{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2026,2,12]],"date-time":"2026-02-12T11:30:21Z","timestamp":1770895821704,"version":"3.50.1"},"reference-count":7,"publisher":"Georg Thieme Verlag KG","issue":"10","content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":["Gesundheitswesen"],"published-print":{"date-parts":[[2024,10]]},"abstract":"Zusammenfassung<\/jats:title>\n Einleitung 2018 wurden transplantationsmedizinische Daten, die bei drei\n Institutionen vorliegen, zusammengef\u00fchrt, um ein deutsches\n Transplantationsregister zu schaffen. Seit Juni 2021 besteht Zugriff auf Daten\n des Registers. Um Sonderregelungen der Organallokation mit Regelallokation bei\n Herz-, Leber-, Lungen- und Nierentransplantation zu vergleichen sollten die\n Registerdaten analysiert werden. Unser Vorgehen f\u00fchrte zu einer Qualit\u00e4tsanalyse\n des Registers.<\/jats:p>\n Methoden Auf Antrag wurden Altdaten des Registers bereitgestellt. Die\n Daten sind in 61 Elemente gegliedert. Hieraus muss der Nutzer den ben\u00f6tigten\n Datensatz zusammenstellen. Es erfolgten Pr\u00fcfungen auf Vollst\u00e4ndigkeit, korrekte\n Zuordenbarkeit der Angaben und \u00dcbereinstimmung bei unterschiedlicher\n Datenherkunft. Hierzu wurden die Datensoftwares R, SQL und Excel verwendet.<\/jats:p>\n Ergebnisse Die Ausgangselemente (Elemente \u201eWarteliste\u201c) der 4\n Transplantationsarten enthalten Daten von insgesamt 80.259 urspr\u00fcnglich\n gelisteten Patienten. Diese Patienten sind in anderen Elementen nur\n unvollst\u00e4ndig vorhanden, so dass sich f\u00fcr die Wartezeit nur in 23, 30, 50 und\n 96% sowie f\u00fcr den Verlauf nach Transplantation in 14, 11, 38 und 13% (Herz-,\n Leber-, Lungen- und Nierentransplantation) ein vollst\u00e4ndiger Datensatz\n zusammenstellen l\u00e4sst. Die Verkn\u00fcpfung von Dringlichkeitsangaben mit klinischen\n Angaben gelingt nur bei einem geringen Anteil, 6% bei der Herztransplantation.\n Es finden sich regelwidrige und damit undenkbare Zuordnungen bei\n Allokations-Sonderregelungen, was nur durch falsche Eintr\u00e4ge im Register erkl\u00e4rt\n werden kann. Daten unterschiedlicher Datenlieferanten sind widerspr\u00fcchlich.<\/jats:p>\n Diskussion und Schlussfolgerung Unvollst\u00e4ndigkeit und fehlerhafte Datenzuordnung stellen\n wissenschaftliche Studien anhand des Transplantationsregisters in Frage. Die\n komplexe Struktur behindert zudem die Zusammenstellung eines verl\u00e4sslichen\n Datensatzes und ist international un\u00fcblich. Neudaten ab 2017 stehen erst seit\n Dezember 2023 zur Verf\u00fcgung. Das Transplantationsregister sollte dringend neu\n strukturiert werden. Fachkompetentes klinisches Datenmanagement, Einbeziehung\n transplantationsmedizinischer Expertise sowie kontinuierliche\n Qualit\u00e4tskontrollen sind dabei essentiell.<\/jats:p>","DOI":"10.1055\/a-2251-5627","type":"journal-article","created":{"date-parts":[[2024,3,11]],"date-time":"2024-03-11T23:56:15Z","timestamp":1710201375000},"page":"633-639","source":"Crossref","is-referenced-by-count":3,"title":["Das Deutsche Transplantationsregister \u2013 eine Analyse der Altdaten\n 2006\u20132016"],"prefix":"10.1055","volume":"86","author":[{"given":"Gerd","family":"Otto","sequence":"additional","affiliation":[{"name":"Ehem. 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