Segmentation of the Cerebrospinal Fluid from MRI Images for the Treatment of Disc Herniations

About 80 percent of people are affected at some point in their lives by lower back pain, which is one of the most common neurological diseases and reasons for long-term disability in the United States. The symptoms are primarily caused by overly heavy lifting and/or overstretching of the back, leading to a rupture and an outward bulge of an intervertebral disc, which puts pressure on and pinches the nerve fibers of the spine. The most common form is a lumbar disc herniation between the fourth and fifth lumbar vertebra and between the fifth lumbar vertebra and the sacrum. In recent years the diagnosis of lower back pain has improved, mainly due to enhanced imaging techniques and imaging quality, but the surgical therapy remains hazardous. Reasons for this include low visibility when accessing the lumbar area and the high risk of causing permanent damage when touching the nerve fibers. A new approach for increasing patient safety is the segmentation and visualization of the cerebrospinal fluid in the lower lumbar region of the vertebral column. For this purpose a new fully-automatic and a semi-automatic approach were developed for separating the cerebrospinal fluid from its surroundings on T2-weighted MRI scans of the lumbar vertebra. While the fully-automatic algorithm is realized by a model-based searching method and a volume-based segmentation, the semi-automatic algorithm requires a seed point and performs the segmentation on individual axial planes through a combination of a region-based segmentation algorithm and a thresholding filter. Both algorithms have been applied to four T2-weighted MRI datasets and are compared with a gold-standard segmentation. The segmentation overlap with the gold-standard was 78.7 percent for the fully-automatic algorithm and 93.1 percent for the semi-automatic algorithm. In the pathological region the fully-automatic algorithm obtained a similarity of 56.6 percent, compared to 87.8 percent for the semi-automatic algorithm

Leitfaden zur Integration eines klinischen Registers in ein existierendes Informationssystem am Beispiel des klinischen Myelomregisters des Universitätsklinikums Heidelberg

Klinische Register können die Forschungs- und Versorgungslücke zwischen evidenzbasierten klinischen Studien einerseits und der Alltagssituation andererseits schließen, indem Patienten aus der Versorgungsrealität eingeschlossen und therapeutische Langzeiteffekte, Nebenendpunkte und Begleiterscheinungen beobachtet werden. Eine systematische Planung und ein standardisiertes Vorgehen gelten dabei als wichtige Faktoren für den unmittelbaren und langfristigen Erfolg eines klinischen Registers. Methodische Richtlinien und Handlungsanleitungen hierfür existieren allerdings kaum und vorhandene Konzepte basieren auf der Annahme, dass mit einem neuen klinischen Register auch neue wissenschaftliche Dokumentationen und Infrastrukturen aufzubauen und einzuführen sind. Entsprechend bleiben bestehende Datenbestände und Informationssysteme bislang meist unberücksichtigt. Ausgehend von einer Literaturrecherche und den daraus abgeleiteten Anforderungen an ein klinisches Register und dessen informationstechnische Infrastruktur wurden ein Vorgehensmodell zur systematischen Planung und eine Referenz-IT-Architektur zum Aufbau und Betrieb einer flexiblen und erweiterbaren IT-Infrastruktur entwickelt. Das Vorgehensmodell kann als Registerprotokoll zur einheitlichen, angemessenen und nachvollziehbaren Beschreibung und zur Herleitung von Zielen, Aufgaben und Fragestellungen eines klinischen Registers eingesetzt werden. Die Referenz-IT-Architektur besteht aus fünf Komponenten: einem prolektiven Dokumentationssystem, den vorhandenen Systemen von Versorgung und Forschung, einem Data Warehouse sowie einem Metadatenmanagementsystem. Es werden Entscheidungen hinsichtlich des Zusammenwirkens spezifiziert, die bei Auswahl und Entwicklung getroffen werden sollten, sodass unterschiedliche Implementierungsvarianten möglich sind. Vorgehensmodell und Referenz-IT-Architektur wurden unter besonderer Berücksichtigung der Integration der Anwendungssysteme des klinischen Registers in die vorhandene Informationsinfrastruktur einer klinisch-wissenschaftlichen Versorgungseinrichtung entwickelt. Damit liegt erstmals ein umfassender allgemeiner Leitfaden für alle Entwicklungsphasen eines klinischen Registers und seiner Integrationsaspekte vor. Der entwickelte Leitfaden konnte erfolgreich für die Planung und den Aufbau des neu am Universitätsklinikum Heidelberg einzuführenden klinischen Myelomregisters angewendet werden. Dabei konnte die Eignung von elektronischen Datenerfassungssystemen für die Realisierung eines klinischen Registers systematische bewertet, ein allgemeines Metadatenmanagementsystem umgesetzt und erprobt und ein automatisiertes Verfahren für die Integration strukturierter Informationen aus dem Heidelberger Krankenhausinformationssystem ausgearbeitet und evaluiert sowie die Eignung von Text Mining Verfahren für die Übernahme unstrukturierter Informationen aus Arztbriefen untersucht werden. Die dabei entstandenen Methoden und Werkzeuge sind größtenteils auch für den Aufbau anderer klinischer Register nutzbar. Es kann davon ausgegangen werden, dass klinische Register auch in Zukunft eine wichtige Methode der klinischen Forschung sein werden. Mit dem entwickelten Leitfaden wurde ein Werkzeug geschaffen, das Nutzen und Nachhaltigkeit klinischer Register durch systematische Planung und Integration erhöhen kann

Assessment of automatically exported clinical data from a hospital information system for clinical research in multiple myeloma

PURPOSE: An important part of the electronic information available in Hospital Information System (HIS) has the potential to be automatically exported to Electronic Data Capture (EDC) platforms for improving clinical research. This automation has the advantage of reducing manual data transcription, a time consuming and prone to errors process. However, quantitative evaluations of the process of exporting data from a HIS to an EDC system have not been reported extensively, in particular comparing with manual transcription. In this work an assessment to study the quality of an automatic export process, focused in laboratory data from a HIS is presented. METHODS: Quality of the laboratory data was assessed in two types of processes: (1) a manual process of data transcription, and (2) an automatic process of data transference. The automatic transference was implemented as an Extract, Transform and Load (ETL) process. Then, a comparison was carried out between manual and automatic data collection methods. The criteria to measure data quality were correctness and completeness. RESULTS: The manual process had a general error rate of 2.6% to 7.1%, obtaining the lowest error rate if data fields with a not clear definition were removed from the analysis (p < 10E-3). In the case of automatic process, the general error rate was 1.9% to 12.1%, where lowest error rate is obtained when excluding information missing in the HIS but transcribed to the EDC from other physical sources. CONCLUSION: The automatic ETL process can be used to collect laboratory data for clinical research if data in the HIS as well as physical documentation not included in HIS, are identified previously and follows a standardized data collection protocol

The impact of a computerized physician order entry system implementation on 20 different criteria of medication documentation—a before-and-after study

Background!#!The medication process is complex and error-prone. To avoid medication errors, a medication order should fulfil certain criteria, such as good readability and comprehensiveness. In this context, a computerized physician order entry (CPOE) system can be helpful. This study aims to investigate the distinct effects on the quality of prescription documentation of a CPOE system implemented on general wards in a large tertiary care hospital.!##!Methods!#!In a retrospective analysis, the prescriptions of two groups of 160 patients each were evaluated, with data collected before and after the introduction of a CPOE system. According to nationally available recommendations on prescription documentation, it was assessed whether each prescription fulfilled the established 20 criteria for a safe, complete, and actionable prescription. The resulting fulfilment scores (prescription-Fscores) were compared between the pre-implementation and the post-implementation group and a multivariable analysis was performed to identify the effects of further covariates, i.e., the prescription category, the ward, and the number of concurrently prescribed drugs. Additionally, the fulfilment of the 20 criteria was assessed at an individual criterion-level (denoted criteria-Fscores).!##!Results!#!The overall mean prescription-Fscore increased from 57.4% ± 12.0% (n = 1850 prescriptions) before to 89.8% ± 7.2% (n = 1592 prescriptions) after the implementation (p < 0.001). At the level of individual criteria, criteria-Fscores significantly improved in most criteria (n = 14), with 6 criteria reaching a total score of 100% after CPOE implementation. Four criteria showed no statistically significant difference and in two criteria, criteria-Fscores deteriorated significantly. A multivariable analysis confirmed the large impact of the CPOE implementation on prescription-Fscores which was consistent when adjusting for the confounding potential of further covariates.!##!Conclusions!#!While the quality of prescription documentation generally increases with implementation of a CPOE system, certain criteria are difficult to fulfil even with the help of a CPOE system. This highlights the need to accompany a CPOE implementation with a thorough evaluation that can provide important information on possible improvements of the software, training needs of prescribers, or the necessity of modifying the underlying clinical processes