Unfälle bei Kindern und Jugendlichen sind relativ häufig und gehen mit individuellem Leid und Kosten für das Gesundheitssystem und die Gesellschaft einher. Das Unfallgeschehen bei Kindern in der Schweiz wird bisher nur unzureichend erfasst. Die aktuelle Datenlage entspricht nicht den Anforderungen der BFU, Beratungsstelle für Unfallverhütung für ein Unfall-Monitoring.
Im ersten Teil der Studie wurde eine Übersicht über die in der Schweiz vorhandenen Datenquellen zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen erstellt, unabhängig davon, ob diese bereits Informationen zum Unfallgeschehen enthalten oder nicht. Darüber hinaus wurden potenzielle Datenquellen für Unfalldaten von Kindern und Jugendlichen dargestellt, die in der Schweiz noch nicht etabliert sind. Zusätzlich wurden methodische Ansätze in die Auslegeordnung aufgenommen. Dabei wurden auf Basis bestehender Berichte und Unterlagen der BFU, sowie einer internationalen Literaturrecherche Datenquellen und Ansätze zur Erfassung des Unfallgeschehens in der Altersgruppe Kinder- und Jugendliche identifiziert. Zusätzlich wurde mittels Interviews eine Experten-einschätzung zu den Datenquellen zu Kinder- und Jugendunfällen, sowie zentralen Kriterien für ein Unfall-monitoring und spezifische Informationen zu einzelnen Datenquellen erhoben.
Der zweite Studienteil stellt eine vertiefte Evaluation von potenziellen Datenquellen und methodischen Ansätzen dar. Dabei wurden Unfallmeldungen, die über Krankenkassen abgewickelt werden (KVG-Unfallmeldungen), das Swiss Paediatric Standard Dataset (SwissPedData), das Swiss Trauma Registry für Kinder und das Nationale Register für Frakturen sowie die Methode «Machine Learning» fokussiert. Schliesslich wurde basierend auf den Ergebnissen der Gesamtauslegeordnung und der vertieften Evaluation eine erste Machbarkeitsprüfung der Methode Machine Learning mit elektronischen Notfall-Patientenakten des Kinderspitals Zürich als Datengrundlage durchgeführt. Es wurde einerseits ein Sample von elektronischen Anamnesen von 100 Kinderunfällen manuell auf die von der BFU gewünschten Variablen gesichtet. Zusätzlich wurden mittels eines Experten-Workshops die daraus abgeleiteten Fragestellungen, die Machbarkeit und der Aufwand der Methode Machine Learning mit den Unfalldaten des Kinderspitals diskutiert
