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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

HONEUR – Partnerschaftliche Datenanalyse von lokalen Real-World Daten

verfasst von : Oliver Maaßen, Kristina Bardenheuer, Angela Leis, Juan Manuel Ramírez-Anguita, Holger Bartz, Miguel-Angel Mayer

Erschienen in: Health Data Management

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Patientendaten aus klinischen Informationssystemen verschiedener Krankenhäuser zu analysieren, stellt in Deutschland und anderen europäischen Ländern eine große Herausforderung dar. Daher ist die Forschung und die Generierung von Real-Word Evidence (RWE) zwischen verschiedenen Standorten begrenzt. Federated Data Networks (FDNs) sind ein innovativer Ansatz zur verteilten, datenschutzkonformen, standort- und länderübergreifenden Analyse klinischer Daten aus mehreren Einrichtungen wie Krankenhäusern oder Registern. Als Voraussetzung für FDNs ist die Harmonisierung der Daten z. B. im OMOP Common Data Model (CDM) erforderlich. Das Hospital Del Mar (Barcelona, Spanien) beschreibt in diesem Kapitel die erfolgreiche Implementierung, den Nutzen und die vielfältige Verwendung des OMOP CDM in seiner Forschungseinrichtung. Das forschende Pharmaunternehmen Janssen hat das internationale Projekt HONEUR (Haematology Outcomes Network in Europe) ins Leben gerufen, welches das OMOP CDM nutzt. Die enge Zusammenarbeit zwischen klinischen, akademischen und technischen Partnern ermöglichen standort- und länderübergreifende, datenschutzkonforme Forschung mit dem Ziel, die Patientenversorgung zu verbessern.

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Literatur
Zurück zum Zitat Bardenheuer, K., Van Speybroeck, M., Hague, C., Nikai, E., & Price, M. (2022). Haematology Outcomes Network in Europe (HONEUR)-A collaborative, interdisciplinary platform to harness the potential of real-world data in hematology. European Journal of Haematology, 109(2), 138–145. https://doi.org/10.1111/ejh.13780CrossRef Bardenheuer, K., Van Speybroeck, M., Hague, C., Nikai, E., & Price, M. (2022). Haematology Outcomes Network in Europe (HONEUR)-A collaborative, interdisciplinary platform to harness the potential of real-world data in hematology. European Journal of Haematology, 109(2), 138–145. https://​doi.​org/​10.​1111/​ejh.​13780CrossRef
Zurück zum Zitat Hajek, R., Sliwka, H., Stork, M., Spicka, I., Jelinek, T., Radocha, J., … Merz, M. (2022). Patient Characteristics and Survival Outcomes of Lenalidomide Exposed non- Refractory vs. Lenalidomide Refractory Multiple Myeloma Patients in the HONEUR Federated Data Network. Blood, 140(Supplement 1), 7200–7202. https://doi.org/10.1182/blood-2022-159401. Hajek, R., Sliwka, H., Stork, M., Spicka, I., Jelinek, T., Radocha, J., … Merz, M. (2022). Patient Characteristics and Survival Outcomes of Lenalidomide Exposed non- Refractory vs. Lenalidomide Refractory Multiple Myeloma Patients in the HONEUR Federated Data Network. Blood, 140(Supplement 1), 7200–7202. https://​doi.​org/​10.​1182/​blood-2022-159401.
Zurück zum Zitat Observational Health Data Sciences and Informatics. (2023b). OHDSI Automated Characterization of Health Information at Large-Scale Longitudinal Evidence Systems (ACHILLES). Achilles provides descriptive statistics on an OMOP CDM database. https://github.com/OHDSI/Achilles. Zugegriffen am 16.06.2023. Observational Health Data Sciences and Informatics. (2023b). OHDSI Automated Characterization of Health Information at Large-Scale Longitudinal Evidence Systems (ACHILLES). Achilles provides descriptive statistics on an OMOP CDM database. https://​github.​com/​OHDSI/​Achilles. Zugegriffen am 16.06.2023.
Metadaten
Titel
HONEUR – Partnerschaftliche Datenanalyse von lokalen Real-World Daten
verfasst von
Oliver Maaßen
Kristina Bardenheuer
Angela Leis
Juan Manuel Ramírez-Anguita
Holger Bartz
Miguel-Angel Mayer
Copyright-Jahr
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-43236-2_53

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