Pung, Johannes

[["dc.bibliographiccitation.firstpage","394"],["dc.bibliographiccitation.issue","1"],["dc.bibliographiccitation.journal","Journal of Translational Medicine"],["dc.bibliographiccitation.volume","18"],["dc.contributor.author","Bahls, Thomas"],["dc.contributor.author","Pung, Johannes"],["dc.contributor.author","Heinemann, Stephanie"],["dc.contributor.author","Hauswaldt, Johannes"],["dc.contributor.author","Demmer, Iris"],["dc.contributor.author","Blumentritt, Arne"],["dc.contributor.author","Rau, Henriette"],["dc.contributor.author","Drepper, Johannes"],["dc.contributor.author","Wieder, Philipp"],["dc.contributor.author","Groh, Roland"],["dc.contributor.author","Hummers, Eva"],["dc.contributor.author","Schlegelmilch, Falk"],["dc.date.accessioned","2020-10-29T15:25:39Z"],["dc.date.available","2020-10-29T15:25:39Z"],["dc.date.issued","2020"],["dc.description.abstract","Medical data from family doctors are of great importance to health care researchers but seem to be locked in German practices and, thus, are underused in research. The RADAR project (Routine Anonymized Data for Advanced Health Services Research) aims at designing, implementing and piloting a generic research architecture, technical software solutions as well as procedures and workflows to unlock data from family doctor's practices. A long-term medical data repository for research taking legal requirements into account is established. Thereby, RADAR helps closing the gap between the European countries and to contribute data from primary care in Germany."],["dc.identifier.doi","10.1186/s12967-020-02547-x"],["dc.identifier.pmid","33076938"],["dc.identifier.purl","https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gs-1/17623"],["dc.identifier.uri","https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gro-2/68099"],["dc.language.iso","en"],["dc.notes.intern","Merged from goescholar"],["dc.relation","RADARplus - Anonymisierte Routinedaten aus der ambulanten Versorgung für die Versorgungsforschung"],["dc.relation.issn","1479-5876"],["dc.relation.orgunit","Institut für Medizinische Informatik"],["dc.relation.orgunit","Institut für Allgemeinmedizin"],["dc.rights","CC BY 4.0"],["dc.rights.uri","https://goescholar.uni-goettingen.de/licenses"],["dc.title","Designing and piloting a generic research architecture and workflows to unlock German primary care data for secondary use"],["dc.type","journal_article"],["dc.type.internalPublication","yes"],["dc.type.subtype","original_ja"],["dc.type.version","published_version"],["dspace.entity.type","Publication"]]

[["dc.bibliographiccitation.firstpage","S1200"],["dc.bibliographiccitation.journal","European Neuropsychopharmacology"],["dc.bibliographiccitation.lastpage","S1201"],["dc.bibliographiccitation.volume","29"],["dc.contributor.author","Senner, Fanny"],["dc.contributor.author","Pung, Johannes"],["dc.contributor.author","Rietschel, Marcella"],["dc.contributor.author","Witt, Stephanie"],["dc.contributor.author","Rienhoff, Otto"],["dc.contributor.author","Schulze, Thomas"],["dc.date.accessioned","2020-10-29T15:25:51Z"],["dc.date.available","2020-10-29T15:25:51Z"],["dc.date.issued","2019"],["dc.identifier.doi","10.1016/j.euroneuro.2018.08.246"],["dc.identifier.uri","https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gro-2/68102"],["dc.relation.issn","0924-977X"],["dc.relation.orgunit","Institut für Medizinische Informatik"],["dc.title","SA24NETBI-OMICS – Data Exchange for Distributed Biobanks in The Investigation of Mental Illness"],["dc.type","journal_article"],["dc.type.internalPublication","yes"],["dc.type.subtype","original_ja"],["dspace.entity.type","Publication"]]

[["dc.bibliographiccitation.firstpage","22"],["dc.bibliographiccitation.journal","Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen"],["dc.bibliographiccitation.lastpage","31"],["dc.bibliographiccitation.volume","149"],["dc.contributor.author","Hauswaldt, Johannes"],["dc.contributor.author","Demmer, Iris"],["dc.contributor.author","Heinemann, Stephanie"],["dc.contributor.author","Himmel, Wolfgang"],["dc.contributor.author","Hummers, Eva"],["dc.contributor.author","Pung, Johannes"],["dc.contributor.author","Schlegelmilch, Falk"],["dc.contributor.author","Drepper, Johannes"],["dc.date.accessioned","2020-10-29T15:25:48Z"],["dc.date.available","2020-10-29T15:25:48Z"],["dc.date.issued","2019-12"],["dc.description.abstract","The use of primary care data gathered from electronic health records in local practices could be an important building block for the future of health services research. However, the risks and reservations associated with using this data for research purposes should not be underestimated. We show the data protection and privacy problems that may arise through secondary analysis of routine primary care data and describe the technical solutions that are available to address these concerns - as a trust-building measure."],["dc.identifier.doi","10.1016/j.zefq.2020.01.002"],["dc.identifier.pmid","32165110"],["dc.identifier.uri","https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gro-2/68101"],["dc.language.iso","other"],["dc.relation","RADARplus - Anonymisierte Routinedaten aus der ambulanten Versorgung für die Versorgungsforschung"],["dc.relation.eissn","2212-0289"],["dc.relation.issn","1865-9217"],["dc.relation.orgunit","Institut für Medizinische Informatik"],["dc.relation.orgunit","Institut für Allgemeinmedizin"],["dc.rights","CC BY-NC-ND 4.0"],["dc.title","Das Risiko von Re-Identifizierung bei der Auswertung medizinischer Routinedaten – Kritische Bewertung und Lösungsansätze"],["dc.title.alternative","The risk of re-identification when analyzing electronic health records: a critical appraisal and possible solutions"],["dc.type","journal_article"],["dc.type.internalPublication","yes"],["dc.type.subtype","original_ja"],["dc.type.version","published_version"],["dspace.entity.type","Publication"]]

[["dc.bibliographiccitation.artnumber","ooaa041"],["dc.bibliographiccitation.journal","JAMIA open"],["dc.contributor.author","Pung, Johannes"],["dc.contributor.author","Rienhoff, Otto"],["dc.date.accessioned","2020-10-29T15:25:42Z"],["dc.date.available","2020-10-29T15:25:42Z"],["dc.date.issued","2020"],["dc.identifier.doi","10.1093/jamiaopen/ooaa041"],["dc.identifier.purl","https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gs-1/17614"],["dc.identifier.uri","https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gro-2/68100"],["dc.notes.intern","Merged from goescholar"],["dc.relation.issn","2574-2531"],["dc.relation.orgunit","Institut für Medizinische Informatik"],["dc.rights","Goescholar"],["dc.rights.uri","https://goescholar.uni-goettingen.de/licenses"],["dc.title","Key components and IT assistance of participant management in clinical research: a scoping review"],["dc.type","journal_article"],["dc.type.internalPublication","yes"],["dc.type.subtype","original_ja"],["dc.type.version","published_version"],["dspace.entity.type","Publication"]]

[["dc.contributor.author","Blumentritt, Arne"],["dc.contributor.author","Hauswaldt, Johannes"],["dc.contributor.author","Pung, Johannes"],["dc.contributor.author","Heinemann, Stephanie"],["dc.contributor.author","Hummers-Pradier, Eva"],["dc.date.accessioned","2020-10-29T15:25:58Z"],["dc.date.available","2020-10-29T15:25:58Z"],["dc.date.issued","2017"],["dc.identifier.doi","10.3205/17dkvf413"],["dc.identifier.uri","https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gro-2/68104"],["dc.relation.conference","16. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung"],["dc.relation.eventend","2017-10-06"],["dc.relation.eventlocation","Berlin"],["dc.relation.eventstart","2017-10-04"],["dc.relation.orgunit","Institut für Medizinische Informatik"],["dc.title","Routine Anonymized Data for Advanced Ambulatory Health Services Research, RADAR"],["dc.type","conference_abstract"],["dc.type.internalPublication","yes"],["dspace.entity.type","Publication"]]

[["dc.bibliographiccitation.firstpage","S130"],["dc.bibliographiccitation.issue","S 02"],["dc.bibliographiccitation.journal","Das Gesundheitswesen"],["dc.bibliographiccitation.lastpage","S138"],["dc.bibliographiccitation.volume","83"],["dc.contributor.author","Hauswaldt, Johannes"],["dc.contributor.author","Bahls, Thomas"],["dc.contributor.author","Blumentritt, Arne"],["dc.contributor.author","Demmer, Iris"],["dc.contributor.author","Drepper, Johannes"],["dc.contributor.author","Groh, Roland"],["dc.contributor.author","Heinemann, Stephanie"],["dc.contributor.author","Hoffmann, Wolfgang"],["dc.contributor.author","Kempter, Valérie"],["dc.contributor.author","Pung, Johannes"],["dc.contributor.author","Hummers, Eva"],["dc.date.accessioned","2022-01-11T14:05:47Z"],["dc.date.available","2022-01-11T14:05:47Z"],["dc.date.issued","2021"],["dc.description.abstract","Zusammenfassung Ziel der Studie „Real world“-Daten aus der ambulanten Gesundheitsversorgung sind in Deutschland nur schwer systematisch und longitudinal zu erlangen. Unsere Vision ist eine permanente Datenablage mit repräsentativen, de-identifizierten Patienten- und Versorgungsdaten, längsschnittlich, fortwährend aktualisiert und von verschiedenen Versorgern, mit der Möglichkeit zur Verknüpfung mit weiteren Daten, etwa aus Patientenbefragungen oder biologischer Forschung, zugänglich für andere Forscher. Wir berichten methodische Vorgehensweisen und Ergebnisse aus dem RADAR Projekt.Methodik Untersuchung des Rechtsrahmens, Entwicklung prototypischer technischer Abläufe und Lösungen, mit Machbarkeitsstudie zur Evaluation von technischer und inhaltlicher Funktionalität sowie Eignung für Fragestellungen der Versorgungsforschung.Ergebnisse Ab 2016 entwickelte ein interdisziplinäres Wissenschaftlerteam ein Datenschutzkonzept für Exporte von Versorgungsdaten aus elektronischen Praxisverwaltungssystemen. Eine technische und organisatorische Forschungsinfrastruktur im ambulanten Sektor wurden entwickelt und im Anwendungsfall „Orale Antikoagulation“ (OAK) umgesetzt. In 7 niedersächsischen Hausarztpraxen wurden 100 Patienten gewonnen und nach informierter Einwilligung ihre ausgewählten Behandlungsdaten, reduziert auf 40 relevante Datenfelder, über die Behandlungsdatentransfer-Schnittstelle extrahiert, unmittelbar vor Ort in identifizierende bzw. medizinische Daten getrennt und verschlüsselt zur Treuhandstelle (THS) bzw. an den Datenhalter übertragen. 75 Patienten, die die Einschlusskriterien erfüllten (mind. 1 Jahr Behandlung mit OAK), erhielten einen Lebensqualitäts-Fragebogen über die THS per Post. Von 66 Rücksendungen wurden 63 Fragebogenergebnisse mit den Behandlungsdaten in der Datenablage verknüpft.Schlussfolgerung Die rechtskonforme Machbarkeit der Gewinnung von pseudonymisierten hausärztlichen Routinedaten mit expliziter informierter Patienteneinwilligung und deren wissenschaftliche Nutzung einschließlich Re-Kontaktierung und Einbindung von Fragebogendaten konnte nachgewiesen werden. Die Schutzkonzepte Privacy by design und Datenminimierung (Artikel 25 mit Erwägungsgrund 78 DSGVO) wurden systematisch in das RADAR Projekt integriert und begründen wesentlich, dass der Machbarkeitsnachweis rechtskonformer Primärdatengewinnung und sekundärer Nutzung für Forschungszwecke gelang. Eine Nutzung hinreichend anonymisierter, aber noch sinnvoller hausärztlicher Gesundheitsdaten ohne individuelle Einwilligung ist im bestehenden Rechtsrahmen in Deutschland schwerlich umsetzbar."],["dc.description.abstract","Zusammenfassung Ziel der Studie „Real world“-Daten aus der ambulanten Gesundheitsversorgung sind in Deutschland nur schwer systematisch und longitudinal zu erlangen. Unsere Vision ist eine permanente Datenablage mit repräsentativen, de-identifizierten Patienten- und Versorgungsdaten, längsschnittlich, fortwährend aktualisiert und von verschiedenen Versorgern, mit der Möglichkeit zur Verknüpfung mit weiteren Daten, etwa aus Patientenbefragungen oder biologischer Forschung, zugänglich für andere Forscher. Wir berichten methodische Vorgehensweisen und Ergebnisse aus dem RADAR Projekt.Methodik Untersuchung des Rechtsrahmens, Entwicklung prototypischer technischer Abläufe und Lösungen, mit Machbarkeitsstudie zur Evaluation von technischer und inhaltlicher Funktionalität sowie Eignung für Fragestellungen der Versorgungsforschung.Ergebnisse Ab 2016 entwickelte ein interdisziplinäres Wissenschaftlerteam ein Datenschutzkonzept für Exporte von Versorgungsdaten aus elektronischen Praxisverwaltungssystemen. Eine technische und organisatorische Forschungsinfrastruktur im ambulanten Sektor wurden entwickelt und im Anwendungsfall „Orale Antikoagulation“ (OAK) umgesetzt. In 7 niedersächsischen Hausarztpraxen wurden 100 Patienten gewonnen und nach informierter Einwilligung ihre ausgewählten Behandlungsdaten, reduziert auf 40 relevante Datenfelder, über die Behandlungsdatentransfer-Schnittstelle extrahiert, unmittelbar vor Ort in identifizierende bzw. medizinische Daten getrennt und verschlüsselt zur Treuhandstelle (THS) bzw. an den Datenhalter übertragen. 75 Patienten, die die Einschlusskriterien erfüllten (mind. 1 Jahr Behandlung mit OAK), erhielten einen Lebensqualitäts-Fragebogen über die THS per Post. Von 66 Rücksendungen wurden 63 Fragebogenergebnisse mit den Behandlungsdaten in der Datenablage verknüpft.Schlussfolgerung Die rechtskonforme Machbarkeit der Gewinnung von pseudonymisierten hausärztlichen Routinedaten mit expliziter informierter Patienteneinwilligung und deren wissenschaftliche Nutzung einschließlich Re-Kontaktierung und Einbindung von Fragebogendaten konnte nachgewiesen werden. Die Schutzkonzepte Privacy by design und Datenminimierung (Artikel 25 mit Erwägungsgrund 78 DSGVO) wurden systematisch in das RADAR Projekt integriert und begründen wesentlich, dass der Machbarkeitsnachweis rechtskonformer Primärdatengewinnung und sekundärer Nutzung für Forschungszwecke gelang. Eine Nutzung hinreichend anonymisierter, aber noch sinnvoller hausärztlicher Gesundheitsdaten ohne individuelle Einwilligung ist im bestehenden Rechtsrahmen in Deutschland schwerlich umsetzbar."],["dc.identifier.doi","10.1055/a-1676-4020"],["dc.identifier.uri","https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gro-2/97749"],["dc.language.iso","de"],["dc.notes.intern","DOI-Import GROB-507"],["dc.relation.eissn","1439-4421"],["dc.relation.issn","0941-3790"],["dc.relation.orgunit","Institut für Allgemeinmedizin"],["dc.title","Sekundäre Nutzung von hausärztlichen Routinedaten ist machbar – Bericht vom RADAR Projekt"],["dc.type","journal_article"],["dc.type.internalPublication","yes"],["dc.type.subtype","original_ja"],["dspace.entity.type","Publication"]]

[["dc.contributor.author","Pung, Johannes"],["dc.contributor.author","Hügel, Jonas"],["dc.contributor.author","Bauer, Christian R."],["dc.contributor.author","Rienhoff, O."],["dc.date.accessioned","2020-10-29T15:25:55Z"],["dc.date.available","2020-10-29T15:25:55Z"],["dc.date.issued","2018"],["dc.identifier.doi","10.3205/18gmds020"],["dc.identifier.uri","https://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gro-2/68103"],["dc.relation.conference","63. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)"],["dc.relation.eventend","2018-09-06"],["dc.relation.eventlocation","Osnabrück"],["dc.relation.eventstart","2018-09-02"],["dc.relation.orgunit","Institut für Medizinische Informatik"],["dc.title","Processing and object-oriented modeling of primary care data (BDT) for scientific use"],["dc.type","conference_abstract"],["dc.type.internalPublication","yes"],["dspace.entity.type","Publication"]]