Auftaktveranstaltung Methodische Beratung zur Nutzung und Linkage von externe Versorgungsnahe Daten (eVeDa) im Rahmen der ECU – Krankenkassen- und Registerdaten

In der Pandemie hat sich gezeigt, dass klinische Daten, selbst bundesweit von vielen Standorten, allein nicht ausreichen um viele der dringlichen Fragen aus Gesellschaft und Politik wissenschaftlich angemessen zu beantworten. Die Datenbasis für die anwendungsbezogene Forschung und die wissenschaftliche Politikberatung profitiert jedoch erheblich durch die Verknüpfung von Klinikdaten und Studiendaten mit weiteren, sog. Versorgungsnahen Daten. Dies sind vor allem Daten der Krankenkassen, der klinischen Krebsregister, sowie der Einwohnermeldeämter. Erst mit diesen gelinkten Datensätzen mit breiten Längsschnittinformationen zu den Patient:innen lassen sich viele relevante Outcomes und Einflussfaktoren erforschen.

Diese Auftaktveranstaltung dient dazu, um unsere Arbeit und unsere Arbeitsgruppe als Beratungsservice für die Nutzung externer Versorgungsnaher Daten innerhalb des NUM vorzustellen. Die Teilnahme ist kostenlos. Es wird jedoch um eine formlose Anmeldung per Email gebeten: auftaktveranstaltung_num_eVeDa@ukdd.de. Danach bekommen Sie die Einwahldaten per Email zugesandt.

Um bereits vorab ein Stimmungsbild zum benötigten Beratungsbedarf einzuholen, bitten wir Sie jetzt an einer kurzen Onlinebefragung teilzunehmen (Dauer <5min).

Link zur Onlinebefragung

Tagesordnung der Auftaktveranstaltung:

Einführung und Potential der Krankenkassendaten (Prof. Jochen Schmitt, Universitätsklinikum Dresden, ZEGV)
Vorstellung Bedarfsermittlung der Online-Vorbefragung (Simone Gloystein, Universitätsmedizin Greifswald; Dr. Thomas Datzmann, Universitätsklinikum Dresden, ZEGV)
Krebsregisterdaten - Möglichkeiten und Grenzen (Prof. Wolfgang Hoffmann, Universitätsmedizin Greifswald)
Vorstellung der Daten der Datenintegrationszentren (Prof. Martin Sedlmayr, Universitätsklinikum Dresden)
Linkage externer Versorgungsnaher Daten mit Daten des NUM (Dr. Peter Ihle, Uniklinik Köln)
Datenfluss im NUM (Sabine Hanß, Universitätsmedizin Göttingen)
Fragerunde Q&A (ca. 30 min)