Subscribe to RSS
DOI: 10.1055/a-1487-6849
Strukturierte Befundung beim ischämischen Schlaganfall: Konsensbasierte Befundvorlagen für die native Computertomografie, CT-Angiografie und CT-Perfusion des Neurokraniums
Article in several languages: English | deutschZusammenfassung
Hintergrund Die strukturierte Befundung ist ein wichtiger Bestandteil zur Verbesserung des Qualitätsstandards in der radiologischen Diagnostik. Die Deutsche Röntgengesellschaft und die Deutsche Gesellschaft für Neuroradiologie sind bestrebt, der Fachöffentlichkeit standardisierte Befundvorlagen für spezifische Fragestellungen zur Verfügung zu stellen.
Methode Die AG Informationstechnologie der Deutschen Röntgengesellschaft hat in Zusammenarbeit mit fachspezifischen Experten im Konsensverfahren Befundvorlagen für verschiedene radiologische Fragestellungen erarbeitet.
Ergebnisse Die hier vorgestellte strukturierte Befundvorlage zur computertomografischen Akutdiagnostik des ischämischen Schlaganfalls mittels nativer Computertomografie (CT), CT-Angiografie und CT-Perfusion wird online unter www.befundung.drg.de in einer frei zugänglichen Datenbank zur Verfügung gestellt und kann über strukturierte-befundung@drg.de bzw. https://github.com/DRGagit/ak_befundung kommentiert werden.
Schlussfolgerung Der Einsatz der strukturierten Befundvorlage soll einen Beitrag zur Steigerung der Qualität radiologischer Befunde und die Einhaltung eines Mindeststandards bei der Akutdiagnostik des Schlaganfalls leisten.
Kernaussagen:
-
Die Deutsche Röntgengesellschaft (DRG) und die Deutsche Gesellschaft für Neuroradiologie (DGNR) fördern die deutschsprachige Entwicklung strukturierter Befundvorlagen.
-
Die strukturierte Befundvorlage zur computertomografischen Akutdiagnostik des ischämischen Schlaganfalls mittels nativer Computertomografie (CT), CT-Angiografie und CT-Perfusion wird online unter www.befundung.drg.de frei zugänglich zur Verfügung gestellt.
-
Der Einsatz der strukturierten Befundvorlage soll einen Beitrag zur Steigerung der Qualität radiologischer Befunde und die Einhaltung eines Mindeststandards bei der Akutdiagnostik des Schlaganfalls leisten.
Zitierweise
-
Brendle C, Bender B, Selo N et al. Structured Reporting of Acute Ischemic Stroke – Consensus-Based Reporting Templates for Non-Contrast Cranial Computed Tomography, CT Angiography, and CT Perfusion. Fortschr Röntgenstr 2021; 193: 1315 – 1317
#
Die strukturierte Befundung ist ein wichtiger Bestandteil zur Verbesserung des Qualitätsstandards in der radiologischen Diagnostik. Sie beruht auf standardisierten Vorlagen, die auf spezifische Fragestellungen zugeschnitten sind. Damit steht sie den Befundtexten in Form freier Fließtexte gegenüber, wie sie in der klinischen Routine derzeit am häufigsten verwendet werden.
Die Vorteile einer strukturierten Befundung liegen in einer größeren Vollständigkeit und damit einer besseren Befundqualität [1] [2] [3] [4] [5]. Mehreren Studien zufolge bevorzugen die meisten klinischen Zuweiser die strukturierte Befundform gegenüber Freitexten [6] [7] [8]. Das primäre Ziel einer strukturierten Vorlage ist es, einen qualitativ hochwertigen radiologischen Befundbericht für eine spezifische Fragestellung auf dem jeweils aktuellen Wissensstand bereitzustellen. Strukturierte Befundvorlagen werden üblicherweise in einem Konsensverfahren erstellt und bündeln die Erfahrungswerte von radiologischen und klinischen Experten.
Die strukturierte Befundung ergänzt bereits etablierte bildgebende Schemata, anhand derer über das weitere klinische Vorgehen entschieden wird, wie im neuroradiologischen Bereich beispielhaft der Alberta-strok- programme-early-computed-tomograhy (CT) -Score (ASPECTS) zur Schlaganfallbehandlung oder die Response-Assessment-in-Neuro-Oncology (RANO)-Kriterien zur Evaluation des Therapieverlaufs von Hirntumoren [9] [10]. Sie sind ein wichtiger Baustein in Zeiten evidenzbasierter Medizin mit der Forderung nach leitliniengerechter Diagnostik, Behandlung, Standardisierung klinischer Abläufe und Qualitätssicherung. Auch die wissenschaftliche computerbasierte Weiterverwertung von radiologischen Daten wird durch strukturierte Befunde erleichtert [1] [11].
Mehrere große radiologische Fachgesellschaften weisen der Förderung der Befundqualität durch ein strukturiertes Vorgehen eine hohe Priorität zu [11] [12]. So hat die amerikanische Fachgesellschaft RSNA das Radlex, ein Lexikon von radiologischen Standardbegriffen, erarbeitet, das in der Zwischenzeit auch in deutscher Sprache unter https://www.drg.de/de-DE/4291/radlex-deutsch/ zur Verfügung steht [13]. Des Weiteren haben die RSNA und die Europäische Röntgengesellschaft ESR die frei zugängliche Plattform www.radreport.org ins Leben gerufen, auf welcher standardisierte Befundvorlagen zu verschiedenen Fragestellungen im HTML-5-Format/IHE-MRRT-Format zur Verfügung gestellt werden.
Die Deutsche Röntgengesellschaft (DRG) und die Deutsche Gesellschaft für Neuroradiologie (DGNR) fördern die deutschsprachige Entwicklung strukturierter Befundvorlagen. Durch die AG für Informationstechnologie (@GIT) werden in Zusammenarbeit mit den verschiedenen Arbeitsgruppen der DRG und der DGNR fach- und fallspezifische Befundvorlagen im Konsensverfahren formuliert, validiert und abschließend zertifiziert. Die hier vorgestellte strukturierte Befundvorlage zur computertomografischen Akutdiagnostik des ischämischen Schlaganfalls mittels nativer Computertomografie (CT), CT-Angiografie und CT-Perfusion wird online unter www.befundung.drg.de in einer frei zugänglichen Datenbank zur Verfügung gestellt und kann über strukturierte-befundung@drg.de bzw. https://github.com/DRGagit/ak_befundung kommentiert werden.


#
Conflict of Interest
Thomas Huber ist neben seiner im Manuskript genannten Affiliation bei der Firma Smart Reporting GmbH beschäftigt. Ansonsten bestehen keine wirtschaftlichen oder persönlichen Verbindungen im o.g. Sinne.
-
References
- 1 Pinto Dos Santos D, Hempel JM, Mildenberger P. et al. Structured Reporting in Clinical Routine. Rofo 2019; 191: 33-39
- 2 Bink A, Benner J, Reinhardt J. et al. Structured Reporting in Neuroradiology: Intracranial Tumors. Front Neurol 2018; 9: 32
- 3 Rocha DM, Brasil LM, Lamas JM. et al. Evidence of the benefits, advantages and potentialities of the structured radiological report: An integrative review. Artif Intell Med 2020; 102: 101770
- 4 Norenberg D, Sommer WH, Thasler W. et al. Structured Reporting of Rectal Magnetic Resonance Imaging in Suspected Primary Rectal Cancer: Potential Benefits for Surgical Planning and Interdisciplinary Communication. Invest Radiol 2017; 52: 232-239
- 5 Maros ME, Wenz R, Forster A. et al. Objective Comparison Using Guideline-based Query of Conventional Radiological Reports and Structured Reports. In Vivo 2018; 32: 843-849
- 6 Schwartz LH, Panicek DM, Berk AR. et al. Improving communication of diagnostic radiology findings through structured reporting. Radiology 2011; 260: 174-181
- 7 Bosmans JM, Weyler JJ, de Schepper AM. et al. The radiology report as seen by radiologists and referring clinicians: results of the COVER and ROVER surveys. Radiology 2011; 259: 184-195
- 8 Camilo DMR, Tibana TK, Adorno IF. et al. Radiology report format preferred by requesting physicians: prospective analysis in a population of physicians at a university hospital. Radiol Bras 2019; 52: 97-103
- 9 Barber PA, Demchuk AM, Zhang J. et al. Validity and reliability of a quantitative computed tomography score in predicting outcome of hyperacute stroke before thrombolytic therapy. The Lancet 2000; 355: 1670-1674
- 10 Wen PY, Macdonald DR, Reardon DA. et al. Updated response assessment criteria for high-grade gliomas: response assessment in neuro-oncology working group. J Clin Oncol 2010; 28: 1963-1972
- 11 Pinto Dos Santos D, Baessler B. Big data, artificial intelligence, and structured reporting. Eur Radiol Exp 2018; 2: 42
- 12 European Society of R. Good practice for radiological reporting. Guidelines from the European Society of Radiology (ESR). Insights Imaging 2011; 2: 93-96
- 13 Morgan TA, Helibrun ME, Kahn Jr CE. Reporting initiative of the Radiological Society of North America: progress and new directions. Radiology 2014; 273: 642-645
Correspondence
Publication History
Received: 24 March 2021
Accepted: 06 April 2021
Article published online:
15 July 2021
© 2021. Thieme. All rights reserved.
Georg Thieme Verlag KG
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
-
References
- 1 Pinto Dos Santos D, Hempel JM, Mildenberger P. et al. Structured Reporting in Clinical Routine. Rofo 2019; 191: 33-39
- 2 Bink A, Benner J, Reinhardt J. et al. Structured Reporting in Neuroradiology: Intracranial Tumors. Front Neurol 2018; 9: 32
- 3 Rocha DM, Brasil LM, Lamas JM. et al. Evidence of the benefits, advantages and potentialities of the structured radiological report: An integrative review. Artif Intell Med 2020; 102: 101770
- 4 Norenberg D, Sommer WH, Thasler W. et al. Structured Reporting of Rectal Magnetic Resonance Imaging in Suspected Primary Rectal Cancer: Potential Benefits for Surgical Planning and Interdisciplinary Communication. Invest Radiol 2017; 52: 232-239
- 5 Maros ME, Wenz R, Forster A. et al. Objective Comparison Using Guideline-based Query of Conventional Radiological Reports and Structured Reports. In Vivo 2018; 32: 843-849
- 6 Schwartz LH, Panicek DM, Berk AR. et al. Improving communication of diagnostic radiology findings through structured reporting. Radiology 2011; 260: 174-181
- 7 Bosmans JM, Weyler JJ, de Schepper AM. et al. The radiology report as seen by radiologists and referring clinicians: results of the COVER and ROVER surveys. Radiology 2011; 259: 184-195
- 8 Camilo DMR, Tibana TK, Adorno IF. et al. Radiology report format preferred by requesting physicians: prospective analysis in a population of physicians at a university hospital. Radiol Bras 2019; 52: 97-103
- 9 Barber PA, Demchuk AM, Zhang J. et al. Validity and reliability of a quantitative computed tomography score in predicting outcome of hyperacute stroke before thrombolytic therapy. The Lancet 2000; 355: 1670-1674
- 10 Wen PY, Macdonald DR, Reardon DA. et al. Updated response assessment criteria for high-grade gliomas: response assessment in neuro-oncology working group. J Clin Oncol 2010; 28: 1963-1972
- 11 Pinto Dos Santos D, Baessler B. Big data, artificial intelligence, and structured reporting. Eur Radiol Exp 2018; 2: 42
- 12 European Society of R. Good practice for radiological reporting. Guidelines from the European Society of Radiology (ESR). Insights Imaging 2011; 2: 93-96
- 13 Morgan TA, Helibrun ME, Kahn Jr CE. Reporting initiative of the Radiological Society of North America: progress and new directions. Radiology 2014; 273: 642-645



