Name: tbase - an integrated electronic health record and research database for kidney transplant recipients
Uploaded: 2021-04-13T12:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about TBase - an Integrated Electronic Health Record and Research Database for Kidney Transplant Recipients at JoVE.com

Utvecklingen av den framlagda EHR stöddes under de senaste 20 åren av intern forskningsfinansiering och offentlig finansiering från olika institutioner och stiftelser.

Protokollet visar användningen av den elektroniska hälsoposten TBase, hur man lägger till data i databasen och hur man extraherar dem för forskningsändamål. Alla steg är i enlighet med riktlinjerna från Charités kommitté för mänsklig forskningsetik - Universitätsmedizin Berlin.
1. Registrera en ny patient och lägg till grundläggande patientdata i TBase
<ol><li>Vid registreringen överför du patientens grundläggande uppgifter (namn, födelsedatum och sjukförsäkringsuppgifte...

<ol>
	<li>Halleck, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Integrated+care+of+renal+transplant+patients+-+Development+of+an+electronic+health+care+service+platform.">Integrated care of renal transplant patients - Development of an electronic health care service platform.</a> Dialyse aktuell. 20 (06), 285-290 (2016).</li><li>Sonntag, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Clinical+Data+Intelligence+Project.">The Clinical Data Intelligence Project.</a> Informatik-Spektrum. 39 (4), 290-300 (2016).</li><li>Kara, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Domain-adapted+Dependency+Parser+for+German+Clinical+Text.">A Domain-adapted Dependency Parser for German Clinical Text.</a> Proceedings of the 14th Conference on Natural Language Processing. , (2018).</li><li>Maier, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Experiences+of+Transforming+a+Complex+Nephrologic+Care+and+Research+Database+into+i2b2+Using+the+IDRT+Tools.">Experiences of Transforming a Complex Nephrologic Care and Research Database into i2b2 Using the IDRT Tools.</a> Journal of Healthcare Engineering. 2019, 5640685 (2019).</li><li>Jensen, P. B., Jensen, L. J., Brunak, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mining+electronic+health+records:+towards+better+research+applications+and+clinical+care.">Mining electronic health records: towards better research applications and clinical care.</a> Nature Reviews Genetics. 13 (6), 395-405 (2012).</li><li>Schmidt, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+tool+for+the+identification+of+correlations+in+medical+data+by+faceted+search.">A novel tool for the identification of correlations in medical data by faceted search.</a> Computers in Biology and Medicine. 85, 98-105 (2017).</li><li>Veit, K., Wessels, M., Deiters, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gesundheitsdaten+und+Digitalisierung+-+Neue+Anforderungen+an+den+Umgang+mit+Daten+im+Gesundheitswesen.">Gesundheitsdaten und Digitalisierung - Neue Anforderungen an den Umgang mit Daten im Gesundheitswesen.</a> Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen VI: Impulse f&#252;r die Forschung. , 19-33 (2019).</li><li>Ehrler, F., Geissbuhler, A., Jimeno, A., Ruch, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Data-poor+categorization+and+passage+retrieval+for+gene+ontology+annotation+in+Swiss-Prot.">Data-poor categorization and passage retrieval for gene ontology annotation in Swiss-Prot.</a> BMC Bioinformatics. 6, 23 (2005).</li><li>Esteban, C., Schmidt, D., Krompa&#223;, D., Tresp, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+Sequences+of+Clinical+Events+by+Using+a+Personalized+Temporal+Latent+Embedding+Model.">Predicting Sequences of Clinical Events by Using a Personalized Temporal Latent Embedding Model.</a> 2015 International Conference on Healthcare Informatics. , 130-139 (2015).</li><li>Roller, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detecting+Named+Entities+and+Relations+in+German+Clinical+Reports.">Detecting Named Entities and Relations in German Clinical Reports.</a> Language Technologies for the Challenges of the Digital Age. , 146-154 (2018).</li><li>Roller, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+fine-grained+corpus+annotation+schema+of+German+nephrology+records.">A fine-grained corpus annotation schema of German nephrology records.</a> Clinical Natural Language Processing Workshop (ClinicalNLP). , (2016).</li><li>Esteban, C., Staeck, O., Baier, S., Yang, Y., Tresp, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+Clinical+Events+by+Combining+Static+and+Dynamic+Information+Using+Recurrent+Neural+Networks.">Predicting Clinical Events by Combining Static and Dynamic Information Using Recurrent Neural Networks.</a> IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI). , 93-101 (2016).</li><li>Schmidt, D., Niemann, M., Trzebiatowski, G. L. v. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Handling+of+Missing+Values+in+Medical+Domains+with+Respect+to+Pattern+Mining+Algorithms.">The Handling of Missing Values in Medical Domains with Respect to Pattern Mining Algorithms.</a> Proceedings of the 24th International Workshop on Concurrency, Specification and Programming (CS&amp;P 2015). 1492, 147-154 (2015).</li><li>Burchardt, A., Uszkoreit, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=IT+f&#252;r+soziale+Inklusion:+Digitalisierung+-+K&#252;nstliche+Intelligenz+-+Zukunft+f&#252;r+alle.">IT f&#252;r soziale Inklusion: Digitalisierung - K&#252;nstliche Intelligenz - Zukunft f&#252;r alle.</a> De Gruyter. , (2018).</li><li>Schroter, G., Lindemann, L. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TBase2+-+A+Web-Based+Electronic+Patient+Record.">TBase2 - A Web-Based Electronic Patient Record.</a> Fundamenta Informaticae. 43 (1-4), 343-353 (2000).</li><li>Duettmann, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=eHealth+in+Transplantation.">eHealth in Transplantation.</a> Transplant International. , (2020).</li><li>Durr, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Late+Conversion+to+Belatacept+After+Kidney+Transplantation:+Outcome+and+Prognostic+Factors.">Late Conversion to Belatacept After Kidney Transplantation: Outcome and Prognostic Factors.</a> Transplantation Proceedings. 49 (8), 1747-1756 (2017).</li><li>Halleck, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MHealth+and+digital+management+after+kidney+transplantation.">MHealth and digital management after kidney transplantation.</a> Nieren- und Hochdruckkrankheiten. 46, 474-480 (2017).</li><li>D&#252;ttmann-Rehnolt, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuartige+Kommunikationswege+und+Strukturen+zur+Optimierung+der+h&#228;uslichen+Versorgung+am+Beispiel+von+nierentransplantierten+Patienten.">Neuartige Kommunikationswege und Strukturen zur Optimierung der h&#228;uslichen Versorgung am Beispiel von nierentransplantierten Patienten.</a> Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen VI: Impulse f&#252;r die Forschung. , 407-421 (2019).</li><li>Hils, S., Bogatyreva, L., Hauschke, D., Pisarski, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Telemedical+Supported+Aftercare+as+an+Innovative+Project-Study+Improves+the+Quality+of+Life+After+Living+Kidney+Transplantation+-+A+Single+Center+Experience.">Telemedical Supported Aftercare as an Innovative Project-Study Improves the Quality of Life After Living Kidney Transplantation - A Single Center Experience.</a> American Journal of Transplantation. 14 (3), 843 (2014).</li><li>Schmidt, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Integrierte+Versorgung+chronisch+kranker+Patienten+am+Beispiel+von+MACSS:+Digitalisierung+-+K&#252;nstliche+Intelligenz+-+Zukunft+f&#252;r+alle.">Integrierte Versorgung chronisch kranker Patienten am Beispiel von MACSS: Digitalisierung - K&#252;nstliche Intelligenz - Zukunft f&#252;r alle.</a> IT f&#252;r soziale Inklusion. , 41-50 (2018).</li><li>Massie, A. B., Kucirka, L. M., Segev, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Big+data+in+organ+transplantation:+registries+and+administrative+claims.">Big data in organ transplantation: registries and administrative claims.</a> American Journal of Transplantation. 14 (8), 1723-1730 (2014).</li><li>McAdams-DeMarco, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Frailty,+Length+of+Stay,+and+Mortality+in+Kidney+Transplant+Recipients:+A+National+Registry+and+Prospective+Cohort+Study.">Frailty, Length of Stay, and Mortality in Kidney Transplant Recipients: A National Registry and Prospective Cohort Study.</a> Annals of surgery. 266 (6), 1084-1090 (2017).</li><li>The Most Popular Browsers. w3schools.com Available from: <a target="_blank" href="https://www.w3schools.com/browsers/">https://www.w3schools.com/browsers/</a> (2020)</li><li>H.L.S.I. HL7 International Available from: <a target="_blank" href="https://www.hl7.org/">https://www.hl7.org/</a> (2020)</li><li>Duettmann, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Digital+home+monitoring+of+patients+after+kidney+transplantation:+The+MACCS+platform.">Digital home monitoring of patients after kidney transplantation: The MACCS platform.</a> Journal of Visualized Experiments. , (2021).</li><li>Haas, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Banff+2017+Kidney+Meeting+Report:+Revised+diagnostic+criteria+for+chronic+active+T+cell-mediated+rejection,+antibody-mediated+rejection,+and+prospects+for+integrative+endpoints+for+next-generation+clinical+trials.">The Banff 2017 Kidney Meeting Report: Revised diagnostic criteria for chronic active T cell-mediated rejection, antibody-mediated rejection, and prospects for integrative endpoints for next-generation clinical trials.</a> American Journal of Transplantation. 18 (2), 293-307 (2018).</li><li>Roufosse, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+2018+Reference+Guide+to+the+Banff+Classification+of+Renal+Allograft+Pathology.">A 2018 Reference Guide to the Banff Classification of Renal Allograft Pathology.</a> Transplantation. 102 (11), 1795-1814 (2018).</li><li>Duerr, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Increased+incidence+of+angioedema+with+ACE+inhibitors+in+combination+with+mTOR+inhibitors+in+kidney+transplant+recipients.">Increased incidence of angioedema with ACE inhibitors in combination with mTOR inhibitors in kidney transplant recipients.</a> Clinical Journal of the American Society of Nephrology. 5 (4), 703-708 (2010).</li><li>Lachmann, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Invited+letter+in+response+to+"Predicted+indirectly+recognizable+HLA+epitopes+(PIRCHE):+Only+the+tip+of+the+iceberg?".">Invited letter in response to "Predicted indirectly recognizable HLA epitopes (PIRCHE): Only the tip of the iceberg?".</a> American Journal of Transplantation. 18 (2), 523-524 (2018).</li><li>Huber, L., Naik, M., Budde, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Desensitization+of+HLA-incompatible+kidney+recipients.">Desensitization of HLA-incompatible kidney recipients.</a> The New England Journal of Medicine. 365 (17), 1644-1645 (2011).</li><li>Choi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Low+Seroprevalence+of+SARS-CoV-2+Antibodies+during+Systematic+Antibody+Screening+and+Serum+Responses+in+Patients+after+COVID-19+in+a+German+Transplant+Center.">Low Seroprevalence of SARS-CoV-2 Antibodies during Systematic Antibody Screening and Serum Responses in Patients after COVID-19 in a German Transplant Center.</a> Journal of Clinical Medicine. 9 (11), (2020).</li><li>Lehner, L. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+Risk+Factors+and+Long-Term+Outcomes+in+Kidney+Transplant+Patients+with+Identified+Lymphoceles.">Analysis of Risk Factors and Long-Term Outcomes in Kidney Transplant Patients with Identified Lymphoceles.</a> Journal of Clinical Medicine. 9 (9), (2020).</li><li>Zhang, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+relationship+between+proteinuria+and+allograft+survival+in+patients+with+transplant+glomerulopathy:+a+retrospective+single-center+cohort+study.">The relationship between proteinuria and allograft survival in patients with transplant glomerulopathy: a retrospective single-center cohort study.</a> Transplant International. , (2020).</li><li>Bissler, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Everolimus+for+angiomyolipoma+associated+with+tuberous+sclerosis+complex+or+sporadic+lymphangioleiomyomatosis+(EXIST-2):+A+multicentre,+randomised,+double-blind,+placebo-controlled+trial.">Everolimus for angiomyolipoma associated with tuberous sclerosis complex or sporadic lymphangioleiomyomatosis (EXIST-2): A multicentre, randomised, double-blind, placebo-controlled trial.</a> Lancet. 381, (2013).</li><li>Budde, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Everolimus-based,+calcineurin-inhibitor-free+regimen+in+recipients+of+de-novo+kidney+transplants:+an+open-label,+randomised,+controlled+trial.">Everolimus-based, calcineurin-inhibitor-free regimen in recipients of de-novo kidney transplants: an open-label, randomised, controlled trial.</a> Lancet. 377 (9768), 837-847 (2011).</li><li>Lindemann, G., Schr&#246;ter, K., Schlaefer, A., Budde, K., Neumayer, H. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Web-Based+Patient+Records+-+The+Design+of+TBase2.">Web-Based Patient Records - The Design of TBase2.</a> New Aspects of High Technology in Medicine. , (2000).</li><li>Big Data Project | BigMedilytics | The largest initiative to transform healthcare sector. BigMedilytics Available from: <a target="_blank" href="https://www.bigmedilytics.eu/big-data-project/">https://www.bigmedilytics.eu/big-data-project/</a> (2020)</li><li>Duettmann, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Telemedizinische+Betreuung+von+Patienten+nach+Nierentransplantation:+Was+beinhaltet+MACCS.">Telemedizinische Betreuung von Patienten nach Nierentransplantation: Was beinhaltet MACCS.</a> Nieren- und Hochdruckkrankheiten. 49, (2020).</li></ol>

TBase kombinerar en webbaserad EHR för specialiserad öppenvård av KTR med en forskningsdatabas, vilket skapar en omfattande långsiktig databas för patienter med njursjukdom6,11,15,37. När det gäller organisationsstruktur möjliggörs detta genom att implementera en modern mjukvarudesignprocess som institutionell agent och med över 20 års erfarenhet som utvecklare, kliniska användare o...

Motivation för en integrerad elektronisk hälsojournal och forskningsdatabas Klinisk forskning bygger på tillgången till högkvalitativa data, oavsett om klassiska statistiska metoder eller MASKININLÄRNINGstekniker (ML) används för analys1,2. Förutom rutindata (t.ex. demografiska data, laboratoriedata och medicineringsdata) krävs domänspecifika data (t.ex. transplantationsrelevanta data) med hög granularitet3,4. Rutinvård på många universitetssjukhus utförs dock med sjukhusinformationssystem (HIS) som varken möjliggör systematisk insamling av forskningsspecifika data eller för enkel datautvinning av rutindata5,6,7. Som ett resultat skapar kliniska forskare specifika forskningsdatabaser, som har en mängd olika problem, inklusive komplex process för att skapa en databas, manuell datainmatning, dataskyddsfrågor och långsiktigt underhåll (tabell 1). Begränsad mängd data, saknade data och inkonsekvenser är ett stort problem för klinisk forskning i allmänhet och hindrar användningen av ML-teknik8,9,10,11,12,13. Dessa fristående forskningsdatabaser är vanligtvis inriktade på vissa sjukdoms- eller patientaspekter, inte kopplade till andra databaser, och upphör ofta efter en viss period, vilket resulterar i otillgängliga "datasilor". I slutändan är högkvalitativa, långsiktiga data om olika sjukdomsaspekter sparsamma. I den digitala medicinens tidevarv finns ett ökande behov av ett omfattande elektroniskt patientjournal (EHR)7,14,15, vilket möjliggör enkel dokumentation av domänspecifika data och automatiserad insamling av rutindata från systemen för slutenvård och öppenvård.
Dessa allmänna överväganden gäller även transplantationsmedicin16. Därför är en komplett dokumentation av patientens sjukdomshistoria inklusive alla slutenvårds- och öppenvårdsbehandlingar, kliniska rutindata samt transplantationsspecifika data nödvändig för framgångsrik uppföljningsvård17,18. Eftersom vanliga HIS är statiska och fokuserade på slutenvård, kan de inte integrera transplantation-specifika data, såsom donatordata, kalla ischemi gånger och mänskliga leukocyt antigener (HLA) data. Dessa data är dock en grundläggande förutsättning för transplantationsforskning19,20,21,22 samt från långvarig klinisk vård. Medan den första sjukhusvistelsen vanligtvis bara är 1-2 veckor och processer samt tidiga resultat efter njurtransplantation är jämförbara mellan många transplantationscentra, är livslång vård efter transplantation komplicerad och saknar ett gemensamt strukturerat tillvägagångssätt. Detta motiverar en integrerad EHR- och forskningsdatabas för att fånga den livslånga patientresan efter transplantation. 23
För att integrera dessa funktioner för rutinvård och forskning av KTR utvecklades en EHR vid namn "TBase" med tanken att den rutinmässiga användningen för vård efter transplantation kommer att skapa en unik forskningsdatabas med högsta datakvalitet (tabell 2).
Design och arkitektur TBase är baserat på en typisk klient-serverarkitektur. För utveckling användes komponenterna och verktygen i SAP High Performance Analytic Appliance extended application advanced (SAP HANA XSA). Baserat på den senaste hypertextmarkeringsspråk 5 (HTML5) har EHR utvecklats och testats för Google Chrome Engine. Denna webbmotor används av Chrome och Microsoft Edge Browser och gör det möjligt att använda EHR i de mest använda webbläsarna24 utan behov av lokal installation. Den tillämpade tekniken möjliggör en responsiv webbdesign och gör att den webbaserade EHR kan användas på alla enheter (PC, surfplatta, smartphone). Den innovativa högpresterande utvecklingsplattformen består av olika komponenter (Web IDE, UI5 och HANA DB) och har gjort det möjligt för oss att snabbt implementera EHR-projektet TBase med toppmoderna programvaruverktyg (figur 1).
För representation av patientdata genomfördes en enkel tabellstruktur för en intuitiv och självförklarande design av EHR. Patienttabellen med PatientID som primärnyckel är till exempel i mitten av tabellstrukturen. Nästan alla tabeller (utom enskilda undertabeller) är anslutna till denna centrala tabell via PatientID (figur 2).
Bild 3 visar en del av TBase tabellstruktur och de datatyper som används mer i detalj. Slutanvändaren kan komma åt datafälten via grafiskt användargränssnitt (GUI), för vilket ett exempel visas i bild 4.
Denna EHR innehåller alla aktuella patientdata och används för rutinmässig öppenvård. Viktiga rutinmässiga kliniska data (t.ex. laboratoriedata, medicinska resultat, radiologi, mikrobiologi, virologi och patologidata, sjukhusdata etc.) importeras direkt till TBase via standardiserade gränssnitt (t.ex. på grundval av hälsonivå sju (HL7) - en standard för digital kommunikation inom hälso- och sjukvårdssektorn25). Transplantationsspecifika data som kalla ischemitider, donatordata, HLA-data samt uppföljningsanteckningar, vitala tecken, medicinska rapporter och läkemedelslistan förs in av användarna via GUI i EHR. Innan data överförs till databasen utförs en automatisk rimlighetskontroll för snabb identifiering av felaktig datainmatning, vilket ger möjlighet att korrigera omedelbart. Dessutom deltar datavalidering under klinisk rutin där kliniska användare rutinmässigt skriver rapporter och brev till patienter och läkare. Dessa brev måste innehålla korrekta uppgifter (t.ex. om medicinering, labbvärden och kliniska anmärkningar) för ytterligare behandlings- och medicineringsplaner. Som en följd av detta validerar och korrigerar läkare och patienter ständigt de kliniska uppgifterna i sin dagliga praxis, en process som resulterar i hög datakvalitet. Om data matas in via API (Application Programming Interfaces) eller andra gränssnitt utförs rimlighetskontroller i backend på samma sätt som rimlighetskontrollerna i frontend.
Frontend (GRAFISKT gränssnitt) För att implementera frontend används UI5 Framework. Det här ramverket tillhandahåller ett omfattande bibliotek för frontend-element samt en mängd ytterligare funktioner som flerspråkighet och grafiska bibliotek för datavisualisering. För närvarande visas TBase-frontend-element antingen på engelska eller tyska beroende på webbläsarens språkinställning.
Ett huvuddetaljgränssnitt används för frontend för att säkerställa en enkel, intuitiv sidstruktur. Den övre delen av visningssidan består av enskilda flikar för detaljsidorna (grundläggande data, medicinska data, transplantationsdata etc.). Den här huvuddelen förblir oförändrad oavsett vilken detaljsida som visas nedan (bild 4). Detaljvyn för varje sida ger en enkel översikt över sidavsnittet.
För datamanipulation har EHR olika nivåer av användarrättigheter ("läs", "skriv", "ta bort" och "administratör"). Det finns en "redigera" nivå utöver "visa" -nivån, som bara kan aktiveras av användare med högre rättigheter än "läs". Om användaren har rätt att skriva aktiveras alla inmatningsfält för datainmatning och kan fyllas med data. Användare med "ta bort" rättigheter kan ta bort data via en motsvarande knapp, men först efter bekräftelse via ett popup-fönster.
Databasstruktur och gränssnitt Utvecklingen av TBase sker i utvecklingsdatabasen. Omfattande och detaljerad testning av alla programvaruförändringar, t.ex. nya funktioner, utförs i kvalitetssäkringsdatabasen. Programvaruuppdateringar som klarar kvalitetskontrollkontrollerna överförs till live-systemet. För forskningsändamål kopieras livesystemet till replikeringsdatabasen, som kan frågas via standardgränssnitt för öppen databasanslutning (ODBC) (t.ex. via öppen källkodsprogramvara R Studio). Eftersom det inte finns någon direkt koppling mellan replikering och live-system skyddas data i live-systemet mot korruption, förlust eller manipulering av data. Denna modulära struktur och den tydliga separationen av de fyra databaserna (utveckling, kvalitetssäkring, live-system och replikeringsdatabas), som är skräddarsydda för de specifika behoven hos utvecklare, forskare och kliniker underlättar underhåll och dataskydd av känsliga patientdata.
EHR är helt integrerad i Charités datainfrastruktur och förlitar sig på olika gränssnitt för dataimport från olika datakällor. Gränssnittet till HIS importerar alla relevanta uppgifter såsom administrativa uppgifter, undersökningar, mediciner, laboratorieresultat och utsläppsbrev. Det här gränssnittet ansluter båda systemen via ett mellanlagringsområde. Här överförs alla nya data (datadelta) från HIS till TBase i realtid. Patienterna identifieras via ett patientnummer eller ärendenummer och motsvarande data från HIS importeras (om de inte redan finns tillgängliga i TBase).
För öppenvårdspatienter tillhandahåller vår laboratoriepartner laboratorieresultaten via HL7-meddelanden. Dessa distribueras till ett gemensamt område i laboratoriesystemet och hämtas via ett HL7-gränssnitt och importeras till EHR. För dubbelriktad kommunikation och datautbyte med KTR (via smartphone-appar) och hem nefrologer implementerades ett HL7 Fast Healthcare Interoperability Resource (HL7 FHIR) gränssnitt26. Detta gränssnitt ger interoperabilitet och flexibilitet för ett säkert datautbyte med andra datakällor (t.ex. Eurotransplant, patientappar) i framtiden.
Användarhantering och dataskydd TBase baseras på användarhantering på programnivå. Således kan användaren bara komma åt programmets frontend, men inte själva databasen. Som beskrivits ovan valdes ett fyrastegs auktoriseringskoncept som reserverar användarhantering för dem med administrativa rättigheter. Administratörer använder ett "Identity Management Console"-program för att lägga till nya användare från Charité-användarpoolen för TBase-programmet och för att behålla sina användarrättigheter (bild 5). De flesta användare kan komma åt alla patienter i databasen. Det är dock möjligt att begränsa åtkomsten för specifika användare, såsom studiemonitorer till en grupp patienter.
Med hjälp av den kommersiella databasplattformen i minnet används en säker databasteknik som skyddar data med strategier som auktorisering på programnivå, enkel inloggning (SSO), MIT-Kerberos-protokoll och SAML (Security Assertion Mark-Up Language). Plattformen säkrar kommunikations-, datalagrings- och applikationstjänster med hjälp av de senaste krypterings- och testteknikerna. All utveckling i databasen styrs av auktoriseringar. Detta säkerställer säkerheten för data genom design på en hög nivå. Dessutom lagras all data bakom den certifierade Charité-brandväggen. I enlighet med EU:s senaste allmänna dataskyddsförordningen (EU GDPR) implementerades ett robust dataskyddskoncept, inklusive dataflödesdiagram, riskbedömning av dataskydd (DSFA) och auktoriseringskoncept. Alla dokument fastställs i en procedurkatalog vid Charités dataskyddsbyrå.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Developer platform SAP Web IDE</td>
			<td>SAP SE</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>GUI Toolbox SAPUI5</td>
			<td>SAP SE</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>In-memory database SAP-HANA</td>
			<td>SAP SE</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Interface Standard HL7</td>
			<td>Health Level Seven International</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Interface Standard HL7 FHIR</td>
			<td>Health Level Seven International</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RStudio</td>
			<td>RStudio Inc.</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TBase - Electronic Health Record</td>
			<td>Charit&#233; - Universit&#228;tsmedizin Berlin</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Webserver SAP-HANA XSA</td>
			<td>SAP SE</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

tbase - an integrated electronic health record and research database for kidney transplant recipients

TBase är en elektronisk patientjournal (EHR) för mottagare av njurtransplantation (KTR) som kombinerar automatiserad datainmatning av viktiga kliniska data (t.ex. laboratorievärden, medicinska rapporter, radiologi och patologidata) via standardiserade gränssnitt med manuell datainmatning under rutinbehandling (t.ex. kliniska anteckningar, läkemedelslista och transplantationsdata). På så sätt skapas en omfattande databas för KTR med fördelar för rutinmässig klinisk vård och forskning. Det möjliggör både enkel daglig klinisk användning och snabb åtkomst för forskningsfrågor med högsta datakvalitet. Detta uppnås genom begreppet datavalidering i klinisk rutin där kliniska användare och patienter måste förlita sig på korrekta data för behandlings- och medicineringsplaner och därigenom validera och korrigera kliniska data i sin dagliga praxis. Denna EHR är skräddarsydd för behoven av transplantation öppenvården och bevisade sin kliniska nytta i mer än 20 år på Charité - Universitätsmediz i Berlin. Det underlättar ett effektivt rutinarbete med välstrukturerade, omfattande långsiktiga data och gör det enkelt för dem att använda dem för klinisk forskning. Till denna punkt täcker dess funktionalitet automatiserad överföring av rutindata via standardiserade gränssnitt från olika sjukhusinformationssystem, tillgång till transplantationsspecifika data, en läkemedelslista med en integrerad kontroll av läkemedelsinteraktioner och halvautomatisk generering av medicinska rapporter bland andra. Viktiga delar av den senaste reengineering är ett robust privacy-by-design-koncept, modularitet och därmed portabilitet i andra kliniska sammanhang samt användbarhet och plattformsoberoende som möjliggörs av HTML5 (Hypertext Markup Language) baserad responsiv webbdesign. Detta möjliggör snabb och enkel skalbarhet i andra sjukdomsområden och andra universitetssjukhus. De omfattande långsiktiga datamängderna är grunden för undersökningen av Maskininlärningsalgoritmer, och den modulära strukturen gör det möjligt att snabbt implementera dessa i klinisk vård. Patientrapporterade data- och telemedicintjänster integreras i TBase för att möta patienternas framtida behov. Dessa nya funktioner syftar till att förbättra klinisk vård samt att skapa nya forskningsalternativ och terapeutiska interventioner.

TBase släpptes första gången 1999 på Charité Campus Mitte och används sedan dess. I mer än 20 år samlar TBase-EHR prospektivt in data från alla KTR. Från och med 2001 använde de andra transplantationsprogrammen på Charité TBase för rutinvård av KTR och väntelistade patienter också. Sedan 2007 används denna EHR för rutinmässig vård av levande donatorer och alla patienter på nefrologiavdelningen.
Genom att förse TBase-programvaran med sina funktioner, som har vidareutveckl...

Watch this Scientific Journal Video about TBase - an Integrated Electronic Health Record and Research Database for Kidney Transplant Recipients at JoVE.com

TBase - an Integrated Electronic Health Record and Research Database for Kidney Transplant Recipients

TBase kombinerar en elektronisk hälsojournal med en innovativ forskningsdatabas för njurtransplantationsmottagare. TBase bygger på en databasplattform i minnet, ansluten till olika sjukhussystem och används för regelbunden öppenvård. Den integrerar automatiskt alla relevanta kliniska data inklusive transplantationsspecifika data som skapar en unik forskningsdatabas.

TBase - en integrerad elektronisk hälsojournal och forskningsdatabas för njurtransplantationsmottagare

TBase is an electronic health record (EHR) for kidney transplant recipients (KTR) combining automated data entry of key clinical data (e.g., laboratory ...

Vi visar synligheten och fördelarna med en databas som används som en elektronisk hälsojournal för vård efter transplantation och klinisk rutin. Och har också en mycket sofistikerad modulär forskningsdesign för de specifika kraven för transplantationsforskning. Vår elektroniska patientjournal möjliggör enkel klinisk användning varje dag och snabb åtkomst till forskningsfrågor samtidigt som den säkerställer högsta datakvalitet genom datavalidering i en klinisk rutinmiljö.Kliniska användare och patienter förlitar sig på korrekta laboratoriedata och medicineringsplaner för behandling och validerar därmed och korrigerar kliniska data i daglig praxis. Den elektroniska hälsoposten TBase har en modulär databasdesign baserad och vanliga standarder som HL7, vilket möjliggör enkel skalbarhet i andra transplantationscenter. Denna design möjliggör också implementering av andra funktioner som kan krävas för olika öppenvårdskliniker eller andra forskningsområden.Börja med att ange webblänken för TBase i en Chrome-motorbaserad webbläsare i Charite intranät. Ange användarnamnet och lösenordet som tilldelas av TBase-administratören och klicka på logga in. Klicka sedan på knappen Lägg till ny patient längst ner i patientöversiktsramen till vänster.Ange patientens namn, födelsedatum, charitsjukhuspatientnummer eller ärendenummer och information om patientens samtycke för databehandling på indataskärmen som visas. När datainmatningen är klar klickar du på spara-knappen längst ner till höger. Sök efter önskad patient genom att ange patientens namn eller födelsedatum i sökfältet längst upp till vänster, klicka sedan på sökknappen till höger om sökfältet eller tryck på enter.Från de resultat som visas klickar du på rätt patients namn för att öppna huvuddatavisningssidan. Om du vill navigera tillbaka från en annan sida klickar du på fliken huvuddata längst upp till vänster. Om du vill ändra huvuddata klickar du på ändringsknappen längst ned till höger.På den nya inmatningsskärmen ändrar du data som patientens telefonnummer, adress eller identifieringskod genom att skriva in den nya informationen i de angivna inmatningsfälten. När ändringarna har gjorts klickar du på spara-knappen längst ner till höger. Detta omdirigeras till huvuddatavisningssidan där ändringarna kan ses och verifieras.För att lägga till en ny medicin, klicka på den nya knappen längst ner till höger på fliken medicinering. Ange namnet på substans doseringsschemat och startdatum, som automatiskt anges vid det aktuella datumet men kan ändras vid behov. Lägg dessutom till en indikation eller en anmärkning i de angivna inmatningsfälten om det behövs.Lägg till medicinen i listan genom att klicka på spara-knappen längst ner till höger. För att ändra ett befintligt läkemedel, klicka på lämpligt objekt i läkemedelslistan och klicka sedan på ändringsknappen längst ner till höger. Gör ändringarna när det gäller dosering eller appliceringsmetod i de angivna inmatningsfälten och applicera dem genom att klicka på spara-knappen längst ner till höger.För att avbryta ett läkemedel, klicka på avsett läkemedel och klicka sedan på avsättningsknappen på toppen. För att söka efter tidigare medicinering, klicka på sökfältet längst upp till vänster och välj sedan rätt alternativ från den historiska läkemedelslistan för att öppna ett diagram med alla tidigare mediciner. För att skapa en standardiserad läkemedelslista för patienten, enligt tyska förordningar, klicka på den tyska standardmedicinplanknappen längst upp till höger för att skapa en PDF-fil och ladda ner den automatiskt för utskrift.För att se den medicinska kursen, klicka på kursfliken högst upp. Om du vill lägga till en ny post i den medicinska kursen klickar du på den nya knappen längst ned till höger och anger den information som bedöms i önskade inmatningsfält. Lägg till datum och tid för nästa avtalad tid i de angivna inmatningsfälten längst upp till höger och skicka data genom att klicka på spara-knappen längst ned till höger.Om du vill ändra en befintlig post klickar du på den och klickar sedan på ändringsknappen längst ned till höger. Ange ytterligare data i de angivna indatafälten eller ändra befintliga data. Ändra eller uppdatera information i meddelandefältet och skicka ändringarna genom att klicka på spara-knappen längst ned till höger.För att skapa en automatiserad medicinsk rapport med några klick, klicka på knappen för medicinsk rapport längst ner till höger och klicka sedan på öppenvårdsmedicinsk rapport. Patientens namn, behandlande läkare, sista datum för laboratorievärdena och sista datum för medicinsk kurs fylls automatiskt i men kan ändras vid behov. Efter bekräftelsen klickar du på okej för att generera ett korrekt formaterat Word-dokument som innehåller den valda informationen.Om du aktivt vill logga ut från TBase klickar du på loggknappen längst ned till höger. Om du vill fråga de insamlade data använder du replikeringsservern och alla databehandlingsprogram som kan ansluta till en databas via ODBC eller JDBC. Om du till exempel vill konfigurera en ODBC-databasanslutning öppnar du ODBC-verktyget, lägger till ett nytt namn på användardatakälla under kontrollpanelen och säkerhetshantering.Ange sedan tillgängliga anslutningsdata till replikeringsdatabasen. För att generera en fråga i programvaran RStudio med öppen källkod, öppna filen, klicka på ny fil i programmet RStudio längst upp till vänster och klicka sedan på vårt skript. Ange skriptkoden i det tomma skriptfönstret som visas.Klicka på körknappen högst upp i skriptfönstret för att köra skriptet. Data från den anslutna databasen används för att generera det stapeldiagram som definieras i skriptet. I mer än 20 år har TBase prospektivt samlat in data från alla njurtransplantationsmottagare.Under årens lopp har totalt 6 317 patienter med 7 595 njurtransplantation dokumenterats. Den elektroniska hälsoposten TBase är baserad på fyra olika databaser med live-systemet i kärnan, vilket gör det möjligt för olika grupper av agenter att arbeta parallellt. Kliniska användare anger data via det grafiska användargränssnittet och upprätthåller sin höga kvalitet.Den mesta informationen importeras automatiskt via gränssnitt från sjukhusinformationssystem, laboratoriepartners och interaktionskontroll av läkemedel. Utvecklare kan implementera nya funktioner som testas i kvalitetsdatabasen innan de integreras i live-systemet. För forskningsändamål replikeras livedatabasen regelbundet så att ingen störning i live-systemet är nödvändig när databasfrågorna utförs av kliniska forskare.För representation av patientdata genomfördes en enkel tabellstruktur. Patienttabellen med patient-ID som primärnyckel är i mitten av bordsstrukturen. Nästan alla tabeller utom enskilda undertabeller är anslutna till den centrala tabellen via patient-ID.Grafiska resultat, till exempel den som visas här kan enkelt erhållas genom att ansluta till databasen via ett databasgränssnitt genom att använda databehandlingsprogram som RStudio för att skicka frågor.För en kliniker som använder det grafiska användargränssnittet för den elektroniska hälsoposten är det mycket enkelt, intuitivt och självförklarande. För forskaren är det viktigt att ställa in ODBC-databasanslutningen för att möjliggöra användning av standard statistiska programvarupaket som SPSF eller RStudio. Under de senaste 20 åren har TBase använts för att ta itu med många forskningsfrågor relaterade till njurtransplantation.TBase kan enkelt användas i andra transplantationscenter på grund av dess modularitet och plattformsoberoende. Dess design möjliggör också integration av hemövervakningsdata och AI-driven dataanalys.

Research

Education

JoVE Journal

JoVE Core

Nursing

Medicine

Unit 1

Documentation and Reporting

The Nursing Process II

SCIENTISTS IN ACTION

A Method for Murine Islet Isolation and Subcapsular Kidney Transplantation

En metod för Murine Islet Isolering och subkapsulär Kidney Transplantation

Since the early pioneering work of Ballinger and Reckard demonstrating that transplantation of islets of Langerhans into diabetic rodents could normalize ...

Generation of Comprehensive Thoracic Oncology Database - Tool for Translational Research

Generering av omfattande Thoracic onkologi Databas - Verktyg för translationell forskning

The Thoracic Oncology Program Database Project was created to serve as a comprehensive, verified, and accessible repository for well-annotated cancer ...

A Modified Heterotopic Swine Hind Limb Transplant Model for Translational Vascularized Composite Allotransplantation (VCA) Research

A Modified Heterotopic Swine Hind Limb Transplant Model for Translational Vascularized Composite Allotransplantation VCA Research

En modifierad Heterotopisk Svinbakbenstrans modell för Translational vaskulariserad Composite allotransplantation (VCA) Forskning

Vascularized Composite Allotransplantation (VCA) such as hand and face transplants represent a viable treatment option for complex musculoskeletal trauma ...

Murine Heterotopic Heart Transplant Technique

Murina Heterotopisk Heart Transplant Teknik

It is now over forty years since this technique was first reported by Corry, Wynn and Russell. Although it took some years for other labs to become ...

Murine Kidney Transplant Technique

Murin njurtransplantation Teknik

The first mouse kidney transplant technique was published in 19731 by the Russell laboratory. Although it took some years for other labs to become ...

Normothermic Ex Vivo Kidney Perfusion for the Preservation of Kidney Grafts prior to Transplantation

Normothermic Ex Vivo Kidney Perfusion for the Preservation of Kidney Grafts prior to Transplantation

Normotermisk<em&gt; Ex vivo</em&gt; Njure Perfusion för bevarandet av Njure transplantat före transplantation

Kidney transplantation has become a well-established treatment option for patients with end-stage renal failure. The persisting organ shortage remains a ...

An &#8220;All-laser&#8221; Endothelial Transplant

An ÃƒÂ¢Ã¢â€šÂ¬Ã…â€œAll-laserÃƒÂ¢Ã¢â€šÂ¬Ã‚Â Endothelial Transplant

En &quot;All-laser&quot; Endothelial Transplant

The &#8220;all laser&#8221; assisted endothelial keratoplasty is a procedure that is performed with a femtosecond laser used to cut the donor tissue at an ...

Use of an Integrated Low-Flow Anesthetic Vaporizer, Ventilator, and Physiological Monitoring System for Rodents

Användning av ett integrerat lågflödesbedövningsförångare, ventilator och fysiologiskt övervakningssystem för gnagare

Low-flow digital vaporizers commonly utilize a syringe pump to directly administer volatile anesthetics into a stream of carrier gas. Per animal welfare ...

Delivery of Exogenous Artificially Synthesized miRNA Mimic to the Kidney Using Polyethylenimine Nanoparticles in Several Kidney Disease Mouse Models

Leverans av exogent artificiellt syntetiserat miRNA-efterlikning till njurarna med användning av polyetyleniminnanopartiklar i flera musmodeller för njursjukdom

microRNAs&#160;(miRNAs), small noncoding RNAs (21-25 bases) that are not translated into proteins, inhibit lots of target messenger RNAs (mRNAs) by ...

3D Reconstruction for the Diagnosis and Treatment of Pulmonary Nodules

A 3D Digital Model for the Diagnosis and Treatment of Pulmonary Nodules

A 3D Digital Model for the Diagnosis and Treatment of Pulmonary Nodules (Video) | JoVE 

En digital 3D-modell för diagnos och behandling av lungknutor

The three-dimensional (3D) reconstruction of pulmonary nodules using medical images has introduced new technical approaches for diagnosing and treating ...