Entwicklung eines selbstlernenden Risikoscores an Real-World-Datenquellen: Die RABATT-Studie
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Entwicklung eines selbstlernenden Risikoscores an Real-World-Datenquellen: Die RABATT-Studie. / Schwaneberg, T.; Debus, E. S.; Repgen, T.; Trute, H. H.; Müller, T.; Federrath, H.; Marschall, U.; Behrendt, C. A.
in: GEFASSCHIRURGIE, Jahrgang 24, Nr. 3, 01.05.2019, S. 234-238.Publikationen: SCORING: Beitrag in Fachzeitschrift/Zeitung › SCORING: Zeitschriftenaufsatz › Forschung › Begutachtung
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TY - JOUR
T1 - Entwicklung eines selbstlernenden Risikoscores an Real-World-Datenquellen: Die RABATT-Studie
AU - Schwaneberg, T.
AU - Debus, E. S.
AU - Repgen, T.
AU - Trute, H. H.
AU - Müller, T.
AU - Federrath, H.
AU - Marschall, U.
AU - Behrendt, C. A.
N1 - Funding Information: Die IDOMENEO-Studie wird vom Innovationsausschuss des Gemeinsamen Bundesausschuss (G-BA) gef?rdert (01VSF16008). Die RABATT-Studie wird vom Innovationsausschuss des G?BA gef?rdert (VSF-2018-171). Die Arbeitsgruppe GermanVasc wird f?r Versorgungsforschungsprojekte zus?tzlich durch den Stifterverband f?r die Deutsche Wissenschaft und die CORONA-Stiftung (S199/10061/2015), durch die B.-Braun-Stiftung Melsungen und durch die Bayer Vital GmbH gef?rdert. Publisher Copyright: © 2019, Springer Medizin Verlag GmbH, ein Teil von Springer Nature.
PY - 2019/5/1
Y1 - 2019/5/1
N2 - Das vom Innovationsausschuss des Gemeinsamen Bundesausschuss für drei Jahre (2019–2022) geförderte Projekt „Risikoscores für eine algorithmenbasierte behandlerunabhängige Aufklärung zum Therapieerfolg und zur Therapieempfehlung“ (RABATT) verfolgt das Ziel, verfügbare Routine- und Registerdaten zur Behandlung der peripheren arteriellen Verschlusskrankheit (PAVK) intelligent zu nutzen. Es sollen selbstlernende Algorithmen und mobile Applikationen entwickelt werden, die eine informierte objektive Aufklärung und die Wahl der bestmöglichen Therapie trotz teilweise fehlender Evidenzbasis unterstützen. Dabei sollen wesentliche Fragen aus den Bereichen Datenschutz- und Haftungsrecht, Sozialrecht und Ethik beantwortet werden. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die primären Fragestellungen und methodischen Projektschritte.
AB - Das vom Innovationsausschuss des Gemeinsamen Bundesausschuss für drei Jahre (2019–2022) geförderte Projekt „Risikoscores für eine algorithmenbasierte behandlerunabhängige Aufklärung zum Therapieerfolg und zur Therapieempfehlung“ (RABATT) verfolgt das Ziel, verfügbare Routine- und Registerdaten zur Behandlung der peripheren arteriellen Verschlusskrankheit (PAVK) intelligent zu nutzen. Es sollen selbstlernende Algorithmen und mobile Applikationen entwickelt werden, die eine informierte objektive Aufklärung und die Wahl der bestmöglichen Therapie trotz teilweise fehlender Evidenzbasis unterstützen. Dabei sollen wesentliche Fragen aus den Bereichen Datenschutz- und Haftungsrecht, Sozialrecht und Ethik beantwortet werden. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die primären Fragestellungen und methodischen Projektschritte.
KW - Health insurance claims data
KW - Peripheral arterial disease
KW - Quality improvement
KW - Registries
KW - Routine data
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85071634338&partnerID=8YFLogxK
U2 - 10.1007/s00772-019-0514-0
DO - 10.1007/s00772-019-0514-0
M3 - SCORING: Zeitschriftenaufsatz
AN - SCOPUS:85071634338
VL - 24
SP - 234
EP - 238
JO - GEFASSCHIRURGIE
JF - GEFASSCHIRURGIE
SN - 0948-7034
IS - 3
ER -