Transfusionsmedizin - Immunhämatologie · Hämotherapie · Transplantationsimmunologie · Zelltherapie 2021; 11(01): 33-37
DOI: 10.1055/a-1256-4465
Praxistipp

Erstellung zuverlässiger Erythrozytenkonzentrat-Bedarfslisten für Operationen und Interventionen aus Data-Warehouse-Daten und der patientenbezogenen Chargendokumentation von Blutkomponenten

Generation of Reliable Red Cell Concentrate Requirement Lists for Operations and Interventions from Data Warehouse Data and Patient-Related Batch Documentation of Blood Components
Robert Zimmermann
1  Universitätsklinikum Erlangen, Transfusionsmedizinische und Hämostaseologische Abteilung, Erlangen, Deutschland
,
Andreas Becker
2  Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Medizinische Informatik, Erlangen, Deutschland
,
Holger Hackstein
1  Universitätsklinikum Erlangen, Transfusionsmedizinische und Hämostaseologische Abteilung, Erlangen, Deutschland
,
Thomas Ganslandt
3  Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Heinrich Lanz-Zentrum für Digitale Gesundheit, Medizinische Fakultät, Mannheim, Deutschland
› Author Affiliations

Zusammenfassung

Das Versäumnis, transfusionsvorbereitende Diagnostik durchzuführen und eine ausreichende Anzahl von Blutkomponenten vor der Operation zu bestellen, führt zunehmend zu klinischen Notfällen und vermeidbaren Risiken für die Patienten. Die eigentlich obligatorische Erstellung von Blutbedarfslisten scheitert oft an der Verfügbarkeit geeigneter Daten. Das Universitätsklinikum Erlangen ist ein Krankenhaus der Tertiärversorgung mit 1400 Betten. Hier werden seit 2010 kontinuierlich alle relevanten Daten zur Interpretation von Mustern bei der Verwendung von Blutbestandteilen erhoben. Wir sind in der Lage, die klinischen Data-Warehouse-Komponenten der persönlichen Daten der Empfänger von Erythrozytenkonzentraten (EK), die Codes der stationären Patienten im G-DRG-System (G-DRG: German Diagnosis Related Group), ICD-Codes, OPS-Codes und die Daten der EK-Komponenten aus dem IT-System der Blutbank zu integrieren. Die erhaltenen DRGs, ICD-Codes und OPS-Codes werden mit den Daten des Blutkomponentenverbrauchs auf individueller Basis verknüpft. Analysen können sowohl im gesamten Krankenhaus als auch in Bezug auf bestimmte Abteilungen durchgeführt werden. Die laufende Verfeinerung der Datenbankabfragen verbessert die Fähigkeit, den Blutbedarf für Standardoperationen und Interventionen korrekt abzuschätzen. Die Ergebnisse weichen zum Teil erheblich von den Schätzungen der Operateure hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit einer Transfusion ab, oftmals wird die Wahrscheinlichkeit einer Transfusion unterschätzt. Die korrekte Einhaltung der 10-prozentigen Transfusionswahrscheinlichkeitsgrenze für die Frage der frühen präoperativen Bereitstellung von Kreuzblut kann durch solche Abfragen verbessert werden. Dem Phänomen der „verzögerten Transfusion“ entgegenzuwirken, wird zu einer immer wichtigeren Aufgabe für den klinisch tätigen transfusionsmedizinischen Arzt. Die Erstellung von Statistiken über die Transfusionswahrscheinlichkeit durch die Verknüpfung von Data-Warehouse-Daten und Chargendokumentationsdaten aus Blutbanken kann die notwendigen Werkzeuge bereitstellen.

Abstract

Failure to perform transfusion-preparatory diagnostics and to order a sufficient number of blood components prior to surgery is increasingly leading to clinical emergencies and avoidable risks for patients. The mandatory preparation of blood requirement lists often fails due to the availability of suitable data. The University Hospital Erlangen is a tertiary care hospital with 1400 beds. Since 2010, all relevant data for the interpretation of patterns in the use of blood components have been continuously collected here. We are able to integrate the clinical data warehouse components of the personal data of red blood cell (RBC) recipients, the codes of inpatients in the German Diagnosis Related Group (G-DRG) system, ICD codes, OPS codes and the data of the RBC components from the blood bankʼs IT system. The obtained DRGs, ICD codes and OPS codes are linked to the data of blood component consumption on an individual basis. Analyses can be carried out for the entire hospital as well as for specific departments. Ongoing refinement of the database queries improves the ability to correctly estimate blood requirements for standard surgery and interventions. The results differ considerably from the surgeonsʼ estimates of the probability of a transfusion, i.e. the probability of a transfusion is often underestimated. Correct compliance with the 10 percent transfusion probability limit for the question of early preoperative provision of cross blood can be improved by such queries. Counteracting the phenomenon of “delayed transfusion” is becoming an increasingly important task for the clinically active transfusion medicine specialist. Creating statistics on the probability of transfusion by linking data warehouse data and batch documentation data from blood banks can provide the necessary tools.



Publication History

Publication Date:
17 February 2021 (online)

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