Definition Was ist OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) Common Data Model?

Patientendaten digital und empirisch analysieren – auch über mehrere Institutionen und Organisationen hinweg. Das soll das OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) Common Data Model mit seinem einheitlichen Standard effizient ermöglichen.

Speziell in einem digitalen Gesundheitswesen werden umfassenden Datensätzen eine noch größere Bedeutung als vormals zuteil. Dabei beschränkt sich die Nutzung von empirischen Daten nicht ausschließlich auf einzelne Gesundheitsorganisationen, sondern auf alle mit dem Gesundheitswesen interagierenden Parteien – so beispielsweise auch solchen aus der Forschung oder den Krankenkassen. In der Folge wurde eine kohärente Analyse dieser Daten, gepaart mit einem einfachen und effizienten Austausch, zusehends wichtiger. Das OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) Common Data Model soll genau das ermöglichen und wurde im Zuge dessen von der OHDSI CDM Working Group konzipiert. Zum aktuellen Zeitpunkt befindet sich das CDM (Comon Date Model) in der Version 5.4 und wird kontinuierlich weiterentwickelt.

Systematische Analyse verschiedener Beobachtungsdatenbanken

Die erhobenen und standardisierten Daten werden an verschiedenen Stellen im Gesundheitswesen genutzt – für die direkte Patientenversorgung in Krankenhäusern oder im Zuge von Forschungsstudien ebenso wie zur Erstattung von Gebühren. Eine Schlüsselrolle erfüllt beim OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) Common Data Model im Zuge dessen auch das standardisierte Vokabular. Selbiges erlangte eine wichtige Bedeutung, da zuvor häufig dieselben Konzepte mit unterschiedlichen Begriffen in der Auswertung belegt wurden – auch schon bei relativ einfachen Untersuchungen und Datensätzen wie beispielsweise solchen zum Blutzucker.

Das OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) Common Data Model standardisiert in der Folge unter anderem diese Eckpunkte:

• das genutzte Format für das Datenmodell,

• Kodierungsschemata,

• Vokabular,

• Terminologie.

Die standardisierten Datensätze werden anschließend in einen großen, sicheren Datenraum übertragen und können da von weiteren Teilnehmern des CDM eingesetzt werden. Dadurch entstehen in der Summe große, empirische Datensätze, die zur weiteren Aufarbeitung alle einem identischen Standard folgen und somit eine möglichst effiziente Auswertung beziehungsweise einen präzisen Einsatz unmittelbar an Patiententherapien ermöglichen.

Weitere Vorteile vom Common Data Model

Beobachtungsdatenbanken werden im digitalen Gesundheitswesen durch eine Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen gefüllt – von solchen am Ort der Behandlung, über elektronische Krankenakten, bis hin zu administrativen Daten und Versicherungserstattungsprozessen. Weil diese Daten stets für einen anderen, spezifischen Zweck zusammengetragen wurden, unterschieden sich medizinische Terminologien und die Formate teilweise gravierend, auch Arzneimittel sind mitunter anders beschrieben. Durch das CDM sind Teilnehmer im Gesundheitswesen in der Lage die einzelnen Quellen einerseits zu nutzen und andererseits ihre eigenen Daten dadurch punktuell zu erweitern.

(ID:49753594)