EP1570406A2 - Verfahren und datenbank zum auffinden von medizinischen studien - Google Patents

Verfahren und datenbank zum auffinden von medizinischen studien

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EP1570406A2
EP1570406A2 EP03753263A EP03753263A EP1570406A2 EP 1570406 A2 EP1570406 A2 EP 1570406A2 EP 03753263 A EP03753263 A EP 03753263A EP 03753263 A EP03753263 A EP 03753263A EP 1570406 A2 EP1570406 A2 EP 1570406A2
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
studies
study
parameters
database
patient
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP03753263A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Michael Klennert
Peter Brimmers
Reinhard Griebenow
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Academy GmbH and Co KG
Original Assignee
Academy GmbH and Co KG
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Filing date
Publication date
Priority claimed from DE10240216A external-priority patent/DE10240216A1/de
Application filed by Academy GmbH and Co KG filed Critical Academy GmbH and Co KG
Publication of EP1570406A2 publication Critical patent/EP1570406A2/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records

Definitions

  • the invention relates to a method for the database-assisted finding of a number of medical studies that correspond to a specific patient profile, from a large number of medical studies recorded in at least one database, which have in each case been carried out on a group of selected participants, and a database system for carrying them out.
  • the full text of the publications of the medical study is usually analyzed beforehand by medical professionals, the data which are suitable for classifying the studies being extracted from the full text, if necessary, being standardized and into one corresponding data area of the database are stored, in which the data of a class of the classification are mapped. It is the responsibility of the specialists to adapt a classification appropriately depending on the indication and to standardize the data to be stored in a suitable form.
  • the database technology including the database interface for entering search criteria via a search mask, is conventional and is not described in detail.
  • the very essential advantage of the method according to the invention and the associated database is that it is the first time that there is a possibility of correlating a specific patient profile with abstract medical content from medical science studies, which is carried out by the database and the user of the database has a clearly defined search result supplies.
  • the database can be programmed in such a way that he can have at least one piece of information from one of the studies output, in which the patient parameters correspond to the inclusion criteria of the study, in which case the patient is in the Group of study participants would have been included if he had been available for the study.
  • additional data on subgroups of the group of participants in a study are stored in the database, for example when a subgroup analysis of a study has shown that certain participants in a group with special properties observe a study result that differs from the other participants becomes. If the baseline characteristics of these subgroups correspond to the patient parameters entered in the search mask, information about the associated studies can then be displayed, even if the specified patient profile does not meet all inclusion criteria.
  • At least one piece of information from one of the studies is output, in which all patient parameters correspond to the parameters of the group of study participants, even if not all inclusion criteria are met by the patient parameters.
  • the method can be designed such that no studies are issued in which the patient parameters neither fully correspond to the inclusion criteria nor the parameters of the group of study participants.
  • the number of studies is categorized and / or output according to categories, with one of the categories including all studies where the patient parameters meet all inclusion criteria and all parameters of at least one participant, a category includes all studies in which the patient parameters meet all inclusion criteria, - a category includes all studies in which the patient parameters do not meet all inclusion criteria but all parameters of a participant, one category includes all studies in which the patient parameters do not meet all inclusion criteria or all parameters of a participant, one category includes all studies in which the patient parameters does not meet any of the inclusion criteria and none of the parameters of a participant and / or Kate All studies include those in which the patient parameters meet at least one exclusion criterion.
  • the database contains data on title, source, summary, study background, definition of the study, study design, protocol of the course of the study, the endpoints, the statistical method used, complications that occurred during the study, the result and / or the complete content of the publication of the study and / or a scientific commentary on the study are recorded in the database and assigned to a corresponding classification in the database.
  • the form of therapy and the examined substances and / or substance groups are recorded in the database and these can also be taken into account as search criteria via the search mask.
  • Quality level here means in particular the quality classification of studies defined in "Basedvidence Based Medicine", David L. Sackend, 2nd edition, Churchill Livingston, 2000 and internationally recognized as "level of evidence”.
  • levels of evidence In the case of forms of therapy, a distinction is made as to whether the study participants were treated with medication and / or invasively.
  • the inclusion criteria and / or the participant parameters recorded in the database can include the specific criteria indication, subindication and / or the severity of the indications and can be correlated with corresponding inputs of the patient parameters.
  • the group parameters preferably contain information on the age, gender, race and comorbidities of the participants as well as on existing medications and / or invasive interventions carried out on the participants. In both cases, it makes sense if patient parameters that correspond to the specific information and criteria can be entered in the search mask.
  • the endpoints preferably contain, in particular, information from the studies on the death rate, hospitalization, re-hospitalization and / or on invasive interventions necessary after the therapy, so that they are immediately available to the user when information on a study is output, regardless of the full text , This information is of particular interest for indications from the fields of cardiology, such as heart failure or coronary heart disease.
  • the database can record which of the studies are comparable to one another, so that one or more of the studies comparable to an issued study can be queried as a quantity, regardless of whether the specified patient parameters correspond to the inclusion or exclusion criteria or the baseline characteristics . It also makes sense if guidelines, which are written, for example, by medical associations based on medical studies, are recorded in the database, in particular if the corresponding studies are also contained in the database. These guidelines can be called up via an organizational structure specially created for the guidelines in the database. Are links in the database If there are tests between the guidelines and the correlating studies, the guidelines can be output in the search for studies on a patient profile, for example in parallel with the studies on which the guidelines are based. The data output of the database can likewise be programmed such that the link to the guideline is displayed from a study displayed as part of the search and the guideline can be called up via it.
  • the output of information on a patient profile can also preferably be such that therapy recommendations based on one or more guidelines and / or on the number of studies found can be called up as a result of the search.
  • therapy recommendations resulting from a study or guideline must be recorded as independent information in the database.
  • the associated database system has at least one processor, a data memory for the medical studies and other information and for the commands and programs to be executed as part of the database query, and means for outputting information found as part of a search.
  • a particularly suitable grid has one with the classes
  • Inclusion criteria includes all criteria that a study participant had to have in order to be accepted into the group of study participants, and "Exclusion criteria” all criteria that a study participant was not allowed to have in order to be accepted into the group of study participants.
  • the classes "Protocol” and "Statistical Methods” include information on the type of observation and logging of the course of the study and the results observed, as well as information on the type of evaluation of the results.
  • FIG. 1 A typical process of the full text analysis for filtering out specific data from the full text and entering it into a database for a study is shown in FIG. 1.
  • the database is limited to studies for one indication or can include studies for a large number of indications.
  • the indication of the indication can be assumed to be known, so that it does not have to be taken into account when entering data into the database.
  • a separate grid class is provided for the indication of the indication for which studies have been carried out as part of a study.
  • the database interface is programmed in such a way that a user has the option of using a search mask in addition to the indication to specify other parameters that are suitable for describing the patient, such as information on age, gender, race, concomitant diseases, risk factors, existing medications, interventions performed, etc. as a patient profile.
  • the user can also enter further search criteria in the search mask, such as quality level, form of therapy, examined substances or groups of substances, or other information maintained in the database. This can also include information on sponsors of the studies if this information is also recorded in the database.
  • the search mask can include an input help that limits the input options to the criteria specified in the inclusion and exclusion criteria. teries and the baseline characteristics are recorded, for example by offering specific criteria for selection in an input field.
  • the studies are classified into the following categories: excluded - included not included, not excluded, but recorded in the baseline characteristics and analyzed as a subgroup, not included, not excluded, but recorded in the baseline characteristics, no subgroup analysis not included, not excluded and no further information "excluded” means that at least one of the parameters describing the patient profile corresponds to an exclusion criterion of a study, and "included” that the parameters describing the patient profile meet or at least do not contradict the inclusion criteria.
  • “recorded in the baseline characteristics” means that the entered parameters of the patient profile contradict the baseline characteristics with no characteristic and correspond to the baseline characteristics with at least one characteristic.
  • the studies included in the groups can either be grouped - and this is the preferred type - or they can be sorted according to other criteria. This categorization is particularly advantageous because it includes an assessment of the applicability of the studies found.
  • the studies can, for example, be called up sequentially on a screen, and there may also be the possibility that not the complete content of the database for a study, but only sub-areas of particular interest to the user are displayed.
  • a direct comparison of two or more studies next to or on top of one another is also possible, in this case also areas of particular interest can be compared with one another. If available in the database, a comment comparing the studies can also be called up in this context.
  • an indication or subindication e.g. Heart failure, restrictive criteria such as Severity (if definable), definable clinical situations, etc.
  • restrictive criteria such as Severity (if definable), definable clinical situations, etc.
  • map the patient profile to the profiles of the study participants examined in order to find studies relevant to the patient profile, but also to include other aspects in the research, such as querying the most important study data relating to the patient, eg the endpoints like death, re-hospitalization, intervention, etc.
  • each clinical, individual patient situation can be mapped to a corresponding situation of a study participant or a group of study participants.
  • the technical quality of the database is that the class structure makes such an adjustment possible due to its basic structure.
  • the output parameters and the associated categorization remain the same.
  • the treating physician receives a tool with which he can quickly find the medical evidence relevant to a patient and use it for his therapy decision, which was previously not possible for a large number of indications.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
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Abstract

Um einem Arzt das Auffinden von relevanten medizinischen Evidenzen als Entscheidungshilfe für eine anzuwendende Therapie bei einem bestimmten Patientenprofil zu ermöglichen, wird ein Verfahren zum datenbankgestützten Auffinden einer Menge von medizinischen Studien, die mit einem spezifischen Patientenprofil korrespondieren, aus einer Vielzahl von in mindestens einer Datenbank erfassten medizinischen Studien vorgeschlagen, die jeweils an einer Gruppe ausgesuchter Teilnehmer durchgeführt worden sind, vorgeschlagen, bei dem a. die medizinischen Studien klassifiziert werden, b. zu jeder Studie entsprechend der Klassifikation mindestens i. die Einschlusskriterien, aufgrund derer Teilnehmer aus einer Gruppe möglicher Teilnehmer zur Teilnahme an der Studie ausgewählt worden sind, ii. die Ausschlusskriterien, aufgrund derer mögliche Teilnehmer von der Teilnahme an der Studie ausgeschlossen worden sind, iii. Parameter der Gruppe der Studienteilnehmer, und iv. mindestens eine die Studie kennzeichnende Information in der Datenbank erfasst werden, c. Parameter, die für einen Patienten spezifisch sind, zum Auffinden der Menge von Studien, die mit dem spezifischen Patientenprofil korrespondieren, in eine Suchmaske eingegeben werden, d. die eingegebenen Patientenparameter in der Datenbank mindestens mit den Ausschlusskriterien der Studien verglichen werden, e. alle Studien als für das Patientenprofil nicht relevant gekennzeichnet werden, bei denen mindestens einer der eingegebenen Patientenparameter einem Ausschlusskriterium der Studie entspricht, und f. mindestens eine Information einer Studie aus der Menge der verbleibenden Studien ausgegeben wird.

Description

Verfahren und Datenbank zum Auffinden von medizinischen Studien
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum datenbankgestützten Auffinden einer Menge von medizinischen Studien, die mit einem spezifischen Patientenprofil korrespondieren, aus einer Vielzahl von in mindestens einer Datenbank erfassten medizinischen Studien die jeweils an einer Gruppe ausgesuchter Teilnehmer durchgeführt worden sind, sowie ein Datenbanksystem zu seiner Durchführung.
Ärzte greifen heutzutage bei ihrer Therapieentscheidung zur Behandlung einer Indikation eines Patienten vermehrt nicht nur auf ihre individuelle klinische Expertise zurück, sondern versuchen vielfach auch, auf externe Evidenzen, insbesondere auf die Kenntnisse aus aktuellen klinischen Studien zurückzugreifen, um zu verhindern, dass die Therapieentscheidung auf veraltetem Wissen basiert. Unter individueller klinischer Expertise wird dabei das Können und die Urteilskraft, die Ärzte durch ihre Erfahrung und klinische Praxis erworben haben, verstanden, unter externer Evidenz klinisch relevante Forschung, insbesondere medizinische Grundlagenforschung und patientenorientierte Forschung zur Genauigkeit diagnostischer Verfahren (einschließlich der körperlichen Untersuchung), zur Aussagekraft prognostischer Faktoren und zur Wirksamkeit und Sicherheit therapeutischer, rehabilitativer und präventiver Maßnahmen.
Aber nicht nur praktische bzw. klinische Ärzte, sondern auch Sozialmediziner sowie Planer und Einkäufer von Leistungen der Gesundheitsversorgung und selbst die Öffentlichkeit hat ein verstärktes Interesse daran, auf die Kenntnisse evidenzbasierter Medizin zurückzugreifen.
Allerdings ist es für einen Arzt nahezu unmöglich, sich gezielt einen umfassenden Überblick über die für seinen Patienten relevanten Studien zu verschaffen. Zwar folgen medizinische Studien in ihrer Darstellung im Allgemeinen einem ähnlichen Raster, allerdings sind die einzelnen Teile dieses Rasters in Darstellung, Benennung, Ausformulierung und Detaillierung bestimmten Freiheitsgraden unterworfen, so dass eine gezielte Recherche nach Studien, die auf eine Indikation eines Patienten passen, nahezu unmöglich ist. In den bislang bestehenden Datenbanken, die beispielsweise von der US National Library of Medicine oder der Cochrane Collaboration angeboten werden, ist zwar eine Recherche nach Schlagwörtern, die in der Zusammenfassung, dem Volltext oder einer wissenschaftlichen Kommentierung zu einer in der Datenbank abgespeicherten medizinischen Studie enthalten sind, möglich, ebenso wie eine Recherche nach bibliografischen Daten der erfassten medizinischen Studien. Dies reicht in aller Regel jedoch nicht aus, um die Menge der für eine Indikation eines Patienten und sein Profil in Frage kommenden Studien so zu spezifizieren, dass sie für die Auswertung überschaubar bleibt und dennoch alle relevanten Studien enthält.
Daher liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und ein Datenbanksystem der eingangs genannten Art zu schaffen, mit dem einem Arzt eine gezielte Recherche zu medizinischen Studien, die mit der Indikation und dem Profil seines Patienten korrespondieren, ermöglicht wird.
Diese Aufgabe wird gelöst mit einem Verfahren nach Anspruch 1 sowie einem Datenbanksystem nach Anspruch 24.
Bei der Klassifizierung der in der Datenbank zu erfassenden medizinischen Studien wird üblicherweise der Volltext der Veröffentlichungen der medizinischen Studie zuvor von medizinischen Fachkräften analysiert, wobei die Daten, die zur Klassifizierung der Studien geeignet sind, aus dem Volltext herausgezogen werden, gegebenenfalls vereinheitlicht werden und in einen entsprechenden Datenbereich der Datenbank abgelegt werden, in dem die Daten einer Klasse der Klassifizierung abgebildet sind. Dabei obliegt es den Fachkräften, je nach Indikation eine Klassifikation geeignet anzupassen und die abzulegenden Daten jeweils in geeigneter Form zu vereinheitlichen. Ganz wesentlich bei der Klassifizierung der Studien ist das Bestimmen der Ein- und Ausschlusskriterien, nach denen die Teilnehmer der Studie ausgewählt worden sind, sowie der Parameter der Gruppe der Teilnehmer zu Beginn der Studie, die sogenannten baseline characteristics.
Die Datenbanktechnik einschließlich der Datenbankoberfläche zum Eingeben von Suchkriterien über eine Suchmaske ist dabei herkömmlicher Art und wird nicht näher beschrieben.
Durch das Erfassen von Einschluss- und Ausschlusskriterien sowie der baseline characteristics innerhalb einer Datenbank wird es erstmals möglich, neben der Indikation auch weitere individuelle Parameter des Patienten bei der Recherche zu benutzen. Eine Besonderheit hierbei ist, dass nicht nur nach Übereinstimmungen der individuellen Parametern mit Studienparametern recherchiert wird, sondern die individuellen Parameter automatisch auch als Negativ-Merkmale herangezogen werden, um bestimmte Studien aus der Menge der für die Therapieentscheidung relevanten Studien von vorne herein auszuschließen. So werden alle die Studien als nicht relevant gekennzeichnet, bei denen mindestens einer der eingegebe- nen Patienten parameter einem Ausschlusskriterium der Studie entspricht, also alle die Studien, in denen der Patient nicht als Teilnehmer aufgenommen worden wäre. Bereits hierdurch wird die Menge der zu einer Indikation vorliegenden Studien in erheblichem Maße vorsortiert, ohne dass für den Arzt tatsächlich relevante Studien aus der Treffermenge herausfallen.
Im Ergebnis besteht der ganz wesentliche Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens und der zugehörigen Datenbank darin, dass hiermit erstmals eine Möglichkeit zur Korrelation eines konkreten Patientenprofils auf abstrakte medizinische Inhalte von medizinischwissenschaftlichen Studien besteht, die von der Datenbank vorgenommen wird und dem Benutzer der Datenbank ein klar definiertes Rechercheergebnis liefert.
Je nachdem, welche Daten für den Benutzer von besonderem Interesse sind, kann die Datenbank so programmiert sein, dass er sich mindestens eine Information einer der Studien ausgegeben lassen kann, bei der die Patientenparameter den Einschlusskriterien der Studie entsprechen, bei der der Patient also in die Gruppe der Studienteilnehmer aufgenommen worden wäre, wenn er für die Studie zur Verfügung gestanden hätte.
Darüber hinaus kann vorgesehen sein, dass in der Datenbank zusätzlich Daten zu Untergruppen der Teilnehmergruppe einer Studie abgelegt werden, beispielsweise wenn sich bei einer Untergruppenanalyse zu einer Studie herauskristallisiert hat, dass bei bestimmten Teilnehmern einer Gruppe mit besonderen Eigenschaften ein von den übrigen Teilnehmern abweichendes Studienergebnis beobachtet wird. Wenn die baseline characteristics dieser Untergruppen den in die Suchmaske eingegebenen Patientenparametern entsprechen, können dann Informationen zu den zugehörigen Studien angezeigt werden, selbst wenn das vorgegebene Patientenprofil nicht allen Einschlusskriterien entspricht.
Auch kann vorgesehen sein, dass mindestens eine Information einer der Studien ausgegeben wird, bei der alle Patientenparameter den Parametern der Gruppe der Studienteilnehmer entsprechen, selbst wenn nicht alle Einschlusskriterien durch die Patientenparameter erfüllt werden.
Schließlich kann das Verfahren so ausgebildet sein, dass keine Studien ausgegeben werden, bei denen die Patientenparameter weder den Einschlusskriterien, noch den Parametern der Gruppe der Studienteilnehmer vollständig entsprechen. Damit der Benutzer, insbesondere der behandelnde Arzt, eine gute Übersicht über die Anwendbarkeit der angezeigten Studien erhält, ist es von großer Bedeutung, wenn die Menge der Studien kategorisiert und/oder nach Kategorien geordnet ausgegeben wird, wobei eine der Kategorien alle Studien umfasst, bei denen die Patientenparameter alle Einschlusskriterien und alle Parameter mindestens eines Teilnehmers erfüllen, eine Kategorie alle Studien umfasst, bei denen die Patientenparameter alle Einschlusskriterien erfüllen, - eine Kategorie alle Studien umfasst, bei denen die Patienten parameter nicht alle Einschlusskriterien, aber alle Parameter eines Teilnehmers erfüllen, eine Kategorie alle Studien umfasst, bei denen die Patientenparameter weder alle Einschlusskriterien noch alle Parameter eines Teilnehmers erfüllen, eine Kategorie alle Studien umfasst, bei denen die Patientenparameter keine der Einschlusskriterien und keinen der Parameter eines Teilnehmers erfüllt und/oder eine Kategorie alle Studien umfasst bei denen die Patientenparameter mindestens ein Ausschlusskriterium erfüllen.
Selbst die Studien, bei denen die Patientenparameter mindestens ein Ausschlusskriterium erfüllen und insofern für eine geeignete Therapiewahl nicht relevant sind, können für den Benutzer von Interesse sein, da sich einer Studie häufig entnehmen lässt, wieso ein Ausschlusskriterium definiert worden ist. Hieraus kann der Benutzer, insbesondere der behandelnde Arzt, wertvolle zusätzliche Informationen ableiten.
Es ist sinnvoll, wenn in der Datenbank Daten zu Titel, Quelle, Zusammenfassung, Studienhintergrund, Definition der Studie, Studiendesign, Protokoll des Studienverlaufs, die Endpunkte, die verwendete statistische Methode, bei den Teilnehmern während der Studie aufgetretene Komplikationen, das Ergebnis und/oder der vollständige Inhalt der Veröffentlichung der Studie und/oder ein wissenschaftlicher Kommentar zur Studie in der Datenbank erfasst werden und einer entsprechenden Klassifizierung in der Datenbank zugeordnet werden.
Ebenso vorteilhaft ist es, wenn in der Datenbank Informationen zur Qualitätsstufe der Studien, die Therapieform sowie die untersuchten Substanzen und/oder Substanzgruppen erfasst sind und diese als Recherchekriterien über die Suchmaske mit berücksichtigt werden können. Hier wird unter Qualitätsstufe insbesondere die in „Εvidence Based Medicine", David L. Sackend, 2nd edition, Churchill Livingston, 2000 definierte und international unter der Bezeichnung „level of evidence" anerkannte Qualitätseinstufung von Studien verstanden. Bei Therapieformen wird unterschieden, ob die Studienteilnehmer medikamentös und/oder inva- siv behandelt worden sind. Darüber hinaus können die in der Datenbank erfassten Einschlusskriterien und/oder die Teilnehmerparameter die spezifischen Kriterien Indikation, Subindikation, und/oder den Schweregrad der Indikationen umfassen und mit entsprechenden Eingaben der Patientenparameter korreliert werden. Daneben enthalten die Gruppenparameter vorzugsweise Informationen zu Alter, Geschlecht, Rasse und Begleiterkrankungen der Teilnehmer sowie zu bestehenden Medikationen und/oder an den Teilnehmern vorgenommenen invasiven Eingriffen. In beiden Fällen ist es sinnvoll, wenn Patientenparameter, die den spezifischen Informationen und Kriterien entsprechen, in die Suchmaske eingegeben werden können.
Vorzugsweise sind in der Datenbank als Endpunkte insbesondere Informationen aus den Studien zur Todesrate, Hospitalisierung, Rehospitalisierung und/oder zu nach der Therapie notwendigen invasiven Eingriffen enthalten, so dass sie dem Benutzer bei der Ausgabe von Informationen zu einer Studie unabhängig vom Volltext sofort zur Verfügung stehen. Diese Informationen sind insbesondere für Indikationen aus den Bereichen der Kardiologie, wie beispielsweise Herzinsuffizienz oder koronare Herzerkrankungen von besonderem Interesse.
Die Ausgabe einzelner Teile mehrerer auszugebender Studien oder der gesamten Studien kann sequentiell oder parallel zueinander erfolgen, wobei bei der parallelen Ausgabe der Vorteil besteht, dass miteinander korrespondierende Teilbereiche zweier oder mehrerer Studien direkt miteinander verglichen werden können, und zwar dann, wenn korrespondierende Einschlussparameter, Teilnehmerparameter und Informationen der ausgegebenen Studien nebeneinander angezeigt werden.
Darüber hinaus ist es für den Arzt äußerst hilfreich, wenn in der Datenbank vergleichende Kommentare und/oder Grafiken zu zwei oder mehreren Studien erfasst sind, die in dem Fall, dass die kommentierten Studien nebeneinander dargestellt werden, als zusätzliche Information ausgegeben werden.
Außerdem kann in der Datenbank erfasst sein, welche der Studien miteinander vergleichbar sind, so dass eine oder mehrere der zu einer ausgegebenen Studie vergleichbaren Studien als Menge abgefragt werden können, unabhängig davon, ob die vorgegebenen Patientenparameter den Ein- oder Ausschlusskriterien oder den baseline characteristics entsprechen. Ebenso ist es sinnvoll, wenn Leitlinien, die beispielsweise von medizinischen Fachgesellschaften auf der Basis von medizinischen Studien geschrieben werden, in der Datenbank erfasst sind, und zwar insbesondere dann, wenn die korrespondierenden Studien auch in der Datenbank enthalten sind. Diese Leitlinien können über eine für die Leitlinien eigens in der Datenbank angelegte Ordnungsstruktur abrufbar sein. Sind in der Datenbank Verknüp- fungen zwischen den Leitlinien und den damit korrelierenden Studien enthalten, können die Leitlinien im Rahmen der Suche nach Studien zu einem Patientenprofil beispielsweise parallel zu den der Leitlinie zu Grunde liegenden Studien mit ausgegeben werden. Ebenso bevorzugt kann die Datenausgabe der Datenbank so programmiert sein, dass aus einer im Rahmen der Suche angezeigten Studie die Verknüpfung zur Leitlinie angezeigt werden wird und die Leitlinie darüber abrufbar ist.
Auch kann die Ausgabe von Informationen zu einem Patientenprofil bevorzugt dergestalt sein, dass Therapieempfehlungen, die auf einer oder mehreren Leitlinien und/oder auf der aufgefundenen Menge von Studien basieren, als Ergebnis der Suche abrufbar sind. In diesem Fall müssen aus einer Studie bzw. einer Leitlinie hervorgehende Therapieempfehlungen als eigenständige Information in der Datenbank erfasst sein.
Das zugehörige Datenbanksystem weist mindestens einen Prozessor, einen Datenspeicher für die zu den medizinischen Studien und sonstigen Informationen sowie für die im Rahmen der Datenbankabfrage auszuführenden Befehle und Programme sowie Mittel zur Ausgabe von im Rahmen einer Suche aufgefundenen Informationen gemäß Anspruch 25 auf.
Zum besseren Verständnis der Erfindung werden im Folgenden der Aufbau und die Funktionsweise einer bevorzugten Datenbank näher erläutert.
Der Aufbau einer geeigneten Datenbank beginnt damit, dass alle Studien, die normalerweise in einer Volltextversion mit Abbildungen vorliegen, einem exakt gleichen Klassenraster unterworfen werden. Hierbei wird der Volltext aufgehoben und in eine stichwortartige bzw. im Bereich des Studiendesigns auch grafische Darstellung überführt, wobei die inhaltlichen Aussagen der Studien aber keiner Veränderung unterworfen werden.
Als besonderes geeignetes Raster hat sich dabei eines mit den Klassen
- Titel/Quelle
- Hintergrund - Design
- Einschlusskriterien - Ausschlusskriterien
- Protokoll - Statistische Methoden
- Parameter der Teilnehmergruppe (baseline characteristics)
- Komplikationen - Endpunkte
- Definition
- Ergebnisse - Zusammenfassung gezeigt. Dabei fallen unter die Klasse „Titel/Quelle" ein Teil oder alle relevanten bibliografi- schen Daten der erfassten Studien, unter „Zusammenfassung" eine in einer Veröffentlichung zu einer Studie enthaltene oder von einem Dritten erstellte Zusammenfassung. Unter „Hintergrund" werden stichwortartige Angaben zu den den jeweiligen Studien zugrunde liegenden Problemstellungen, gegebenenfalls auch zu vorherigen Studien, und unter „Design" Stichworte zum geplanten Ablauf der Studie, beispielsweise unter Angabe der Medikation sowie gegebenenfalls auch zur Zielsetzung der Studien erfasst.
Unter „Einschlusskriterien" fallen alle Kriterien, die ein Studienteilnehmer aufweisen musste, um in die Gruppe der Studienteilnehmer aufgenommen zu werden, unter „Ausschlusskriterien" alle Kriterien, die ein Studienteilnehmer nicht aufweisen durfte, damit er in die Gruppe der Studienteilnehmer aufgenommen werden konnte.
Unter die Klassen „Protokoll" und „Statistische Methoden" fallen Angaben zur Art der Beobachtung und Protokollierung des Studienverlaufs und der dabei beobachteten Ergebnisse sowie Angaben zur Art der Auswertung der Ergebnisse.
Unter „Parameter der Teilnehmergruppe" der Studienteilnehmer, die sogenannten baseline characteristics, können alle die Gruppe zu Beginn der Studie beschreibenden Daten erfasst sein, beispielsweise Angaben zu Alter, Geschlecht, Rasse, Risikofaktoren, Subindikationen, bestehende Medikationen, vorgenommene Interventionen (invasive Eingriffe), etc., sowie daraus resultierende Bereichsangaben, wobei die Daten aller Studienteilnehmer, die im Studienergebnis erfasst sind, berücksichtig werden.
Unter „Definition" werden Informationen geführt, welche Begriffe in verschiedenen Studien synonym verwendet worden sind, oder welche Begriffe wie definiert sind.
Schließlich werden in den letztgenannten Klassen „Komplikationen", „Endpunkte" und „Ergebnisse" Angaben zum Verlauf der Studien, insbesondere bei einigen oder allen Studienteilnehmern aufgetretene Komplikationen wie Nebenwirkungen, notwendige invasive oder sonstige Eingriffe o.a., die Endpunkte der Entwicklung bei den Studienteilnehmern, beispielsweise Heilung, Hospitalisierung bzw. Rehospitalisierung oder Tod, und das Ergebnis der Studien, beispielsweise in Form einer statistischen Auswertung des beobachteten Therapieverlaufs und der Endpunkte, abgelegt. Hier können auch Informationen zu Analysen von Untergruppen einer Teilnehmergruppe einer Studie zugeordnet werden. In diesem Fall kann es von Vorteil sein, wenn bei den baseline characteristics die Parameter, die für die Untergruppe kennzeichnend sind, entsprechend markiert werden oder eine zusätzliche Parameterkombination als baseline characteristics für diese Untergruppe abgelegt werden.
Ein typischer solcher Ablauf der Volltextanalyse zum Herausfiltern von spezifischen Daten aus dem Volltext und deren Eingabe in eine Datenbank zu einer Studie ist in Figur 1 dargestellt.
Je nach geplantem Umfang ist die Datenbank nur auf Studien zu einer Indikation beschränkt, oder kann Studien zu einer Vielzahl von Indikationen umfassen. Im ersten Fall kann die Angabe der Indikation als bekannt vorausgesetzt werden, so dass sie bei der Eingabe von Daten in die Datenbank nicht zwingend berücksichtigt werden muss. Im zweiten Fall ist für die Angabe der Indikation, zu der im Rahmen einer Studie Untersuchungen durchgeführt worden sind, eine eigene Rasterklasse vorgesehen. Es ist aber auch möglich, die Indikation als Einschlusskriterium zu führen.
Bereits die Auswahl dieser Klassen ist besonders, da mit ihr alle Aussagen und Kriterien medizinischer Studien innerhalb eines Rasters vereinheitlicht werden können.
In einem zweiten Schritt werden die aus dem Volltext der Studien entnommenen Daten aus den Klassen Einschlusskriterien, Ausschlusskriterien und baseline characteristics auf Möglichkeiten der Vereinheitlichung untersucht und dann gegebenenfalls in vereinheitlichter Form zusammen mit den übrigen „klassifizierten" Daten in der Datenbank abgelegt. Da dieser Arbeitsschritt eine erhebliche Erfahrung bei der Auswertung von medizinischen Studien erfordert, kann eine solche Vereinheitlichung nur von kompetentem medizinischem Fachpersonal vorgenommen werden.
Die Datenbankoberfläche ist so programmiert, dass ein Benutzer die Möglichkeit hat, über eine Suchmaske neben der Indikation weitere Parameter, die geeignet sind, den Patienten zu beschreiben, wie Angaben zu Alter, Geschlecht, Rasse, Begleitkrankheiten, Risikofaktoren, bestehende Medikationen, vorgenommene Interventionen, usw. als Patientenprofil einzugeben. Darüber hinaus kann der Benutzer auch weitere Recherchekriterien in der Such- maske, wie beispielsweise Qualitätsstufe, Therapieform, untersuchte Substanzen oder Substanzgruppen, oder sonstige in der Datenbank gepflegten Informationen eingeben. Hierzu können auch Informationen zu Sponsoren der Studien gehören, wenn diese Information auch in der Datenbank erfasst ist. Dabei kann die Suchmaske eine Eingabehilfe umfassen, die die Eingabemöglichkeiten auf die Kriterien beschränkt, die in den Ein- und Ausschlusskri- terien sowie den baseline characteristics erfasst sind, beispielsweise indem zur Eingabe in ein Eingabefeld konkrete Kriterien zur Auswahl angeboten werden.
Nach Eingabe des für die Recherche eingegebenen Patientenprofils werden die Studien in folgende Kategorien eingeordnet: ausgeschlossen - eingeschlossen nicht eingeschlossen, nicht ausgeschlossen, aber in den baseline characteristics erfasst und als Untergruppe analysiert nicht eingeschlossen, nicht ausgeschlossen, aber in den baseline characteristics erfasst, keine Untergruppenanalyse nicht eingeschlossen, nicht ausgeschlossen und keine weiteren Angaben Dabei bedeutet „ausgeschlossen", dass mindestens einer der das Patientenprofil beschreibenden Parameter einem Ausschlusskriterium einer Studie entspricht, und „eingeschlossen", dass die das Patientenprofil beschreibenden Parameter die Einschlusskriterien erfüllen oder diesen zumindest nicht widersprechen. Des weiteren bedeutet „in den baseline characteristics erfasst", dass die eingegebenen Parameter des Patientenprofils mit keinem Merkmal den baseline characteristics widersprechen und mit mindestens einem Merkmal den baseline characteristics entsprechen.
Die in den Gruppen enthaltenen Studien können entweder - und das ist die bevorzugte Art - gruppiert oder aber auch nach anderen Kriterien sortiert ausgegeben werden. Diese Katego- risierung ist insbesondere deswegen von besonderem Vorteil, weil darin eine Bewertung der Anwendbarkeit der aufgefundenen Studien enthalten ist.
Zur Ausgabe können die Studien beispielsweise an einem Bildschirm sequentiell abgerufen werden, wobei auch die Möglichkeit bestehen kann, dass nicht der vollständige Inhalt der Datenbank zu einer Studie, sondern nach Wahl des Benutzers nur ihn besonders interessierende Teilbereiche angezeigt werden. Auch ist ein Direktvergleich zweier oder mehrerer Studien neben- oder übereinander möglich, wobei auch in diesem Fall besonders interessierende Teilbereiche einander gegenüber gestellt werden können. Auch kann in diesem Zusammenhang, soweit in der Datenbank vorhanden, ein die Studien vergleichender Kommentar abgerufen werden.
Des weiteren kann in der Datenbank eine Information abgelegt sein, welche Studien grundsätzlich miteinander vergleichbar sind. Damit wird es dem Benutzer möglich, sich zu einer Studie alle vergleichbaren Studien anzeigen zu lassen, gegebenenfalls unabhängig davon, ob sie auf das konkrete Patientenprofil anwendbar sind oder nicht. Ebenso können Verknüpfungen zwischen Studien und auf diesen Studien basierenden Leitlinien sowie Therapieempfehlungen enthalten sein, die entweder allein oder in Verbindung mit den ihr zugrunde liegenden Studien abrufbar sind.
Durch die vorbeschriebene Systematik ist es nicht nur möglich, durch Vorgabe von Indikation oder Subindikation, wie z.B. Herzinsuffizienz, einschränkende Kriterien wie z.B. Schweregrad (sofern definierbar), definierbare klinische Situationen, etc. das Patientenprofil auf die Profile der untersuchten Studienteilnehmer abzubilden, um für das Patientenprofil relevante Studien aufzufinden, sondern auch andere Aspekte in die Recherche mit einzubeziehen, wie die auf den Patienten bezogenen wichtigsten Studiendaten abzufragen, z.B. die Endpunkte wie Tod, Rehospitalisierung, Intervention, usw.
Somit kann bei entsprechender Vollständigkeit der Daten jede klinische, individuelle Patientensituation auf eine entsprechende Situation eines Studienteilnehmers oder einer Gruppe von Studienteilnehmern abgebildet werden.
Es ist anzumerken, dass die oben genannten Studien- und Patientenparameter nicht automatisch für sämtliche Indikationen und Fachgebiete 1 :1 übernommen werden können. So sind z.B. die Patienten- und Studienparameter für den Bereich Onkologie in ihrer Relevanz oft sehr unterschiedlich von denen z.B. aus der Kardiologie. Die wissenschaftliche Qualität der Datenbank zeichnet sich auch durch die Arbeit aus, dass für jede Indikation grundsätzlich eine neue Anpassung und Vereinheitlichung dieser Kriterien vorgenommen wird.
Die technische Qualität der Datenbank liegt hingegen darin, dass das Klassenraster durch seine Grundstruktur eine solche Anpassung möglich macht. Die Ausgabeparameter und die damit verbundene Kategorisierung bleiben indes gleich.
Der behandelnde Arzt erhält mit einer solchen erfindungsgemäßen Datenbank ein Werkzeug, mit dem er in kurzer Zeit die für einen Patienten relevanten medizinischen Evidenzen auffinden und für seine Therapienentscheidung heranziehen kann, was bislang für eine Vielzahl von Indikationen nicht möglich war.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum datenbankgestützten Auffinden einer Menge von medizinischen Studien, die mit einem spezifischen Patientenprofil korrespondieren, aus einer Vielzahl von in mindestens einer Datenbank erfassten medizinischen Studien, die jeweils an einer Gruppe ausgesuchter Teilnehmer durchgeführt worden sind, bei dem a. die medizinischen Studien klassifiziert werden, b. zu jeder Studie entsprechend der Klassifikation mindestens i. die Einschlusskriterien, aufgrund derer Teilnehmer aus einer Gruppe möglicher Teilnehmer zur Teilnahme an der Studie ausgewählt worden sind, ii. die Ausschlusskriterien, aufgrund derer mögliche Teilnehmer von der
Teilnahme an der Studie ausgeschlossen worden sind, iii. Parameter der Gruppe der Studienteilnehmer, und iv. mindestens eine die Studie kennzeichnende Information in der Datenbank erfasst werden, c. Parameter, die für einen Patienten spezifisch sind, zum Auffinden der Menge von Studien, die mit dem spezifischen Patientenprofil korrespondieren, in eine Suchmaske eingegeben werden, d. die eingegebenen Patientenparameter in der Datenbank mindestens mit den Ausschlusskriterien der Studien verglichen werden, e. alle Studien als für das Patientenprofil nicht relevant gekennzeichnet werden, bei denen mindestens einer der eingegebenen Patientenparameter einem Ausschlusskriterium der Studie entspricht, und f. mindestens eine Information einer Studie aus der Menge der verbleibenden Studien ausgegeben wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass mindestens eine Information mindestens einer der Studien ausgegeben wird, bei der die eingegebenen Patientenparameter den Einschlusskriterien der Studie entsprechen.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass in der Datenbank Informationen über eine im Rahmen einer Studie angefertigte Analyse einer Untergruppe der Teilnehmer einschließlich von die Teilnehmer der Untergruppe beschreibenden Parametern erfasst sind und mindestens eine Information einer der Studien ausgegeben wird, bei der die eingegeben Patientenparameter den Parametern der Untergruppe entsprechen.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens eine Information einer der Studien ausgegeben wird, bei der alle eingegebenen Patientenparameter den Parametern der Gruppe der Studienteilnehmer entsprechen.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass keine Studien ausgegeben werden, bei denen die Patientenparameter weder den Einschlusskriterien, noch den Parametern der Gruppe der Studienteilnehmer vollständig entsprechen.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Menge der Studien kategorisiert und/oder nach Kategorien geordnet ausgegeben wird, wobei eine der Kategorien alle Studien umfasst, bei denen die Patientenparameter alle Einschlusskriterien und alle Parameter mindestens eines Teilnehmers erfüllen, eine der Kategorien alle Studien umfasst, bei denen die Patientenparameter alle Einschlusskriterien erfüllen, eine der Kategorien alle Studien umfasst, bei denen die Patientenparameter nicht alle Einschlusskriterien erfüllen, aber allen Parametern eines Teilnehmers entsprechen, eine der Kategorien alle Studien umfasst, bei denen die Patientenparameter weder alle Einschlusskriterien erfüllen noch allen Parametern eines Teilnehmers entsprechen, eine der Kategorien alle Studien umfasst, bei denen die Patientenparameter keines der Einschlusskriterien erfüllen und keinen der Parametern eines der Teilnehmers entsprechen und/oder eine der Kategorien alle Studien umfasst, bei denen die Patientenparameter mindestens ein Ausschlusskriterium erfüllen.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass in der Datenbank entsprechend der Klassifikationen der Studien darüber hinaus der Titel, die Quelle, eine Zusammenfassung, der Studienhintergrund, die Definition der Studie, das Studiendesign, - das Protokoll des Studienverlaufs, - die Endpunkte, die verwendete statistische Methode,
- bei den Teilnehmern während der Studie aufgetretene Komplikationen,
- das Ergebnis, der vollständige Inhalt der Veröffentlichung der Studie, und/oder
- ein wissenschaftlicher Kommentar zur Studie erfasst werden.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Einschlusskriterien und/oder die Teilnehmerparameter die spezifischen Kriterien Indikation, Subindikation und/oder den Schweregrad der Indikationen umfassen.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Parameter der Gruppe der Studienteilnehmer spezifische Informationen zu Alter, Geschlecht, Rasse, Begleiterkrankungen, bestehende Medikationen und/oder vorgenommene invasive Eingriffe umfassen.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass Patientenparameter, die den spezifischen Informationen, Parametern und Kriterien entsprechen, in die Suchmaske eingegeben werden können.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Qualitätsstufe der Studien in der Datenbank erfasst sind.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 , dadurch gekennzeichnet, dass die einer Studie zugrunde liegende Therapieform in der Datenbank erfasst ist.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die in einer Studie untersuchten Substanzen und/oder Substanzgruppen in der Datenbank erfasst sind.
14. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Information zu einer Studie die Endpunkte wie Tod, Hospitalisierung, Rehospitalisierung und/oder invasive Eingriffe umfasst.
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 11 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass in die Suchmaske eine oder mehrere Qualitätsstufen, eine oder mehrere Therapieform, be- stimmte Substanzen oder Substanzgruppe und oder bestimmte Endpunkte als Recherchekriterien eingebbar sind.
16. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Menge der Studien sequentiell ausgegeben werden kann.
17. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens zwei Studien im Direktvergleich angezeigt werden, wobei korrespondierende Einschlussparameter, Teilnehmerparameter und Informationen der Studien einander gegenübergestellt werden.
18. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass Studien vergleichende Kommentare und/oder Grafiken in der Datenbank erfasst sind.
19. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass in der Datenbank erfasst wird, welche der Studien miteinander vergleichbar sind.
20. Verfahren nach Anspruch 18 oder 19, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens eine der zu einer ausgegebenen Studie vergleichbaren Studien als Menge abgefragt werden kann.
21. Verfahren nach einem der Ansprüche 18 bis 20, dadurch gekennzeichnet, dass auf den Studien basierende Leitlinien in der Datenbank erfasst sind.
22. Verfahren nach Anspruch 21 , dadurch gekennzeichnet, dass eine Datenbankverknüpfung zwischen den in der Datenbank erfassten Leitlinien und den korrelierenden Studien besteht und angewählt werden kann.
23. Verfahren nach Anspruch 22, dadurch gekennzeichnet, dass Therapieempfehlungen, die auf einer oder mehreren Leitlinien und /oder auf der aufgefundenen Menge von Studien basieren, als Ergebnis der Suche abrufbar sind.
24. Elektronisches Datenbanksystem zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 23.
25. Elektronisches Datenbanksystem nach Anspruch 24, gekennzeichnet durch mindestens einen Prozessor, mindestens einen Datenspeicher zum Speichern von in Klassen eingeteilten Informationen einer Vielzahl von Studien einschließlich von i. Einschlusskriterien, aufgrund derer Teilnehmer aus einer Gruppe möglicher Teilnehmer zur Teilnahme an einer Studie ausgewählt worden sind, ii. Ausschlusskriterien, aufgrund derer mögliche Teilnehmer von der Teilnahme an der Studie ausgeschlossen worden sind, iii. Parametern der Gruppe der Teilnehmer, und iv. mindestens einer die Studie kennzeichnenden Information mindestens einen Datenspeicher zum Speichern von ausführbaren Programmbefehlen zum i. Empfangen der Eingabe einer Suchabfrage, die mindestens einen Patientenparameter enthält, ii. Suchen von in der Datenbank erfassten Studien, deren Klassifizierung mindestens mit dem einen Patientenparameter übereinstimmt, und iii. Vergleichen mindestens eines der Patientenparameter mit den in der Datenbank erfassten Ausschlusskriterien der Studien, um alle Studien als nicht relevant zu kennzeichnen, bei denen mindestens ein Patientenparameter einem Ausschlusskriterium der Studie entspricht., und Mittel zur Ausgabe mindestens einer Information zu mindestens einer der verbleibenden Studien.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7949545B1 (en) 2004-05-03 2011-05-24 The Medical RecordBank, Inc. Method and apparatus for providing a centralized medical record system

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2001241515A1 (en) * 2000-03-03 2001-09-17 Joerg Hohnloser Medical risk assessment system and method
US7711580B1 (en) * 2000-10-31 2010-05-04 Emergingmed.Com System and method for matching patients with clinical trials

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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