Entwicklung und Machbarkeitsüberprüfung eines Kern-Sets von Qualitätsindikatoren für die pädiatrische Primärversorgung in Europa - Core Set of Indicators for Paediatric Primary Care in Europe, COSI-PPC-EU

Einführung und Hintergrund Die medizinische Qualität in den einzelnen europäischen Ländern zeigt erhebliche Unterschiede und Defizite [20, 86, 87]. Die Freizügigkeit im Schengen Raum führt durch Cross-Border Medizin zu weiteren Verschiebungen und Ungleichgewichten [6, 61, 70]. Die EU gesteht jedem EU-Bürger zu, in einem anderen europäischen Land mindestens die gleiche medizinische Qualität wie in seinem Heimatland zu bekommen [34]. Studien legen nahe, dass die qualitativen Defizite in der pädiatrischen Primärversorgung (Paediatric Primary Care, PPC) besonders hoch sind, insbesondere weil verschiedene Fachgruppen an der Behandlung von Kindern und Jugendlichen in Europa beteiligt, unterschiedlich ausgebildet und trainiert sind [32, 50]. Benchmarking-Instrumente, wie Qualitätsindikatoren (QI), können ein Lernen an der „best-practice“ fördern und Qualität und Patientensicherheit verbessern [45, 54]. QI speziell für pädiatrische Primärversorgungs-Einrichtungen in Europa existieren nicht – werden jedoch von der EU gefordert [33]. Um diese Lücke zu schließen, wurde das “Core Set of Indicators for Paediatric Primary Care in Europe” (COSI-PPC-EU) entwickelt [36] und hinsichtlich seiner Machbarkeit getestet [37]. Methode Die Studie besteht aus drei Teilprojekten. In den ersten beiden Teilprojekten wurde untersucht, ob ein valides und machbares QI-Sets für europäische PPC-Einrichtungen zu entwickeln und von einem Experten-Gremium zu konsentieren ist. Mittels einer modifizierten RAND/UCLA Appropriateness Method [9] wurde eine Literaturrecherche, eine nachfolgende Bearbeitung der gefundenen QI und ein mehrstufiger Konsensus-Prozess durch ein internationales Experten-Panel durchgeführt. Mit dem dritten Teilprojekt wurde die Machbarkeit dieses QI-Sets untersucht. Dazu wurden europäische Kinder- und Jugendärzte befragt, ob die zusammengestellten QI in den europäischen Praxen machbar sind. Sie eruierten anhand ihrer Krankenakten, ob die Daten für die QI in den europäischen Praxen vorhanden sind, mit welchem Aufwand sie zu erheben sind, ob die QI für ihre Praxen zutreffen, relevant und reliabel sind und von ihnen akzeptiert werden können. Die Praxen wurden gezielt von Länderkoordinatoren ausgewählt und sollten möglichst viele unterschiedliche Praxis-Typen repräsentieren. Die Studie war qualitativ explorativ angelegt mit dem Ziel, aus 10 Ländern je 10 Teilnehmer zu rekrutieren.   Ergebnisse Die erste Teilstudie ergab nach der Literaturrecherche einen QI-Satz von 1516 QI, der durch das Experten-Panel in der Folge teilweise zusammengefasst und umformuliert oder mangels Evidenz oder Machbarkeit auf 50 reduziert wurde. Von diesen 50 QI wurden schließlich im zweiten Studienteil 42 konsentiert. Die QI können inhaltlich in 5 Kategorien eingeteilt werden: (A) Gesundheitsförderung, Prävention und Screening (13 QI), (B) akute Krankheitsbilder (9 QI), (C) chronische Krankheiten (8 QI), (D) Praxisorganisation (3 QI), (E) Patientensicherheit (9 QI). 79 Kinderärzte aus 8 europäischen Ländern nahmen an der dritten Teilstudie teil. Nachgewiesen werden konnte, dass in der Stichprobe die Daten für die Berechnung der QI vorhanden sind, der technische Aufwand für ihr Auslesen zeitaufwendig und die praktische Machbarkeit eingeschränkt ist. Die Kriterien Akzeptanz, Relevanz und Reliabilität sowie ein Zutreffen der QI für die Praxis wurden besser bewertet, wenn auch sehr unterschiedlich innerhalb der einzelnen QI-Kategorien. Die Kategorie (A) zeigte in nahezu allen Kriterien die höchsten Zustimmungsraten. Die geringfügig vorhandenen länderspezifischen Trends können aufgrund der gezielt ausgewählten Studien-Teilnehmer und der statistisch zu kleinen Stichprobe nicht sicher interpretiert werden. Diskussion und Ausblick Ein valides und machbares QI-Set für europäische PPC-Ärzte mit einer großen inhaltlichen Bandbreite konnte in Form des COSI-PPC-EU zusammengestellt werden. Das Set unterscheidet sich von anderen QI-Sets durch seine gezielte Ausrichtung auf PPC-Einrichtungen und umfasst neben rein medizinischen Indikatoren auch solche für das Praxismanagement und die Patientensicherheit. Konsens der PPC-Experten und Evidenz sind vergleichbar zu anderen QI-Sets für PPC, die jedoch länderspezifisch und nicht international ausgerichtet sind. Dies bestätigte sich in der Machbarkeitsstudie anhand der Zustimmungswerte durch die PPC-Ärzte. Technische Hürden scheinen noch die Verfügbarkeit der vorhandenen Daten zur Berechnung der QI zu behindern und die Machbarkeit zum jetzigen Zeitpunkt zu mindern. Sollten die Akteure in den Gesundheitssystemen Europas und vor allem die europäischen Gesundheitspolitiker ein wahres Interesse an einem Benchmarking-Prozess in der PPC haben, kommen sie nicht umhin, die politischen, finanziellen und juristischen Voraussetzungen für die technische Datenerhebung zu schaffen. COSI-PPC-EU kann dann ein Voneinander-Lernen der Gesundheitsdienstleister ermöglichen und nicht nur die Cross-Border Medizin für Kinder- und Jugendliche-Patienten in Europa sicherer und qualitativ hochwertiger gestalten helfen

EUNIS Habitat Classification: Expert system, characteristic species combinations and distribution maps of European habitats

Aim: The EUNIS Habitat Classification is a widely used reference framework for European habitat types (habitats), but it lacks formal definitions of individual habitats that would enable their unequivocal identification. Our goal was to develop a tool for assigning vegetation‐plot records to the habitats of the EUNIS system, use it to classify a European vegetation‐plot database, and compile statistically‐derived characteristic species combinations and distribution maps for these habitats. Location: Europe. Methods: We developed the classification expert system EUNIS‐ESy, which contains definitions of individual EUNIS habitats based on their species composition and geographic location. Each habitat was formally defined as a formula in a computer language combining algebraic and set‐theoretic concepts with formal logical operators. We applied this expert system to classify 1,261,373 vegetation plots from the European Vegetation Archive (EVA) and other databases. Then we determined diagnostic, constant and dominant species for each habitat by calculating species‐to‐habitat fidelity and constancy (occurrence frequency) in the classified data set. Finally, we mapped the plot locations for each habitat. Results: Formal definitions were developed for 199 habitats at Level 3 of the EUNIS hierarchy, including 25 coastal, 18 wetland, 55 grassland, 43 shrubland, 46 forest and 12 man‐made habitats. The expert system classified 1,125,121 vegetation plots to these habitat groups and 73,188 to other habitats, while 63,064 plots remained unclassified or were classified to more than one habitat. Data on each habitat were summarized in factsheets containing habitat description, distribution map, corresponding syntaxa and characteristic species combination. Conclusions: EUNIS habitats were characterized for the first time in terms of their species composition and distribution, based on a classification of a European database of vegetation plots using the newly developed electronic expert system EUNIS‐ESy. The data provided and the expert system have considerable potential for future use in European nature conservation planning, monitoring and assessment

Entwicklung und Machbarkeitsüberprüfung eines Kern-Sets von Qualitätsindikatoren für die pädiatrische Primärversorgung in Europa - Core Set of Indicators for Paediatric Primary Care in Europe, COSI-PPC-EU

Einführung und Hintergrund Die medizinische Qualität in den einzelnen europäischen Ländern zeigt erhebliche Unterschiede und Defizite [20, 86, 87]. Die Freizügigkeit im Schengen Raum führt durch Cross-Border Medizin zu weiteren Verschiebungen und Ungleichgewichten [6, 61, 70]. Die EU gesteht jedem EU-Bürger zu, in einem anderen europäischen Land mindestens die gleiche medizinische Qualität wie in seinem Heimatland zu bekommen [34]. Studien legen nahe, dass die qualitativen Defizite in der pädiatrischen Primärversorgung (Paediatric Primary Care, PPC) besonders hoch sind, insbesondere weil verschiedene Fachgruppen an der Behandlung von Kindern und Jugendlichen in Europa beteiligt, unterschiedlich ausgebildet und trainiert sind [32, 50]. Benchmarking-Instrumente, wie Qualitätsindikatoren (QI), können ein Lernen an der „best-practice“ fördern und Qualität und Patientensicherheit verbessern [45, 54]. QI speziell für pädiatrische Primärversorgungs-Einrichtungen in Europa existieren nicht – werden jedoch von der EU gefordert [33]. Um diese Lücke zu schließen, wurde das “Core Set of Indicators for Paediatric Primary Care in Europe” (COSI-PPC-EU) entwickelt [36] und hinsichtlich seiner Machbarkeit getestet [37]. Methode Die Studie besteht aus drei Teilprojekten. In den ersten beiden Teilprojekten wurde untersucht, ob ein valides und machbares QI-Sets für europäische PPC-Einrichtungen zu entwickeln und von einem Experten-Gremium zu konsentieren ist. Mittels einer modifizierten RAND/UCLA Appropriateness Method [9] wurde eine Literaturrecherche, eine nachfolgende Bearbeitung der gefundenen QI und ein mehrstufiger Konsensus-Prozess durch ein internationales Experten-Panel durchgeführt. Mit dem dritten Teilprojekt wurde die Machbarkeit dieses QI-Sets untersucht. Dazu wurden europäische Kinder- und Jugendärzte befragt, ob die zusammengestellten QI in den europäischen Praxen machbar sind. Sie eruierten anhand ihrer Krankenakten, ob die Daten für die QI in den europäischen Praxen vorhanden sind, mit welchem Aufwand sie zu erheben sind, ob die QI für ihre Praxen zutreffen, relevant und reliabel sind und von ihnen akzeptiert werden können. Die Praxen wurden gezielt von Länderkoordinatoren ausgewählt und sollten möglichst viele unterschiedliche Praxis-Typen repräsentieren. Die Studie war qualitativ explorativ angelegt mit dem Ziel, aus 10 Ländern je 10 Teilnehmer zu rekrutieren.   Ergebnisse Die erste Teilstudie ergab nach der Literaturrecherche einen QI-Satz von 1516 QI, der durch das Experten-Panel in der Folge teilweise zusammengefasst und umformuliert oder mangels Evidenz oder Machbarkeit auf 50 reduziert wurde. Von diesen 50 QI wurden schließlich im zweiten Studienteil 42 konsentiert. Die QI können inhaltlich in 5 Kategorien eingeteilt werden: (A) Gesundheitsförderung, Prävention und Screening (13 QI), (B) akute Krankheitsbilder (9 QI), (C) chronische Krankheiten (8 QI), (D) Praxisorganisation (3 QI), (E) Patientensicherheit (9 QI). 79 Kinderärzte aus 8 europäischen Ländern nahmen an der dritten Teilstudie teil. Nachgewiesen werden konnte, dass in der Stichprobe die Daten für die Berechnung der QI vorhanden sind, der technische Aufwand für ihr Auslesen zeitaufwendig und die praktische Machbarkeit eingeschränkt ist. Die Kriterien Akzeptanz, Relevanz und Reliabilität sowie ein Zutreffen der QI für die Praxis wurden besser bewertet, wenn auch sehr unterschiedlich innerhalb der einzelnen QI-Kategorien. Die Kategorie (A) zeigte in nahezu allen Kriterien die höchsten Zustimmungsraten. Die geringfügig vorhandenen länderspezifischen Trends können aufgrund der gezielt ausgewählten Studien-Teilnehmer und der statistisch zu kleinen Stichprobe nicht sicher interpretiert werden. Diskussion und Ausblick Ein valides und machbares QI-Set für europäische PPC-Ärzte mit einer großen inhaltlichen Bandbreite konnte in Form des COSI-PPC-EU zusammengestellt werden. Das Set unterscheidet sich von anderen QI-Sets durch seine gezielte Ausrichtung auf PPC-Einrichtungen und umfasst neben rein medizinischen Indikatoren auch solche für das Praxismanagement und die Patientensicherheit. Konsens der PPC-Experten und Evidenz sind vergleichbar zu anderen QI-Sets für PPC, die jedoch länderspezifisch und nicht international ausgerichtet sind. Dies bestätigte sich in der Machbarkeitsstudie anhand der Zustimmungswerte durch die PPC-Ärzte. Technische Hürden scheinen noch die Verfügbarkeit der vorhandenen Daten zur Berechnung der QI zu behindern und die Machbarkeit zum jetzigen Zeitpunkt zu mindern. Sollten die Akteure in den Gesundheitssystemen Europas und vor allem die europäischen Gesundheitspolitiker ein wahres Interesse an einem Benchmarking-Prozess in der PPC haben, kommen sie nicht umhin, die politischen, finanziellen und juristischen Voraussetzungen für die technische Datenerhebung zu schaffen. COSI-PPC-EU kann dann ein Voneinander-Lernen der Gesundheitsdienstleister ermöglichen und nicht nur die Cross-Border Medizin für Kinder- und Jugendliche-Patienten in Europa sicherer und qualitativ hochwertiger gestalten helfen

Treatment effects in randomised trials using routinely collected data for outcome assessment versus traditional trials: meta-research study

To compare effect estimates of randomised clinical trials that use routinely collected data (RCD-RCT) for outcome ascertainment with traditional trials not using routinely collected data.; Meta-research study.; Studies included in the same meta-analysis in a Cochrane review.; Randomised clinical trials using any type of routinely collected data for outcome ascertainment, including from registries, electronic health records, and administrative databases, that were included in a meta-analysis of a Cochrane review on any clinical question and any health outcome together with traditional trials not using routinely collected data for outcome measurement.; Effect estimates from trials using or not using routinely collected data were summarised in random effects meta-analyses. Agreement of (summary) treatment effect estimates from trials using routinely collected data and those not using such data was expressed as the ratio of odds ratios. Subgroup analyses explored effects in trials based on different types of routinely collected data. Two investigators independently assessed the quality of each data source.; 84 RCD-RCTs and 463 traditional trials on 22 clinical questions were included. Trials using routinely collected data for outcome ascertainment showed 20% less favourable treatment effect estimates than traditional trials (ratio of odds ratios 0.80, 95% confidence interval 0.70 to 0.91, I; 2; =14%). Results were similar across various types of outcomes (mortality outcomes: 0.92, 0.74 to 1.15, I; 2; =12%; non-mortality outcomes: 0.71, 0.60 to 0.84, I; 2; =8%), data sources (electronic health records: 0.81, 0.59 to 1.11, I; 2; =28%; registries: 0.86, 0.75 to 0.99, I; 2; =20%; administrative data: 0.84, 0.72 to 0.99, I; 2; =0%), and data quality (high data quality: 0.82, 0.72 to 0.93, I; 2; =0%).; Randomised clinical trials using routinely collected data for outcome ascertainment show smaller treatment benefits than traditional trials not using routinely collected data. These differences could have implications for healthcare decision making and the application of real world evidence

Symptoms, SARS-CoV-2 Antibodies, and Neutralization Capacity in a Cross Sectional-Population of German Children

Background: Children and youth are affected rather mildly in the acute phase of COVID-19 and thus, COVID19 infection may easily be overlooked. In the light of current discussions on the vaccinations of children it seems necessary to better identify children who are immune against SARS-CoV-2 due to a previous infection and to better understand COVID-19 related immune reactions in children. Methods: In a cross-sectional design, children aged 1-17 were recruited through primary care pediatricians for the study (a) randomly, if they had an appointment for a regular health check-up or (b) if parents and children volunteered and actively wanted to participate in the study. Symptoms were recorded and two antibody tests were performed in parallel directed against S (in house test) and N (Roche Elecsys) viral proteins. In children with antibody response in either test, neutralization activity was determined. Results: We identified antibodies against SARS-CoV-2 in 162 of 2832 eligible children (5.7%) between end of May and end of July 2020 in three, in part strongly affected regions of Bavaria in the first wave of the pandemic. Approximately 60% of antibody positive children (n=97) showed high levels (>97th percentile) of antibodies against N-protein, and for the S-protein, similar results were found. Sufficient neutralizing activity was detected for only 135 antibody positive children (86%), irrespective of age and sex. Initial COVID-19 symptoms were unspecific in children except for the loss of smell and taste and unrelated to antibody responses or neutralization capacity. Approximately 30% of PCR positive children did not show seroconversion in our small subsample in which PCR tests were performed. Conclusions: Symptoms of SARS-CoV-2 infections are unspecific in children and antibody responses show a dichotomous structure with strong responses in many and no detectable antibodies in PCR positive children and missing neutralization activity in a relevant proportion of the young population