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Hintergrund: Eine systematische, aggregierende Analyse von Fällen eines Critical Incident Reporting Systems (CIRS) ist in Deutschland bislang ausgeblieben. Bislang sind nur Einzelfallbetrachtungen oder spezialisierte Untersuchen mit diesen Daten durchgeführt worden. Im vergleichbaren britischen Meldesystem werden quartalsweise Statistiken publiziert. Für die Durchführung von solchen statistischen Analysen spielt die Datenqualität eine entscheidende Rolle.

Die Datenqualität ist keine einheitlich definierte metrische Größe und hängt von vielen verschiedenen Faktoren ab. Die Bild- und Datenqualitätsontologie (IDQA) wurde 2013 im NCBO Bioportal publiziert. In ihr sind eine Reihe von Faktoren und mögliche Koeffizienten zu finden. Entscheidend für die Bewertung von Datenqualität ist unteranderem die Gruppe der Anwender, die diese Daten nutzen wollen und dadurch der Anwendungszweck. Nicht alle Daten und Datenstrukturen sind für alle Analysen geeignet.

Fragestellung: Das CIRSmedical ist ein bundesweit, öffentlich zugängliches Fehlerberichtssystem, welches von der Bundesärztekammer, Kassenärztliche Bundesvereinigung und dem Ärztlichen Zentrum für Qualität in der Medizin betrieben wird. Folgende Fragestellungen sollten in der Studie untersucht werden:

1.

Welche Qualitätsparameter lassen sich überhaupt auf ein CIRS anwenden?

2.

Mit welchen Kennzahlen kann die Qualität bewertet werden?

3.

Welche Qualität haben die Daten des CIRSmedical?

4.

Wie kann die Datenqualität verbessert werden?

Methode: Aus dem CIRSmedical wurden unsortiert 100 Fälle aus dem Zeitraum von Januar bis März 2017 in die Studie eingeschlossen. Für die Studie wurden verschiedene Qualitätsdimensionen der IDQA auswählt. Kriterien waren die Anwendbarkeit der Qualitätsdimension auf den Datensatz sowie das Kriterium der Berechenbarkeit einer Kennzahl. Dabei wurden insbesondere die Qualitätsdimension berücksichtigt, die vom TMF für die Qualität von Datenregistern eine Rolle spielen.

Ergebnisse: Die Analyse zeigt, dass das CIRSmedical nur einschränkt eine weitere systematische Analyse zulässt. Das Kriterium der Erreichbarkeit z.B. kann nicht erfüllt werden: es werden keine Schnittstellen zur Verfügung gestellt, um auf die Daten direkt zuzugreifen. Das Kriterium der Vollständigkeit ist im Zusammenhang mit CIRSmedical besonders problematisch: in nur etwa 10 % sind zu allen Eingabemöglichkeiten der Datenbank Einträge zu finden (Kriterium der Schemavollständigkeit). Wird für die inhaltliche Vollständigkeit das Open-Process-Task-Modell (OPT-Modell) herangezogen, zeigt sich, dass in den Fallberichten maximal 30% der Informationen zu finden sind, um medizinische Aufgaben systematisch zu beschreiben. Insgesamt weisen die Fallberichte als narrative Texte eine deutliche Heterogenität auf: die Variabilität der Wortanzahl in den Berichten ist sehr hoch, sie reicht von einigen Wortgruppen bis zu langen Texten. Metadaten zu den Fällen stehen nur in einem sehr unterschiedlichen Umfang zur Verfügung. Die Untersuchung der Verständlichkeit und Interpretierbarkeit basiert auf der Untersuchung, ob standardisierte Vokabularien verwendet wurden. Standardisierte Eingaben sind nur für einzelne Datenfelder vorgesehen.

Diskussion: Aus der Analyse der Datenqualität ergeben sich viele Verbesserungsmöglichkeiten. Eine systematische Analyse wird möglich, wenn zunächst eine standardisierte Schnittstelle zu den Daten zur Verfügung gestellt wird. Bezüglich der Vollständigkeit der Informationen kann versucht werden, die Eingabe durch mehr standardisierte Auswahlmöglichkeiten zu erleichtern. Der Prozess der Einzelfallanalyse kann dazu verwendet werden, die inhaltliche Vollständigkeit zu verbessern. Ein strukturiertes Abfragen der Aufgabeneigenschaften mittels des OPT-Modell hilft, die strukturellen Eigenschaften der Aufgaben zu verstehen. Die Aufgaben und Prozesse sollten im Rahmen einer Zertifizierung bereits beschrieben worden sein, was die Untersuchung wesentlich erleichtert.

Praktische Implikationen: Untersuchungen der Datenqualität in Registern tragen dazu bei, die Möglichkeiten einer späteren wissenschaftlichen Auswertung zu sichern. Bisher sind CIRS-Fälle nur Einzelfallanalysen unterzogen worden, womit sich der Anspruch „Lernen aus Fehlern“ nur für die jeweilige Einrichtung realisieren lässt. Datenqualität lässt sich mit einer Reihe von Maßnahmen verbessern. Somit kann der wissenschaftliche Nutzen der Fallberichte deutlich gesteigert und die Übertragbarkeit des Wissens gesichert werden.