Gesundheitswesen 2024; 86(10): 633-639
DOI: 10.1055/a-2251-5627
Originalarbeit

Das Deutsche Transplantationsregister – eine Analyse der Altdaten 2006–2016

The German Transplant Registry – An Analysis of Legacy Data 2006–2016
Gerd Otto
1   Ehem. Abteilung für Transplantationschirurgie, Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Mainz, Germany
,
Klemens Budde
2   Medizinische Klinik mit Schwerpunkt Nephrologie und Internistische Intensivmedizin, Charité Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Germany
,
Christoph Bara
3   Klinik für Herz-, Thorax- und Gefäßchirurgie, Universitätsmedizin Göttingen, Gottingen, Germany
4   Deutsches Zentrums für Herz- und Kreislaufforschung (DZHK), Standort Göttingen, Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung eV, Berlin, Germany
,
Jens Gottlieb
5   Klinik für Pneumologie und Infektiologie, Medizinische Hochschule Hannover, Hannover, Germany
6   Biomedical Research in End-Stage and Obstructive Lung Disease Hannover (BREATH), Deutsches Zentrum für Lungenforschung e V, Giessen, Germany
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Zusammenfassung

Einleitung 2018 wurden transplantationsmedizinische Daten, die bei drei Institutionen vorliegen, zusammengeführt, um ein deutsches Transplantationsregister zu schaffen. Seit Juni 2021 besteht Zugriff auf Daten des Registers. Um Sonderregelungen der Organallokation mit Regelallokation bei Herz-, Leber-, Lungen- und Nierentransplantation zu vergleichen sollten die Registerdaten analysiert werden. Unser Vorgehen führte zu einer Qualitätsanalyse des Registers.

Methoden Auf Antrag wurden Altdaten des Registers bereitgestellt. Die Daten sind in 61 Elemente gegliedert. Hieraus muss der Nutzer den benötigten Datensatz zusammenstellen. Es erfolgten Prüfungen auf Vollständigkeit, korrekte Zuordenbarkeit der Angaben und Übereinstimmung bei unterschiedlicher Datenherkunft. Hierzu wurden die Datensoftwares R, SQL und Excel verwendet.

Ergebnisse Die Ausgangselemente (Elemente „Warteliste“) der 4 Transplantationsarten enthalten Daten von insgesamt 80.259 ursprünglich gelisteten Patienten. Diese Patienten sind in anderen Elementen nur unvollständig vorhanden, so dass sich für die Wartezeit nur in 23, 30, 50 und 96% sowie für den Verlauf nach Transplantation in 14, 11, 38 und 13% (Herz-, Leber-, Lungen- und Nierentransplantation) ein vollständiger Datensatz zusammenstellen lässt. Die Verknüpfung von Dringlichkeitsangaben mit klinischen Angaben gelingt nur bei einem geringen Anteil, 6% bei der Herztransplantation. Es finden sich regelwidrige und damit undenkbare Zuordnungen bei Allokations-Sonderregelungen, was nur durch falsche Einträge im Register erklärt werden kann. Daten unterschiedlicher Datenlieferanten sind widersprüchlich.

Diskussion und Schlussfolgerung Unvollständigkeit und fehlerhafte Datenzuordnung stellen wissenschaftliche Studien anhand des Transplantationsregisters in Frage. Die komplexe Struktur behindert zudem die Zusammenstellung eines verlässlichen Datensatzes und ist international unüblich. Neudaten ab 2017 stehen erst seit Dezember 2023 zur Verfügung. Das Transplantationsregister sollte dringend neu strukturiert werden. Fachkompetentes klinisches Datenmanagement, Einbeziehung transplantationsmedizinischer Expertise sowie kontinuierliche Qualitätskontrollen sind dabei essentiell.

Abstract

Introduction In 2018, medical transplant data from three institutions were merged to create a German transplant registry. Since June 2021, access to data of the registry has been available. It was planned to analyze the registry data in order to compare special allocation rules with regular allocation for heart, liver, lung, and kidney transplantation. Our approach led to a quality analysis of the registry.

Methods Upon request, legacy data (2006–2016) of the registry was provided, divided into 61 elements. From these elements, the user had to compile the required dataset. Data checks were performed for completeness, correct allocation of information, and consistency among different sources. Software used for these tasks included R, SQL, and Excel.

Results The initial elements (“waiting list” elements) of the four types of transplantations contained data from a total of 80,259 originally listed patients. However, these patients were only partially present in other elements resulting in complete datasets reflecting waiting time in only 23%, 30%, 50%, and 96%, and for post-transplantation outcomes in 14%, 11%, 38%, and 13% (heart, liver, lung, and kidney transplantation, respectively). The linking of urgency information with clinical data was successful in only a small proportion, with only 6% for heart transplantation. Incorrect and thus implausible allocations in the case of special allocation rules indicated incorrect entries in the registry. Data from different data providers were inconsistent.

Discussion and Conclusion The incompleteness and incorrect data allocation raise doubts about the reliability of scientific studies based on the transplant registry. The complex structure also hinders the compilation of a reliable dataset, which is uncommon internationally. New data (acquisition since 2017) has only been available since December 2023. The transplant registry urgently needs restructuring. Competent clinical data management, involving transplant medical expertise, and continuous quality controls are essential in this process.



Publication History

Article published online:
11 March 2024

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