and Gallos, Parisis and Gatta, Roberto and Giacobbe, Daniele Roberto and Giordano, Noemi and Hägglund, Maria and Lindsköld, Lars and Lhotska, Lenka and Marceglia, Sara and Parimbelli, Enea and Sacchi, Lucia and Soda, Paolo and Stoicu-Tivadar, Lăcrămioara and Veltri, Pierangelo and Vizza, Patrizia, Eds.
IOS Press,
Mai
2026.
Abstract:
Interoperable datasets and infrastructures are technically and organizationally difficult to modify, making timely incorporation of newly emerging clinical concepts very difficult. Flexible yet standards-conformant mechanisms are needed to accommodate unforeseen documentation requirements without disrupting established infrastructures based on slowly evolving datasets. This work aims to enable controlled extensibility of the HL7 CDA and FHIR–based emergency department dataset within the AKTIN infrastructure through a “wildcard” mechanism for structured addition of new variables. We implemented two open CDA entry templates and integrated them into the existing AKTIN data-processing pipeline, combined with corresponding FHIR profiles to enable semantic alignment across standards. Evaluation with synthetic CDA documents demonstrated standards-conformant processing throughout validation, transformation, and storage in the AKTIN data warehouse. While FHIR has already defined extension options, the proposed wildcard mechanism provides a concept for controlled extensibility in CDA infrastructures. It preserves interoperability and provenance within defined datatype boundaries and establishes a foundation for future governance and real-world evaluation.
| DOI: | 10.3233/SHTI260369 |
| ISBN: | 978-1-64368-661-5 |
| Datei: | https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI260369 |
Abstract:
Interoperable datasets and infrastructures are technically and organizationally difficult to modify, making timely incorporation of newly emerging clinical concepts very difficult. Flexible yet standards-conformant mechanisms are needed to accommodate unforeseen documentation requirements without disrupting established infrastructures based on slowly evolving datasets. This work aims to enable controlled extensibility of the HL7 CDA and FHIR–based emergency department dataset within the AKTIN infrastructure through a “wildcard” mechanism for structured addition of new variables. We implemented two open CDA entry templates and integrated them into the existing AKTIN data-processing pipeline, combined with corresponding FHIR profiles to enable semantic alignment across standards. Evaluation with synthetic CDA documents demonstrated standards-conformant processing throughout validation, transformation, and storage in the AKTIN data warehouse. While FHIR has already defined extension options, the proposed wildcard mechanism provides a concept for controlled extensibility in CDA infrastructures. It preserves interoperability and provenance within defined datatype boundaries and establishes a foundation for future governance and real-world evaluation.
K. Tahar,
W. Schirrmeister,
S. Ehrentreich,
S. Drynda,
J. Bienzeisler,
F. Walcher and
R. Otto,
"Harmonized Data Quality Assessments on Emergency Data Across Multiple Hospitals"
in Studies in Health Technology and Informatics, Giacomini, Mauro and Delgado, Jaime and Arvanitis, Theodoros N. and Andrikopoulou, Elisavet and Benis, Arriel and Balestra, Gabriella and Bellazzi, Riccardo and Gallos, Parisis and Gatta, Roberto and Giacobbe, Daniele Roberto and Giordano, Noemi and Hägglund, Maria and Lindsköld, Lars and Lhotska, Lenka and Marceglia, Sara and Parimbelli, Enea and Sacchi, Lucia and Soda, Paolo and Stoicu-Tivadar, Lăcrămioara and Veltri, Pierangelo and Vizza, Patrizia, Eds.
IOS Press,
Mai
2026.
Abstract:
We present harmonized data quality (DQ) assessments of EHR data extracted from the emergency departments (EDs) of different hospitals. The analyzed data included 1,420,198 cases across six data items. Five DQ indicators and related parameters encompassing the completeness and uniqueness dimensions were evaluated automatically across 52 EDs. Our assessments revealed 64,536 DQ issues, all of which were completeness issues. Seven leading EDs had the highest score (100%) across all indicators. In contrast, ten EDs scored below 50% in terms of the completeness of daily data collection due to data gaps. Our study provides effective methods and promising results that support the secondary use of EHR data in clinical research and public health. It can be used for DQ benchmarking across various EDs.
| DOI: | 10.3233/SHTI260146 |
| ISBN: | 978-1-64368-661-5 |
| Datei: | https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI260146 |
Abstract:
We present harmonized data quality (DQ) assessments of EHR data extracted from the emergency departments (EDs) of different hospitals. The analyzed data included 1,420,198 cases across six data items. Five DQ indicators and related parameters encompassing the completeness and uniqueness dimensions were evaluated automatically across 52 EDs. Our assessments revealed 64,536 DQ issues, all of which were completeness issues. Seven leading EDs had the highest score (100%) across all indicators. In contrast, ten EDs scored below 50% in terms of the completeness of daily data collection due to data gaps. Our study provides effective methods and promising results that support the secondary use of EHR data in clinical research and public health. It can be used for DQ benchmarking across various EDs.
A. R. Group,
A. Kombeiz,
E. Wedek,
S. Hüning,
H. Heidemeyer,
R. W. Majeed,
R. Röhrig and
J. Bienzeisler,
"Implementing a Secure CI/CD Pipeline for Verifiable Trust in a Federated Health Data Network"
in Studies in Health Technology and Informatics, Giacomini, Mauro and Delgado, Jaime and Arvanitis, Theodoros N. and Andrikopoulou, Elisavet and Benis, Arriel and Balestra, Gabriella and Bellazzi, Riccardo and Gallos, Parisis and Gatta, Roberto and Giacobbe, Daniele Roberto and Giordano, Noemi and Hägglund, Maria and Lindsköld, Lars and Lhotska, Lenka and Marceglia, Sara and Parimbelli, Enea and Sacchi, Lucia and Soda, Paolo and Stoicu-Tivadar, Lăcrămioara and Veltri, Pierangelo and Vizza, Patrizia, Eds.
IOS Press,
Mai
2026.
Abstract:
Software supply chain attacks threaten the trust essential for Federated Health Data Networks. We designed and evaluated a secure CI/CD pipeline for the German AKTIN Data Warehouse. The pipeline generates signatures, SBOMs, and provenance attestations, enabling participants to independently verify software integrity. An initial baseline assessment successfully produced these artifacts and identified 264 high-severity vulnerabilities, primarily from legacy components. The approach provides a transferable model for establishing verifiable trust and strengthening security in federated health infrastructures.
| DOI: | 10.3233/SHTI260434 |
| ISBN: | 978-1-64368-661-5 |
| Datei: | https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI260434 |
Abstract:
Software supply chain attacks threaten the trust essential for Federated Health Data Networks. We designed and evaluated a secure CI/CD pipeline for the German AKTIN Data Warehouse. The pipeline generates signatures, SBOMs, and provenance attestations, enabling participants to independently verify software integrity. An initial baseline assessment successfully produced these artifacts and identified 264 high-severity vulnerabilities, primarily from legacy components. The approach provides a transferable model for establishing verifiable trust and strengthening security in federated health infrastructures.
M. Chaturvedi,
A. Bartz,
C. M. Denkinger,
C. Klett-Tammen,
M. Kretzschmar,
A. Kuhlmann,
B. Lange,
F. M. Marx,
R. Mikolajczyk,
I. Monsef,
H. T. Nguyen,
J. Suer,
N. Skoetz,
V. K. Jaeger and
A. Karch,Guidelines on reporting and assessing dynamic mathematical models of infectious diseases: a scoping review,
2026.
C. Bartenschlager,
R. Frey,
M. Freitag and
et al,
"Managing hospital visitor admission during Covid-19: A discrete-event simulation by the data of a German University Hospital".
Gehalten auf der Hawaii International Conference on System Sciences 2022.
| DOI: | 10.24251/HICSS.2022.449 |
K. O. Yusuf,
S. Hanss and
D. Krefting,
"Towards a Consistent Representation of Contradictions Within Health Data for Efficient Implementation of Data Quality Assessments.",
Studies in Health Technology and Informatics, eBook Serie,
vol. 302.
B. Lorenz-Depiereux,
S. Hopff,
H. Valentin,
M. Scherer,
S. Berger,
G. Anton,
B. Balzuweit,
T. Bahmer,
T. Illig,
A. Blumentritt,
C. Schäfer,
S. Hanss,
M. Nauck,
D. Krefting,
S. Schreiber,
M. Witzenrath,
J. Schaller,
W. Lieb,
D. Stahl,
J. Vehreschild,
M. Kraus,
On Behalf Of The Napkon Study Group and
N. Ethics Coordination,
"Poster Biobank-Symposium: Ethik-Koordination in NUKLEUS am Beispiel von NAPKON – Herausforderungen und Chancen".
M. Kraus,
C. Hampf,
T. Bahls,
W. Hoffmann,
M. Bialke,
A. Blumentritt,
F. Moser,
S. Lang,
E. Sargsyan and
A. Stehn,
"Poster Biobank-Symposium: Semantic Consent Code (SCC) Optionen für mehr Einheitlichkeit bei der Codierung und Abfrage von Einwilligungsinhalten".
C. Klein,
M. Borsche,
A. Balck and
et al,
"One-year surveillance of SARS-CoV-2 transmission of the ELISA Cohort: A model for population-based monitoring of infection risk",
Science Adv.
M. Jukic,
A. Dunkel,
B. Haller and
et al,
"Persistent loss of smell and taste perception in subjects with anti-SARS-CoV-2 antibodies".
M. Kahn,
S. Zellmer,
A. Ebigbo and
et al,
"Progress of the vaccination campaign among HCW in AGP in Germany".
A. Wulff,
P. Biermann,
T. von Landesberger and
et al,
"A Smart Infection Control System for COVID-19 Infections in Hospitals"
in Conference on 66. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS) 2021.
| Datei: | https://www.egms.de/static/de/meetings/gmds2021/21gmds058.shtml |
A. Bludau,
R. Egelkamp,
L. Ehlkes,
H. Grundmann,
A. Dilthey,
C. Hornberg,
N. Fischer,
C. Drosten and
S. Reuter,
"Use of integrated genomic surveillance by local public health authorities: Recommendations based on a mixed-methods study of current adoption, applications and success factors, Germany, 2023",
Jul.
2025.
| DOI: | 10.2807/1560-7917.ES.2025.30.28.2500508 |
A. Sobkowiak,
N. Scherff,
V. Almsick,
F. Schuler,
T. J. Brix,
A. Mellmann and
V. Schwierzeck,
"Characterization of vanA-harboring plasmids supports
differentiation of outbreak-related and sporadic
vancomycin-resistant Enterococcus faecium isolates in a tertiary
care hospital",
BMC Microbiology,
vol. 25,
no. 1,
pp. 337,
Mai
2025.
Abstract:
In dieser Studie wurde ein Ausbruch von Vancomycin-resistentem Enterococcus faecium (VREfm) in einem Krankenhaus untersucht. Die Forschenden analysierten über 400 Bakterienproben mithilfe einer speziellen Genomsequenzierung, um herauszufinden, wie sich die Keime verbreitet haben. Sie entdeckten, dass alle zum Ausbruch gehörenden Bakterien ein nahezu identisches Resistenz-Plasmid (vanA-Plasmid) trugen, was half, echte Ausbruchsfälle von einzelnen, nicht zusammenhängenden Fällen zu unterscheiden. Die Übertragung fand vor allem über gemeinsam genutzte Patientenzimmer statt. Nachdem strengere Hygienemaßnahmen eingeführt worden waren, kam es zu keinen weiteren Ansteckungen mehr.
Abstract:
In dieser Studie wurde ein Ausbruch von Vancomycin-resistentem Enterococcus faecium (VREfm) in einem Krankenhaus untersucht. Die Forschenden analysierten über 400 Bakterienproben mithilfe einer speziellen Genomsequenzierung, um herauszufinden, wie sich die Keime verbreitet haben. Sie entdeckten, dass alle zum Ausbruch gehörenden Bakterien ein nahezu identisches Resistenz-Plasmid (vanA-Plasmid) trugen, was half, echte Ausbruchsfälle von einzelnen, nicht zusammenhängenden Fällen zu unterscheiden. Die Übertragung fand vor allem über gemeinsam genutzte Patientenzimmer statt. Nachdem strengere Hygienemaßnahmen eingeführt worden waren, kam es zu keinen weiteren Ansteckungen mehr.
[en]
B. Kinast,
J. Wiedekopf,
H. Ulrich and
B. Schreiweis,
"Extracting LOINC Codes from a Laboratory Information System's
Index: Addressing Semantic Interoperability with Web Scraping",
Stud Health Technol Inform,
vol. 324,
pp. 234—239,
Apr.
2025.
Abstract:
In dieser Studie wurde untersucht, wie man Laborwerte aus einem internen Krankenhaus-System besser standardisieren kann, damit sie leichter zwischen verschiedenen IT-Systemen ausgetauscht und für Forschung genutzt werden können. Viele Labors arbeiten noch mit eigenen Codes, was die Weiterverwendung der Daten erschwert. Die Forschenden entwickelten daher einen automatisierten Prozess, der diese internen Codes ausliest und ihnen passende internationale LOINC-Codes zuordnet. Von fast 3.000 Laborparametern konnten so rund 27 % automatisch standardisiert werden. Das Verfahren zeigt, dass eine solche Automatisierung funktioniert, macht aber auch deutlich, dass Laborsoftware künftig direkt LOINC unterstützen sollte, um vollständige und gut nutzbare Daten zu ermöglichen.
Abstract:
In dieser Studie wurde untersucht, wie man Laborwerte aus einem internen Krankenhaus-System besser standardisieren kann, damit sie leichter zwischen verschiedenen IT-Systemen ausgetauscht und für Forschung genutzt werden können. Viele Labors arbeiten noch mit eigenen Codes, was die Weiterverwendung der Daten erschwert. Die Forschenden entwickelten daher einen automatisierten Prozess, der diese internen Codes ausliest und ihnen passende internationale LOINC-Codes zuordnet. Von fast 3.000 Laborparametern konnten so rund 27 % automatisch standardisiert werden. Das Verfahren zeigt, dass eine solche Automatisierung funktioniert, macht aber auch deutlich, dass Laborsoftware künftig direkt LOINC unterstützen sollte, um vollständige und gut nutzbare Daten zu ermöglichen.
K. Grikscheit,
A. Berger,
H. Rabenau,
N. Kohmer,
K. S. Appel,
M. Scherer,
R. Bals,
S. Blaschke,
A. Hamprecht,
S. M. Hopff,
D. Krefting,
P. Meybohm,
C. Nürnberger,
P. Heuschmann,
C. Pley,
S. M. N. Miranda,
E. Dahl,
B. Jensen,
T. Illig,
G. Anton,
J. J. Vehreschild and
S. Ciesek,
"Occurrence and clinical correlates of SARS-CoV-2 viremia in two German patient cohorts",
Emerging Microbes & Infections,
vol. 14,
no. 1,
pp. 2459137,
01
2025.
Taylor & Francis.
| DOI: | 10.1080/22221751.2025.2459137 |
S. Buchka,
A. Hapfelmeier,
J. S. Kirschke,
V. Steuerwald,
M. Naumann,
I. Soto-Rey,
S. O. Rohr,
F. Kramer,
L. Behrens,
E. Oswald,
T. Kümpfel,
H. Zimmermann,
V. S. Hoffmann,
M. Hagedorn,
F. Albashiti,
M. Krumbholz,
U. Ziemann,
O. Kohlbacher,
B. Sailer,
V. Braunmüller,
S. Biergans,
M. Herr,
U. Ernemann,
E. Bürkle,
B. Bender,
A. Daul,
C. Ruff,
J. Römhild,
B. Wiestler,
D. Sepp,
H. Spengler,
P. Pallaoro,
M. Boeker,
F. Kohlmayer,
V. Dehmelt,
A. Berthele,
M. Mühlau,
P. Uibel,
J. Wauschkuhn,
K. Kuhn,
M. Senel,
I. Vardakas,
D. Taranu,
H. A. Kestler,
N. Sollmann,
B. I. Ön,
S. Bilger,
U. Mansmann,
A. Bayas,
J. Havla,
M. C. Kowarik,
H. Tumani and
B. H. and,
"External validation of a multiple sclerosis treatment decision score using data from the ProVal-MS cohort study",
Therapeutic Advances in Neurological Disorders,
vol. 18,
pp. 17562864251391095,
Nov.
2025.
Abstract:
Es wurde ein Multiple-Sklerose-Behandlungsentscheings-Score (MS-TDS) mit Daten aus der ProVal-MS-Studie validiert. Der MS-TDS sagt die Wahrscheinlichkeit des Auftretens mindestens einer neuen oder sich vergrößernden T2-Läsion innerhalb von 6-24 Monaten nach Ausbruch der Erkrankung voraus und unterstützt die Entscheidung zwischen der Einleitung einer Plattformbehandlung oder einen "abwartenden" Ansatz. Ein sekundäres Ziel war die Machbarkeit von datenschutzkonformen Verbundkonzepten bei der Zusammenarbeit von mehreren Datenintegrationszentren aufzuzeigen.
| DOI: | 10.1177/17562864251391095 |
Abstract:
Es wurde ein Multiple-Sklerose-Behandlungsentscheings-Score (MS-TDS) mit Daten aus der ProVal-MS-Studie validiert. Der MS-TDS sagt die Wahrscheinlichkeit des Auftretens mindestens einer neuen oder sich vergrößernden T2-Läsion innerhalb von 6-24 Monaten nach Ausbruch der Erkrankung voraus und unterstützt die Entscheidung zwischen der Einleitung einer Plattformbehandlung oder einen "abwartenden" Ansatz. Ein sekundäres Ziel war die Machbarkeit von datenschutzkonformen Verbundkonzepten bei der Zusammenarbeit von mehreren Datenintegrationszentren aufzuzeigen.
A. S. L. Graefe,
F. Rehburg,
S. Alkarkoukly,
D. Danis,
A. Gr"onke,
M. R. H"ubner,
A. Bartschke,
T. Debertshäuser,
S. A. I. Klopfenstein,
J. Sass,
J. Fleck,
M. Rehberg,
J. Zsch"untzsch,
E. F. Nyoungui,
T. Kalashnikova,
L. Murgu\'ıa-Favela,
B. Derfalvi,
N. A. M. Wright,
S. Moosa,
S. Ogishima,
O. Semler,
S. Wiegand,
P. K"uhnen,
C. J. Mungall,
M. A. Haendel,
P. N. Robinson,
S. Thun and
O. Beyan,
"RareLink: scalable REDCap-based framework for rare disease
interoperability linking international registries to FHIR and
Phenopackets",
npj Genomic Medicine,
vol. 10,
no. 1,
pp. 72,
Nov.
2025.
Abstract:
Die Publikation stellt ein neuartiges Framework namens RareLink vor. REDCap wird zwar häufig in der Forschung zu seltenen Erkrankungen genutzt, bietet jedoch nur geringe Interoperabilität mit internationalen Gesundheitsstandards. RareLink, ein Open-Source-Framework auf Basis eines ontologiebasierten Common Data Models, ermöglicht einen standardisierten Datenaustausch zwischen REDCap, internationalen Registern und Analysewerkzeugen. Es verknüpft Daten mit GA4GH-Phenopackets und HL7-FHIR-Profilen. Das Framework wurde international entwickelt und anhand eines simulierten Kabuki-Syndrom-Patient Kohort erfolgreich getestet.
Abstract:
Die Publikation stellt ein neuartiges Framework namens RareLink vor. REDCap wird zwar häufig in der Forschung zu seltenen Erkrankungen genutzt, bietet jedoch nur geringe Interoperabilität mit internationalen Gesundheitsstandards. RareLink, ein Open-Source-Framework auf Basis eines ontologiebasierten Common Data Models, ermöglicht einen standardisierten Datenaustausch zwischen REDCap, internationalen Registern und Analysewerkzeugen. Es verknüpft Daten mit GA4GH-Phenopackets und HL7-FHIR-Profilen. Das Framework wurde international entwickelt und anhand eines simulierten Kabuki-Syndrom-Patient Kohort erfolgreich getestet.
[en]
S. E. Kocman,
H. K"oster,
C. Gulden,
L. A. Kapsner,
I. Engel,
H. Prokosch and
J. M. Mang,
"Is Research Data Trustworthy? A Quality Comparison Between
FHIR, Trinetx and Clinical Data Sources",
Stud Health Technol Inform,
vol. 327,
pp. 703—707,
Mai
2025.
Abstract:
Diese Studie untersuchte die Qualität und Vollständigkeit von medizinischen Routinedaten aus drei verschiedenen digitalen Datenquellen eines Universitätsklinikums. Die Forschenden verglichen wichtige Informationen wie Diagnosen, Behandlungen und Laborwerte zwischen den Systemen. Insgesamt waren die Daten weitgehend konsistent, es traten jedoch Unterschiede auf – zum Beispiel durch verschiedene Codiersysteme, Filterungen oder fehleranfällige Übertragungsprozesse. Solche Abweichungen können die Auswertung in der Forschung beeinflussen. Die Studie zeigt, wie wichtig es ist, die Herkunft und Verarbeitung von Routinedaten genau zu verstehen, um verlässliche Ergebnisse in der klinischen Forschung zu erzielen.
Abstract:
Diese Studie untersuchte die Qualität und Vollständigkeit von medizinischen Routinedaten aus drei verschiedenen digitalen Datenquellen eines Universitätsklinikums. Die Forschenden verglichen wichtige Informationen wie Diagnosen, Behandlungen und Laborwerte zwischen den Systemen. Insgesamt waren die Daten weitgehend konsistent, es traten jedoch Unterschiede auf – zum Beispiel durch verschiedene Codiersysteme, Filterungen oder fehleranfällige Übertragungsprozesse. Solche Abweichungen können die Auswertung in der Forschung beeinflussen. Die Studie zeigt, wie wichtig es ist, die Herkunft und Verarbeitung von Routinedaten genau zu verstehen, um verlässliche Ergebnisse in der klinischen Forschung zu erzielen.
M. Arruda Botelho,
C. Ata Baykara,
A. Burak "Unal,
N. Pfeifer and
M. Akg"un,
"Privacy-preserving AUC computation in distributed machine
learning with PHT-meDIC",
PLOS Digital Health,
vol. 4,
no. 11,
pp. e0000753,
Nov.
2025.
Public Library of Science.
Abstract:
In dieser Arbeit wurde eine Lösung entwickelt, um die Güte von KI-Modellen – gemessen über die AUC – auch dann sicher berechnen zu können, wenn verschiedene Einrichtungen ihre sensiblen Daten nicht miteinander teilen dürfen. Die Forschenden stellten zwei Methoden vor: eine, die die AUC völlig exakt und datenschutzkonform berechnet, und eine zweite, die schneller ist und trotzdem sehr genaue Ergebnisse liefert. Beide Verfahren nutzen moderne Verschlüsselungstechniken, damit weder die wahren Diagnosen noch die Modellvorhersagen offengelegt werden. In der Gesundheitsplattform PHT-meDIC konnten die Methoden erfolgreich getestet und ihre Praxistauglichkeit gezeigt werden. Der frei verfügbare Programmcode erleichtert es anderen, die Verfahren im Rahmen kooperativer, datenschutzfreundlicher KI-Lösungen zu übernehmen.
Abstract:
In dieser Arbeit wurde eine Lösung entwickelt, um die Güte von KI-Modellen – gemessen über die AUC – auch dann sicher berechnen zu können, wenn verschiedene Einrichtungen ihre sensiblen Daten nicht miteinander teilen dürfen. Die Forschenden stellten zwei Methoden vor: eine, die die AUC völlig exakt und datenschutzkonform berechnet, und eine zweite, die schneller ist und trotzdem sehr genaue Ergebnisse liefert. Beide Verfahren nutzen moderne Verschlüsselungstechniken, damit weder die wahren Diagnosen noch die Modellvorhersagen offengelegt werden. In der Gesundheitsplattform PHT-meDIC konnten die Methoden erfolgreich getestet und ihre Praxistauglichkeit gezeigt werden. Der frei verfügbare Programmcode erleichtert es anderen, die Verfahren im Rahmen kooperativer, datenschutzfreundlicher KI-Lösungen zu übernehmen.
J. Evers,
N. Altschuck,
C. Mehl,
L. Rüthrich,
L. Harst,
F. Walther,
O. Steidle,
A. Suckow,
R. Hecker,
J. Schmitt and
M. Geraedts,
"Development of a pandemic-related core set of quality indicators for quality and patient safety in University Hospitals in Germany.",
BMC Health Serv Research,
vol. 25,
no. 1,
pp. 43,
Jan.
2025.
| DOI: | 10.1186/s12913-024-12194-3 |
[en]
M. Macedo,
J. Wiedekopf,
T. Hillmer,
B. Schreiweis,
S. Saalfeld and
H. Ulrich,
"From text to knowledge: An end-to-end extraction pipeline for
clinical information",
Stud. Health Technol. Inform.,
vol. 329,
pp. 1074—1078,
Aug.
2025.
Abstract:
Die Publikation beschreibt die Extraktion von Allergieinformationen aus Entlassbriefen des UKSH mittels verschiedener Large-Language-Modelle. Zusätzlich wurden die Allergieinformationen nach der Extraktion automatisiert SNOMED CT codiert und als FHIR Observations abgelegt.
Abstract:
Die Publikation beschreibt die Extraktion von Allergieinformationen aus Entlassbriefen des UKSH mittels verschiedener Large-Language-Modelle. Zusätzlich wurden die Allergieinformationen nach der Extraktion automatisiert SNOMED CT codiert und als FHIR Observations abgelegt.
[en]
T. Bronsch,
M. Anywar,
B. Kinast,
H. Ulrich,
M. Macedo,
J. Kruse,
P. Behrend and
B. Schreiweis,
"Implementation of a patient consent management at a German
medical data integration center",
Stud. Health Technol. Inform.,
vol. 329,
pp. 1626—1627,
Aug.
2025.
Abstract:
Die Publikation beschreibt die Integration der Broad Consent Informationen in das UKSH MeDIC mit der Erfassung im Primärsystem, der JSON-basierten Übermittlung an das MeDIC. Darüber hinaus werden die zentraler Speicherung in einer IHE Advanced Patient Privacy Consents (APPC) Komponente, sowie abfragbarer und auswertbarer Umsetzungen in openEHR und MII FHIR Kerndatensatz beschrieben.
Abstract:
Die Publikation beschreibt die Integration der Broad Consent Informationen in das UKSH MeDIC mit der Erfassung im Primärsystem, der JSON-basierten Übermittlung an das MeDIC. Darüber hinaus werden die zentraler Speicherung in einer IHE Advanced Patient Privacy Consents (APPC) Komponente, sowie abfragbarer und auswertbarer Umsetzungen in openEHR und MII FHIR Kerndatensatz beschrieben.
[en]
A. Schramm,
J. Raidt,
S. Riepenhausen,
C. M. T. Nygaard,
R. Tenardi-Wenge,
T. Qvist,
P. Witt,
M. Storck,
H. Olbrich,
K. G. Nielsen and
H. Omran,
"Limitations of PICADAR as a diagnostic predictive tool for
primary ciliary dyskinesia",
Front. Mol. Biosci.,
vol. 12,
no. 1691758,
pp. 1691758,
Dez.
2025.
Frontiers Media SA.
Abstract:
Die Primary Ciliary Dyskinesia Rule (PICADAR) ist ein diagnostisches Prognoseinstrument, das derzeit von der European Respiratory Society (ERS) empfohlen wird, um die Wahrscheinlichkeit einer Diagnose der primären ziliären Dyskinesie (PCD) zu beurteilen. Trotz ihrer Empfehlung gemäß der aktuellen ERS-Diagnoseleitlinie für PCD ist die Leistungsfähigkeit der PICADAR noch nicht ausreichend untersucht. Die Studie zeigt, dass der PICADAR eine begrenzte Sensitivität, insbesondere bei Personen ohne Lateralitätsdefekte (61 %) oder ohne charakteristische ultrastrukturelle Defekte (59 %), hat. Daher sollte der PICADAR nicht als einziger Faktor für die Einleitung einer diagnostischen Abklärung herangezogen werden und mit Vorsicht als primärer Faktor für die Einschätzung der Wahrscheinlichkeit einer PCD verwendet werden. Es werden alternative Prognoseinstrumente benötigt, insbesondere für PCD-Patienten mit normaler Körperzusammensetzung und normaler Ultrastruktur.
Abstract:
Die Primary Ciliary Dyskinesia Rule (PICADAR) ist ein diagnostisches Prognoseinstrument, das derzeit von der European Respiratory Society (ERS) empfohlen wird, um die Wahrscheinlichkeit einer Diagnose der primären ziliären Dyskinesie (PCD) zu beurteilen. Trotz ihrer Empfehlung gemäß der aktuellen ERS-Diagnoseleitlinie für PCD ist die Leistungsfähigkeit der PICADAR noch nicht ausreichend untersucht. Die Studie zeigt, dass der PICADAR eine begrenzte Sensitivität, insbesondere bei Personen ohne Lateralitätsdefekte (61 %) oder ohne charakteristische ultrastrukturelle Defekte (59 %), hat. Daher sollte der PICADAR nicht als einziger Faktor für die Einleitung einer diagnostischen Abklärung herangezogen werden und mit Vorsicht als primärer Faktor für die Einschätzung der Wahrscheinlichkeit einer PCD verwendet werden. Es werden alternative Prognoseinstrumente benötigt, insbesondere für PCD-Patienten mit normaler Körperzusammensetzung und normaler Ultrastruktur.
C. Lohr,
J. Faller,
A. Riedel,
H. M. Nguyen,
M. Wolfien,
J. Hofenbitzer,
L. Modersohn,
J. Romberg,
F. Prasser,
J. Omeirat,
Y. Wen,
O. Galusch,
U. Hahn,
M. Seiferling,
C. Dieterich,
P. Kl"ugl,
F. Matthies,
J. Kind,
M. Boeker,
M. L"offler and
F. Meineke,
"GeMTeX's DE-identification in action: Lessons learned &
devil's details"
in Studies in Health Technology and Informatics,
IOS Press,
Sep.
2025.
Abstract:
Im Jahr 2024 startete das GeMTeX-Projekt die bislang größte Deidentifizierungsinitiative für deutschsprachige klinische Berichte und veröffentlichte im Rahmen einer Pilotstudie GraSCCoPHI, das erste de-identifizierte deutschsprachige Goldstandard-Korpus aus synthetischen Entlassungsberichten. Die Publikation beschreibt den De-Identifizierungs-Workflow, das Management der Annotationstools sowie der Erfahrungen in der Vorannotation, etwa beim Zusammenstellen und Schulen der Annotationsteams und bei der Weiterentwicklung der Richtlinien. Im ersten Jahr entstanden intern etwa 9.000 Dokumente mit ~20 Millionen Tokens, und die Autoren berichten über quantitative Befunde zur Menge identifizierbarer Informationen pro Dokument. Wichtige Erkenntnisse sind verschiedene ungeplante Schwierigkeiten beim Rollout an sechs Klinikstandorten und die Beobachtung, dass weniger als 20 % der Annotationen einen Großteil dieser Probleme verursachen (Pareto-Effekt).
Abstract:
Im Jahr 2024 startete das GeMTeX-Projekt die bislang größte Deidentifizierungsinitiative für deutschsprachige klinische Berichte und veröffentlichte im Rahmen einer Pilotstudie GraSCCoPHI, das erste de-identifizierte deutschsprachige Goldstandard-Korpus aus synthetischen Entlassungsberichten. Die Publikation beschreibt den De-Identifizierungs-Workflow, das Management der Annotationstools sowie der Erfahrungen in der Vorannotation, etwa beim Zusammenstellen und Schulen der Annotationsteams und bei der Weiterentwicklung der Richtlinien. Im ersten Jahr entstanden intern etwa 9.000 Dokumente mit ~20 Millionen Tokens, und die Autoren berichten über quantitative Befunde zur Menge identifizierbarer Informationen pro Dokument. Wichtige Erkenntnisse sind verschiedene ungeplante Schwierigkeiten beim Rollout an sechs Klinikstandorten und die Beobachtung, dass weniger als 20 % der Annotationen einen Großteil dieser Probleme verursachen (Pareto-Effekt).