[Integration of Inventory Data from Cohort and Registry Studies into an Existing Research Network: National Pandemic Cohort Network (NAPKON)].

Integration von Bestandsdaten aus Kohorten- und Registerstudien in ein existierendes Forschungsnetzwerk: Nationales Pandemie Kohorten Netz (NAPKON).

Journal

Gesundheitswesen (Bundesverband der Arzte des Offentlichen Gesundheitsdienstes (Germany))
ISSN: 1439-4421
Titre abrégé: Gesundheitswesen
Pays: Germany
ID NLM: 9204210

Informations de publication

Date de publication:
22 Aug 2024
Historique:
medline: 23 8 2024
pubmed: 23 8 2024
entrez: 22 8 2024
Statut: aheadofprint

Résumé

In the early phase of the COVID-19 pandemic, many local collections of clinical data on patients infected with SARS-CoV-2 were initiated in Germany. As part of the National Pandemic Cohort Network (NAPKON) of the University Medicine Network, the "Integration Core" was established to design the legal, technical and organisational requirements for the integration of inventory data into ongoing prospective data collections and to test the feasibility of the newly developed solutions using use cases (UCs). Detailed study documents of the data collections were obtained. After structured document analysis, a review board evaluated the integrability of the data in NAPKON according to defined criteria. Of 30 university hospitals contacted, 20 responded to the request. Patient information and consent showed a heterogeneous picture with regard to the pseudonymised transfer of data to third parties and re-contact. The majority of the data collections (n=13) met the criteria for integration into NAPKON; four studies would require adjustments to the regulatory documents. Three cohorts were not suitable for inclusion in NAPKON. The legal framework for retrospective data integration and consent-free data use via research clauses (§27 BDSG) was elaborated by a legal opinion by TMF - Technology, Methods and Infrastructure for Networked Medical Research, Berlin. Two UCs selected by the NAPKON steering committee (CORKUM, LMU Munich; Pa-COVID-19, Charité- Universitätsmedizin Berlin) were used to demonstrate the feasibility of data integration in NAPKON by the end of 2021. Quality assurance and performance-based reimbursement of the cases were carried out according to the specifications. Based on the results, recommendations can be formulated for various contexts in order to create technical-operational prerequisites such as interoperability, interfaces and data models for data integration and to fulfil regulatory requirements on ethics, data protection, medical confidentiality and data access when integrating existing cohort data. The possible integration of data into research networks and their secondary use should be taken into account as early as the planning phase of a study - particularly with regard to informed consent - in order to maximise the benefits of the data collected. In der frühen Phase der COVID-19-Pandemie wurden in Deutschland viele lokale Sammlungen klinischer Daten mit SARS-CoV-2 infizierter Patient:innen initiiert. Im Rahmen des Nationalen Pandemie-Kohorten-Netzes (NAPKON) des Netzwerkes Universitätsmedizin wurde der „Integrationskern“ etabliert, um die rechtlichen, technischen und organisatorischen Voraussetzungen für eine Integration von Bestandsdaten in laufende prospektive Datensammlungen zu konzipieren und die Machbarkeit der entwickelten Lösungen mittels Use Cases (UCs) zu prüfen. Detaillierte Studienunterlagen der Datensammlungen wurden eingeholt. Nach strukturierter Dokumentenanalyse, bewertete ein Review Board, gemäß definierter Kriterien die Integrierbarkeit der Daten in NAPKON. Von 30 kontaktierten Universitätskliniken hatten 20 auf die Anfrage geantwortet. Die Patient:inneninformationen und Einwilligungen zeigten ein heterogenes Bild bezüglich der pseudonymen Weitergabe der Daten an Dritte und des Re-Kontakts. Ein Großteil der Datensammlungen (n=13) erfüllte die Kriterien für eine Integration in NAPKON, bei vier Studien wären Anpassungen der regulatorischen Dokumente erforderlich. Drei Kohorten waren nicht für einen Einschluss in NAPKON geeignet. Die rechtlichen Rahmenbedingungen einer retrospektiven Datenintegration und einer einwilligungsfreien Datennutzung über Forschungsklauseln (§27 BDSG) wurde durch ein Rechtsgutachten der TMF – Technologie- und Methodenplattform, für die vernetzte medizinische Forschung e. V., Berlin erarbeitet. Anhand zweier vom NAPKON-Lenkungsausschuss ausgewählter UCs(CORKUM, LMU München; Pa-COVID-19, Charité- Universitätsmedizin Berlin) wurde die Machbarkeit einer Datenintegration bis Ende 2021 in NAPKON gezeigt. Es erfolgte gemäß den Vorgaben die Qualitätssicherung und die aufwandsgenaue Abrechnung der übertragenen Fälle. Basierend auf den Ergebnissen können Empfehlungen für verschiedene Kontexte formuliert werden, um technisch-operative Voraussetzungen wie Interoperabilität, Schnittstellen und Datenmodelle für die Datenintegration zu schaffen sowie regulatorische Anforderungen an Ethik, Datenschutz, ärztliche Schweigepflichtsentbindung und den Datenzugang bei der Integration bestehender Kohortendaten zu erfüllen. Die mögliche Integration von Daten in Forschungsnetzwerke und deren Sekundärnutzung sollte bereits in der Planungsphase einer Studie – insbesondere beim Informed Consent – berücksichtigt werden, um den größtmöglichen Nutzen aus den erhobenen Daten zu ziehen.

Autres résumés

Type: Publisher (ger)
In der frühen Phase der COVID-19-Pandemie wurden in Deutschland viele lokale Sammlungen klinischer Daten mit SARS-CoV-2 infizierter Patient:innen initiiert. Im Rahmen des Nationalen Pandemie-Kohorten-Netzes (NAPKON) des Netzwerkes Universitätsmedizin wurde der „Integrationskern“ etabliert, um die rechtlichen, technischen und organisatorischen Voraussetzungen für eine Integration von Bestandsdaten in laufende prospektive Datensammlungen zu konzipieren und die Machbarkeit der entwickelten Lösungen mittels Use Cases (UCs) zu prüfen. Detaillierte Studienunterlagen der Datensammlungen wurden eingeholt. Nach strukturierter Dokumentenanalyse, bewertete ein Review Board, gemäß definierter Kriterien die Integrierbarkeit der Daten in NAPKON. Von 30 kontaktierten Universitätskliniken hatten 20 auf die Anfrage geantwortet. Die Patient:inneninformationen und Einwilligungen zeigten ein heterogenes Bild bezüglich der pseudonymen Weitergabe der Daten an Dritte und des Re-Kontakts. Ein Großteil der Datensammlungen (n=13) erfüllte die Kriterien für eine Integration in NAPKON, bei vier Studien wären Anpassungen der regulatorischen Dokumente erforderlich. Drei Kohorten waren nicht für einen Einschluss in NAPKON geeignet. Die rechtlichen Rahmenbedingungen einer retrospektiven Datenintegration und einer einwilligungsfreien Datennutzung über Forschungsklauseln (§27 BDSG) wurde durch ein Rechtsgutachten der TMF – Technologie- und Methodenplattform, für die vernetzte medizinische Forschung e. V., Berlin erarbeitet. Anhand zweier vom NAPKON-Lenkungsausschuss ausgewählter UCs(CORKUM, LMU München; Pa-COVID-19, Charité- Universitätsmedizin Berlin) wurde die Machbarkeit einer Datenintegration bis Ende 2021 in NAPKON gezeigt. Es erfolgte gemäß den Vorgaben die Qualitätssicherung und die aufwandsgenaue Abrechnung der übertragenen Fälle. Basierend auf den Ergebnissen können Empfehlungen für verschiedene Kontexte formuliert werden, um technisch-operative Voraussetzungen wie Interoperabilität, Schnittstellen und Datenmodelle für die Datenintegration zu schaffen sowie regulatorische Anforderungen an Ethik, Datenschutz, ärztliche Schweigepflichtsentbindung und den Datenzugang bei der Integration bestehender Kohortendaten zu erfüllen. Die mögliche Integration von Daten in Forschungsnetzwerke und deren Sekundärnutzung sollte bereits in der Planungsphase einer Studie – insbesondere beim Informed Consent – berücksichtigt werden, um den größtmöglichen Nutzen aus den erhobenen Daten zu ziehen.

Identifiants

pubmed: 39173676
doi: 10.1055/a-2346-9680
doi:

Types de publication

English Abstract Journal Article

Langues

ger

Sous-ensembles de citation

IM

Informations de copyright

Thieme. All rights reserved.

Déclaration de conflit d'intérêts

Prof. Heuschmann berichtet über Zuschüsse vom deutschen Bundesministerium für Forschung und Bildung, während der Durchführung der Studie; weiterhin erhielt er Forschungszuschüsse des Bundesministeriums für Forschung und Bildung, Europäischen Union, Charité-Universitätsmedizin Berlin, Ärztekammer Berlin Ärztekammer Berlin, Deutsche Parkinson Gesellschaft, Universitätsklinikum Würzburg, Robert-Koch-Institut, Deutsche Herzstiftung, Gemeinsamer Bundesausschuss Gemeinsamer Bundesausschuss (G-BA) im Innovationsfond, Deutsche Forschungsgemeinschaft Forschungsgemeinschaft, Bayerischer Staat (Ministerium für Wissenschaft und Kunst), Deutsche Krebshilfe, Charité-Universitätsmedizin Berlin (im Rahmen von Mondafis; unterstützt durch einen uneingeschränkten Forschungszuschuss von Bayer an die Charité), Universität Göttingen (im Rahmen von FIND-AF randomisiert; unterstützt durch eine Universität Göttingen von Boehringer-Ingelheim), Universitätsklinikum Heidelberg (im Rahmen von RASUNOAprime; unterstützt durch einen uneingeschränkten Forschungszuschuss an die Universität Universitätsklinikum Heidelberg von Bayer, BMS, Boehringer-Ingelheim, Daiichi Sankyo), außerhalb der eingereichten Arbeit. Dr. Scherer berichtet ein Referentenhonorar von AstraZeneca, unabhängig von dieser Arbeit. Prof. Jens-Peter Reese berichtet über Forschungszuschüsse des Bundesministeriums für Forschung und Bildung, des Bayerischen Staates (Ministerium für Wissenschaft und Kunst), des Gemeinsamen Bundesausschusses (G-BA) im Rahmen des Innovationsfonds, des Deutschen Zentrums für Lungenforschung; Honorar für Gutachten des Bundesministeriums für Gesundheit (BMG); Honorar für EBM-Fortbildungsvorlesung durch die Landesärztekammer Hessen, außerhalb der eingereichten Arbeit. Alle anderen Ko-Autor:innen geben an, keine Interessenskonflikte zu haben.

Auteurs

Anna-Lena Hofmann (AL)

Universität Würzburg, Institut für klinische Epidemiologie und Biometrie, Würzburg, Germany.

Jörg Janne Vehreschild (JJ)

Goethe-Universität Frankfurt am Main, Abteilung für Innere Medizin 2, Hämatologie/Onkologie, Frankfurt am Main, Germany.
Universität zu Köln, Medizinische Fakultät und Universitätsklinikum Köln, Germany.
Deutsches Zentrum für Infektionsforschung (DZIF), Partnerstandort Bonn-Köln, Köln, Germany.

Martin Witzenrath (M)

Charite Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Pneumologie, Beatmungsmedizin und Intensivmedizin mit dem Arbeitsbereich Schlafmedizin, Berlin, Germany.
Deutsches Zentrum für Lungenforschung (DZL), Standort Berlin, Berlin, Germany.

Wolfgang Hoffmann (W)

Universität Greifswald, Institut für Community Medicine, Greifswald, Germany.

Thomas Illig (T)

Medizinische Hochschule Hannover, Hannover Unified Biobank, Hannover, Germany.

Stefan Schreiber (S)

Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Klinik Innere Medizin I, Kiel, Germany.

Gabriele Anton (G)

Helmholtz Zentrum München Institute of Epidemiology, Institut für Epidemiologie, Neuherberg, Germany.
Deutsches Zentrum für Infektionsforschung eV Standort München, Standort München, Germany.

Johannes Christian Hellmuth (JC)

Universitätsklinikum LMU München, Medizinische Klinik III, München, Germany.
Universitätsklinikum, LMU München, COVID-19 Register der LMU München (CORKUM), München, Germany.

Maximilian Muenchhoff (M)

Universitätsklinikum, LMU München, COVID-19 Register der LMU München (CORKUM), München, Germany.
Nationales Referenzzentrum für Retroviren, LMU München, Max von Pettenkofer Institut & Genzentrum, Virologie, München, Germany.

Clemens Scherer (C)

Universitätsklinikum, LMU München, COVID-19 Register der LMU München (CORKUM), München, Germany.
Universitätsklinikum, LMU München, Medizinische Klinik und Poliklinik I, München, Germany.

Christina Pley (C)

Charité Universitätsmedizin Berlin, Clinical Trial Office, Berlin, Germany.

Charlotte Thibeault (C)

Charite Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Pneumologie, Beatmungsmedizin und Intensivmedizin mit dem Arbeitsbereich Schlafmedizin, Berlin, Germany.

Florian Kurth (F)

Charité Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Pneumologie, Beatmungsmedizin und Intensivmedizin mit dem Arbeitsbereich Schlafmedizin, Berlin, Germany.

Sarah Berger (S)

Charité Universitätsmedizin Berlin, Department of Infectious Diseases, Respiratory Medicine and Critical Carein, Berlin, Germany.

Michael Hummel (M)

Charité Universitätsmedizin Berlin, Zentrale Biobank (ZeBanC), Berlin, Germany.

Sina Marie Hopff (SM)

Universität zu Köln, Medizinische Fakultät und Universitätsklinikum Köln, Abteilung I für Innere Medizin, Zentrum für Integrierte Onkologie Aachen Bonn Köln Düsseldorf, Köln, Germany.

Melanie Stecher (M)

Uniklinik Köln Klinik I für Innere Medizin, Onkologie, Hämatologie, Klinische Infektiologie, Klinische Immunologie, Hämostaseologie, Internistische Intensivmedizin, Köln, Germany.
Deutsches Zentrum für Infektionsforschung (DZIF), Standort Köln-Bonn, Köln, Germany.

Katharina Appel (K)

Goethe-Universität Frankfurt, Frankfurt am Main, Abteilung für Innere Medizin 2, Hämatologie/Onkologie, Frankfurt, Germany.

Dana Stahl (D)

Universitätsmedizin Greifswald, Unabhängige Treuhandstelle, Greifswald, Germany.
DZHK e.V. (Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung), DZHK e.V. (Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung), Greifswald, Germany.

Monika Kraus (M)

Helmholtz Zentrum München Institute of Epidemiology, Institut für Epidemiologie, Neuherberg, Germany.
DZHK e.V. (Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung e.V.), Standort München, München, Germany.

Bettina Lorenz-Depiereux (B)

DZHK e.V. (Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung e.V.), Standort München, München, Germany.
Institut für Epidemiologie, Helmholtz Zentrum München, München, Germany.

Sabine Hanß (S)

Universitätsmedizin Göttingen, Institut für Medizinische Informatik, Göttingen, Germany.
DZHK e.V. (Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung e.V.), Standort Göttingen, Göttingen, Germany.

Sebastian von Kielmansegg (S)

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Institut für Öffentliches Wirtschaftsrecht, Rechtswissenschaftliche Fakultät, Kiel, Germany.

Irene Schlünder (I)

TMF - Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V, Berlin, Berlin, Germany.

Anna Niemeyer (A)

TMF - Technologie- und Methodenplattform für die vernetzte medizinische Forschung e.V., Berlin, Berlin, Germany.

Peter Heuschmann (P)

Universitätsklinikum Würzburg, Institut für medizinische Datenwissenschaften, Würzburg, Germany.
Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Institut für Klinische Epidemiologie und Biometrie, Würzburg, Germany.
Universitätsklinikum Würzburg, Zentrale für Klinische Studien Würzburg, Würzburg, Germany.

Michael Krawczak (M)

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein Campus Kiel, Institut für Medizinische Informatik und Statistik, Kiel, Germany.

Jens-Peter Reese (JP)

Universitätsklinikum Würzburg, Institut für medizinische Datenwissenschaften, Würzburg, Germany.
Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Institut für Klinische Epidemiologie und Biometrie, Würzburg, Germany.

Classifications MeSH