TP 1 - CKDNapp

Konsolidierung von Datensätzen, Generierung von klinischen Input-Variablen, medizinische Interpretation und Validierung

Chronische Niereninsuffizienz (CKD), eine häufige und komplexe Erkrankung, welche zu den führenden Todesursachen weltweit zählt, wird u.a. durch einen variablen Krankheitsverlauf und multiple Komorbiditäten charakterisiert. Diese Tatsache erschwert die Vorhersage von unerwünschten Ereignissen, von Krankheitsverläufen sowie die individuelle Behandlungsplanung und Medikationsmanagement. Mit Hilfe klinischer Entscheidungshilfesoftwares (CDS Software) können diese Probleme überwunden werden. CDS Software basiert üblicherweise auf mathematischen Modellen, die anhand von Patientendaten gelernt werden. Zum Lernen dieser Modelle benötigt man umfassende Daten-Sets mit longitudinaler Erfassung, die man durch prospektive Kohortenstudien erhält. In derartigen Studien werden Variablen durch Ärzte definiert, gewichtet und validiert, sowie Endpunkte von rekrutierten Patienten auf Basis von medizinischen Befunden der Patienten abstrahiert.
Die German Chronic Kidney Disease (GCKD) Studie ist eine multizentrische, prospektive Kohortenstudie, in der bisher erfasste (Studienbeginn 2010-2012) und kontinuierlich abstrahierte Daten von 5.217 CKD Patienten vorliegen. Somit ist die GCKD Studie eine perfekte Ressource für die Entwicklung einer CDS Software: hier CKDNapp. Alle CKDNapp Modelle werden auf erfassten und kontinuierlich abstrahierten Daten der GCKD Studie beruhen.
Mit TP1 werden drei Hauptziele verfolgt (Abbildung 1), um GCKD Studiendaten derart aufzuarbeiten, dass CKDNapp entwickelt werden kann und somit Ärzten in der Praxis personalisierte Patientenversorgung ermöglicht wird: (1) Definition und Abstraktion von Variablen und Datensätzen zur mathematischen Modellberechnung und CKDNapp Entwicklung, (2) medizinische Interpretation aller mathematischer Modelle und (3) medizinische Bewertung und Verfeinerung von CKDNapp. Die Bearbeitung erfolgt am Institut für Genetische Epidemiologie des Universitätsklinikums Freiburg.

Datenfestsetzung, Variblendefinition und -gewichtung, Modellinterpretation und CKDNapp-Bewertung.