Zusammenfassung
Kleine lokale Datenbestände, wenige Experten sowie mangelnde Interoperabilität kennzeichnen die Landschaft von Registern für seltene Erkrankungen (SE). Dies führte zur Entwicklung des freien Softwaresystems OSSE (Open-Source-Registersystem für Seltene Erkrankungen) zur Erstellung von SE-spezifischen Patientenregistern. Mit der Software können die zu erhebenden Daten mittels Metadaten aus einem zentralen Metadata Repository (MDR) spezifiziert werden, welches auf Basis des Standards ISO/IEC 11179 entwickelt wurde. Die zu speichernden Patientendaten werden dadurch einheitlich beschrieben. Die optionale Verwendung eines zentralen MDR erlaubt die gemeinsame Nutzung der gleichen Datenelemente durch mehrere Register und schafft somit eine technische Voraussetzung für den Aufbau von Registern mit vergleichbaren und zusammenführbaren Datenbeständen.
Mit OSSE werden die technischen Voraussetzungen geschaffen, um datenschutzgerechte Register betreiben zu können. Mithilfe der Funktion der „Verteilten Suche“ können gesammelte Daten auf elektronischem Wege von Forschern angefragt werden, wobei die Datenhoheit bei den einzelnen Registern bleibt, da keine Patientendaten in zentrale Systeme hochgeladen werden. Des Weiteren können andere bereits existierende Registerlösungen um die verteilte Suche erweitert werden, indem diese über den „OSSE-Brückenkopf“ angebunden werden. Zur Wahrung des Datenschutzes kann der Pseudonymisierungsdienst „Mainzelliste“ verwendet werden.
Aktuell befinden sich im klinischen Umfeld mehr als 10 Installationen im Aufbau (u. a. Universitätskliniken Frankfurt, Hamburg, Freiburg und Münster), die Erfahrungen hieraus beeinflussen die Weiterentwicklung. Auf die Einrichtung des „Ohne-Diagnose-Registers“ des Universitätsklinikums Frankfurt wird beispielhaft eingegangen.
Abstract
Meager amounts of data stored locally, a small number of experts, and a broad spectrum of technological solutions incompatible with each other characterize the landscape of registries for rare diseases in Germany. Hence, the free software Open Source Registry for Rare Diseases (OSSE) was created to unify and streamline the process of establishing specific rare disease patient registries. The data to be collected is specified based on metadata descriptions within the registry framework’s so-called metadata repository (MDR), which was developed according to the ISO/IEC 11179 standard. The use of a central MDR allows for sharing the same data elements across any number of registries, thus providing a technical prerequisite for making data comparable and mergeable between registries and promoting interoperability.
With OSSE, the foundation is laid to operate linked patient registries while respecting strong data protection regulations. Using the federated search feature, data for clinical studies can be identified across registries. Data integrity, however, remains intact since no actual data leaves the premises without the owner’s consent. Additionally, registry solutions other than OSSE can participate via the OSSE bridgehead, which acts as a translator between OSSE registry networks and non-OSSE registries. The pseudonymization service Mainzelliste adds further data protection.
Currently, more than 10 installations are under construction in clinical environments (including university hospitals in Frankfurt, Hamburg, Freiburg and Münster). The feedback given by the users will influence further development of OSSE. As an example, the installation process of the registry for undiagnosed patients at University Hospital Frankfurt is described in more detail.
Notes
Umfang des Minimaldatensatzes: https://download.osse-register.de/MDS_3.0.pdf.
ETL bedeutet „Extrahieren, Transformieren, Laden“, die Basisschritte für die Anbindung des Brückenkopfes.
Literatur
European Commission (2000) Regulation (EC) No 141/2000 of the European Parliament and oft the council of 16 December 1999 on orphan medicinal products. Official Journal of the European Communities. http://ec.europa.eu/health/sites/health/files/files/eudralex/vol-1/reg_2000_141_cons-2009-07/reg_2000_141_cons-2009-07_en.pdf. Zugegriffen: 10. Jan 2017
Orphanet (2011) Orphanet classification of rare diseases. http://www.orphadata.org/cgi-bin/index.php/. Zugegriffen: 10. Jan 2017
Bundesministerium für Gesundheit (2016) Seltene Erkrankungen. http://www.bmg.bund.de/themen/praevention/gesundheitsgefahren/seltene-erkrankungen.html. Zugegriffen: 10. Jan 2017
Stausberg J, Altmann U (2015) IT-Infrastrukturen in der patientenorientierten Forschung – aktueller Stand und Handlungsbedarf. IT-Reviewing-Board der TMF – Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e. V, Berlin
Geschäftsstelle des Nationalen Aktionsbündnisses für Menschen mit Seltenen Erkrankungen (2013) Nationaler Aktionsplan für Menschen mit Seltenen Erkrankungen. Handlungsfelder, Empfehlungen und Maßnahmenvorschläge
Eidt D, Frank M, Reimann A, Wagner TOF, Mittendorf T, von der Schulenburg JM (2009) Maßnahmen zur Verbesserung der gesundheitlichen Situation von Menschen mit seltenen Erkrankungen in Deutschland
Reng C‑M, Pommerening K, Specker C, Debold P (2006) Generische Lösungen zum Datenschutz für die Forschungsnetze in der Medizin. Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, Berlin
Pommerening K, Drepper J, Helbing K, Ganslandt T (2014) Leitfaden zum Datenschutz in medizinischen Forschungsprojekten – Generische Lösungen der TMF – Version 2
OpenClinica (2017) Enterprise EDC system. https://www.openclinica.com/clinical-trial-software-solutions/enterprise-edc-system/. Zugegriffen: 14. Jan 2017
RedCap (2017) Project RedCap. https://www.project-redcap.org/. Zugegriffen: 14. Jan 2017
EU-Sachverständigenausschuss für seltene Krankheiten (2013) EUCERD-Empfehlungen für Patientenregister für seltene Krankheiten unterstützen Interoperabilität. http://www.eurordis.org/de/news/eucerd-empfehlungen-fur-patientenregister-fur-seltene-krankheiten-unterstutzen-interoperabilitat. Zugegriffen: 4. Nov 2016
Claus V, Schwill A (2006) Duden Informatik A–Z: Fachlexikon für Studium, Ausbildung und Beruf. Bibliographisches Institut und F.A. Brockhaus AG, Mannheim
Michalik C, Ngouongo S, Stausberg J (2015) Beschreibung der IT-Anforderungen an Kohorten und Register. Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung (TMF)
Drepper J (2013) Das Nationale Metadata Repository – Standardisierte Datenelemente für die patientenorientierte Forschung. Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung (TMF)
Muscholl M, Lablans M, Hirche T, Wagner TOF, Ückert F (2014) OSSE – Open-Source-Registersystem für Seltene Erkrankungen in der EU. 59. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS).
Muscholl M, Lablans M, Wagner TOF, Ückert F (2014) OSSE – open source registry software solution. Orphanet J Rare Dis 09(Suppl 1):O9. doi:10.1186/1750-1172-9-s1-o9
Orphanet (2017) Orphacode – classifications of rare diseases. www.orphadata.org. Zugegriffen: 14. Jan 2017
DIMDI (2016) Alpha-ID – Identifikationsnummer für Diagnosen. https://www.dimdi.de/static/de/klassi/alpha-id. Zugegriffen: 4. Nov 2016
Robinson PN, Mundlos S (2010) The human phenotype ontology. Clin Genet 77(6):525–534
Rubinstein YR, McInnes P (2015) NIH/NCATS/GRDR® common data elements: a leading force for standardized data collection. Contemp Clin Trials 42:78–80
Choquet R, Maaroufi M, de Carrara A, Messiaen C, Luigi E, Landais P (2014) A methodology for a minimum data set for rare diseases to support national centers of excellence for healthcare and research. J Am Med Inform Assoc. doi:10.1136/amiajnl-2014-002794
German Cancer Research Center (2014) CCP-IT des Deutschen Konsortiums für Translationale Krebsforschung. https://ccp-it.dktk.dkfz.de/. Zugegriffen: 14. Jan 2017
Wilkinson MD, Dumomentier M et al (2016) The FAIR guiding principles for scientific data management and stewardship, scientific data 3. Macmillan, New York
Dutch Techcentre for Life Sciences (2017) FAIR Data. http://www.dtls.nl/fair-data/fair-data/. Zugegriffen: 14. Jan 2017
Dutch Techcentre for Life Sciences (2017) Fair data points at eudat services. http://www.dtls.nl/fair-data-points-as-eudat-services/. Zugegriffen: 14. Jan 2017
Lablans M, Kadioglu D, Mate S, Leb I, Prokosch HU, Ückert F (2016) Strategien zur Vernetzung von Biobanken – Klassifizierung verschiedener Ansätze zur Probensuche und Ausblick auf die Zukunft in der BBMRI-ERIC. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 59:373
Lablans M, Kadioglu D, Muscholl M, Ückert F (2014) Preserving the owner’s autonomy in networks of patient registries and biobanks. Orphanet J Rare Dis 9(Suppl 1):P3. doi:10.1186/1750-1172-9-s1-p3
Lablans M, Kadioglu D, Muscholl M, Ückert F (2015) Exploiting distributed, heterogeneous and sensitive data stocks while maintaining the owner’s data sovereignty. Methods Inf Med 54(4):346–352. doi:10.3414/me14-01-0137
Pommerening K, Drepper J, Helbing K, Ganslandt T (2014) Leitfaden zum Datenschutz in medizinischen Forschungsprojekten – Generische Lösungen der TMF 2.0. Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung (TMF), Berlin
Marschollek M, Beckmann M, Sax U, Semmler SC, Drepper J (2016) Pseudonymisierung und Datenschutz in medizinischen Forschungsnetzwerken
Die Mainzelliste als Open-Source. http://www.mainzelliste.de/ Zugegriffen: 14. Jan. 2017
Storf H, Kadioglu D, Göbel J, Rustemeier A, Lablans M, Ückert F, Wagner T (2016) Deriving an universal installation process for registries using the OSSE frame-work based on experiences with the registry for undiagnosed patients. HEC2016 health – exploring complexity: An interdisciplinary systems approach. MIE 2016 Medical Informatics Europe. GMDS 2016. 61. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS).
Danksagung
Dieses Projekt wurde vom Bundesministerium für Gesundheit (BMG) gefördert.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Ethics declarations
Interessenkonflikt
H. Storf, J. Schaaf, D. Kadioglu, J. Göbel, T. O. F. Wagner und F. Ückert geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Dieser Beitrag beinhaltet keine von den Autoren durchgeführten Studien an Menschen oder Tieren.
Rights and permissions
About this article
Cite this article
Storf, H., Schaaf, J., Kadioglu, D. et al. Register für seltene Erkrankungen. Bundesgesundheitsbl 60, 523–531 (2017). https://doi.org/10.1007/s00103-017-2536-7
Published:
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s00103-017-2536-7