{"id":9887,"date":"2024-08-13T13:17:39","date_gmt":"2024-08-13T11:17:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datamart.de\/project\/anwenderbericht-dapi\/"},"modified":"2025-03-13T19:52:27","modified_gmt":"2025-03-13T18:52:27","slug":"anwenderbericht-dapi","status":"publish","type":"avada_portfolio","link":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-dapi\/","title":{"rendered":"Anwenderbericht DAPI"},"content":{"rendered":"

Gro\u00dfe Datenmengen schnell und flexibel auswerten\u200b\u200b<\/h2><\/div>

DAPI (Verein Deutsches Arzneipr\u00fcfungsinstitut e.V.) sondiert mit Data Warehouse Datensch\u00e4tze<\/b><\/p>\n<\/div>

Der Verein Deutsches Arzneipr\u00fcfungsinstitut e.V. (DAPI) ist ein gemeinn\u00fctziger, eingetragener Verein, der mittels Datenanalysen und statistischen Methoden einen Beitrag zur Arzneimittelversorgung in Deutschland leistet. Ziel seiner Arbeit ist es, Fehlentwicklungen in der Arzneimittelversorgung \u2013 sei es Unter-, \u00dcber- oder auch Fehlversorgung \u2013 aufzudecken und L\u00f6sungsvorschl\u00e4ge zu erarbeiten. Dies geschieht mit Hilfe von Berichten, Analysen und Studien, die sich mit der pharmako\u00f6konomischen und pharmakoepidemiologischen Pr\u00fcfung und Bewertung von Arzneimitteln sowie allgemeinen Fragen der Arzneimittelversorgung besch\u00e4ftigen. Zu den Fragestellungen, die an den Verein herangetragen werden, z\u00e4hlen auch Analysen und Auswertungen zu aktuellen gesundheitspolitischen Fragestellungen. Ebenso unterst\u00fctzt das DAPI wissenschaftliche Studien in Form von Kooperationen mit f\u00fchrenden Universit\u00e4ten, zum Beispiel in Frankfurt und Utrecht. Finanziell getragen wird der Verein von 31 der insgesamt 34 bundesdeutschen Apothekerkammern und -verb\u00e4nden auf Landesebene sowie etwa 1.000 Einzelmit-gliedern, haupts\u00e4chlich Apothekeninhabern.<\/b><\/p>\n<\/div>

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Seine Daten erh\u00e4lt das DAPI bundesweit von kooperierenden Apothekenrechenzentren, die GKVVerordnungsdaten im ambulanten Bereich monatlich zur Verf\u00fcgung stellen. Mit seinen gegenw\u00e4rtigen Datenlieferungsvertr\u00e4gen deckt das DAPI schon mehr als 80 Prozent aller niedergelassenen Apotheken in Deutschland ab. \u201eDiese breite Datenbasis erm\u00f6glicht es uns, valide Aussagen f\u00fcr Deutschland und alle Bundesl\u00e4nder zu treffen. Jedoch sind wir bestrebt, dies noch auszuweiten, um eine hundertprozentige Abdeckung zu erreichen\u201c, so Diplom-Mathematikerin Alexandra Franzmann, Referentin f\u00fcr Statistik beim DAPI.\u200b\u200b\u200b<\/p>\n<\/div>

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Prof. Dr. Martin Schulz<\/h4>

Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer Pharmazie DAPI<\/p><\/div><\/div><\/div>

\u201eAus datenschutzrechtlichen Gr\u00fcnden bekommen wir selbstredend nur anonymisierte Informationen. Der Patient erh\u00e4lt eine stets gleiche Nummer, aus der weder Geburtsdatum, Geschlecht noch Adresse hervorgehen. Bei den Apotheken ist uns nur das Bundesland und beim verordnenden Arzt Fachrichtung und Bundesland bekannt. Aus diesen Informationen k\u00f6nnen wir zum Beispiel erschlie\u00dfen, was pro Patient verordnet wurde und k\u00f6nnen so Therapieprofile \u00fcber die Zeit beobachten\u201c<\/h2>
so Franzmann weiter.<\/div>
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Inflexibilit\u00e4t behindert Auswertungen<\/b><\/p>\n

Anfangs hat eines der Rechenzentren, von dem Daten geliefert werden, s\u00e4mtliche Daten gesammelt und in Form von Berichten aufbereitet. Diese waren monatlich und quartalsweise nach bestimmten Kriterien, wie Bundesland, Absatz\/Umsatz nach Arzneimitteln, Kassenarten, aber auch nach Arzneimittelgruppen und Klassifizierung aufgeschl\u00fcsselt. \u201eMit der Zeit erwiesen sich diese Berichte jedoch als deutlich zu inflexibel. Es gab Fragestellungen, die mit den vorgefertigten Berichten einfach nicht exakt beantwortet werden konnten. Zudem hatten die Berichte stets einen gewissen Zeitverzug\u201c, so Franzmann. Ein weiterer problematischer Punkt war die Bereitstellung in Form von Excel-Dateien auf CD, die nicht \u00fcberall optimal genutzt werden konnten \u2013 sei es, weil das Programm in einer Organisation gar nicht vorhanden war oder weil die Anwendung zu komplex war.<\/p>\n

\u200b\u200b\u201eVor allen Dingen st\u00f6rte uns die Inflexibilit\u00e4t, also, dass wir \u200b\u200bnicht selber auf unsere Daten zugreifen konnten. Wir wussten ja, dass wir \u00fcber viel mehr Daten verf\u00fcgen als wir in den Berichten bekamen. Wir hatten sozusagen einen Datenschatz, aber wir sa\u00dfen auf der Schatztruhe und der Schl\u00fcssel dazu \u200b\u200b\u200bgeh\u00f6rt\u200b\u200b\u200be uns nicht\u201c, bringt es Franzmann auf den Punkt.<\/p>\n

Daher fiel der Entschluss, ein eigenes Data Warehouse aufzubauen, um selbstst\u00e4ndig, zeitnah und flexibel Analysen erstellen zu k\u00f6nnen. Als Ergebnis einer Ausschreibung wurde das Beratungsunternehmen DATA MART mit Sitz in Hamburg und Neu-Isenburg mit ins Boot geholt. \u201eDas Unternehmen \u00fcberzeugte durch sein Know-how hinsichtlich der Implementierung eines Data Warehouses in Kombination mit dem bei uns gefragten fachlichen Hintergrund\u201c, kommentiert Prof. Dr. Martin Schulz, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer Pharmazie des DAPI. \u200b<\/p>\n

Schnell und flexibel, auch bei riesigen Datenmengen<\/b><\/p>\n

Das Data Warehouse ist seit Anfang 2008 produktiv im Einsatz. \u201eWir sind hier f\u00fcnf Analysten und mit der Leistung hoch zufrieden. Das Warehouse arbeitet mit einer Schnelligkeit, die unsere Erwartungen in vollem Umfang erf\u00fcllt. Wir haben nun die gew\u00fcnschte Flexibilit\u00e4t und k\u00f6nnen uns alles so zusammenstellen, wie wir das ben\u00f6tigen. Mittelfristig denken wir bereits \u00fcber eine Aktualisierung und Erweiterung nach, da sich schon zeigt, dass die Kapazit\u00e4ten anhand der riesigen Datenmengen, die jeden Monat auflaufen, an die Grenzen geraten\u201c, so Franzmann. Die Datenbank umfasst mittlerweile \u00fcber 5 Mrd. anonymisierte Verordnungen und w\u00e4chst j\u00e4hrlich um etwa 500 bis 600 Mio. Eintr\u00e4ge. Pro Monat werden etwa 50 bis 55 Mio. Arzneimittelpackungen verordnet, deren Informationen eingespeist und verwaltet werden wollen. \u200b<\/p>\n

\u00dcberzeugende Technologie von Oracle <\/b><\/p>\n

Von der technischen Seite her entschied man sich beim Aufbau des Data Warehouse f\u00fcr eine L\u00f6sung von Oracle. Die Basis bildet eine Datenbank dieses Anbieters. Mit dem OWB (Oracle Warehouse Builder) wurden sowohl Daten- als auch Prozessmodell graphisch aufgebaut und w\u00e4hrend der Entwicklung bis hin zur Visualisierung des kompletten Datenflusses dokumentiert. Die Oracle Workflow-Komponente verkn\u00fcpft Logiken und steuert den Datenfluss. Die Funktionalit\u00e4t des Partition Exchange Loading bot dabei die M\u00f6glichkeit, die Verarbeitung der gro\u00dfen Ladevolumina automatisiert und weitgehend frei von Datenbankadministrator-Aufgaben zu verwirklichen. Der Datenzugriff selbst erfolgt \u00fcber den kostenfreien SQL Developer von Oracle. \u201eDa wir als Verein mit unserem Budget sehr sorgf\u00e4ltig umgehen m\u00fcssen, sind wir hier vom Ausgaben-Nutzen-Verh\u00e4ltnis her bestens bedient\u201c, so Franzmann. Der SQL Developer wird f\u00fcr Analysten f\u00fcr spontane Abfragen und Ad-hoc-Analysen eingesetzt, w\u00e4hrend Oracle Reports das Werkzeug f\u00fcr die Erstellung der Standardberichte ist.<\/p>\n<\/p>\n

Hervorzuheben ist die Artikeldimension mit acht Hierarchien, wie Rezeptpflichtigkeit, ATC-Code etc. Die Hierarchien werden bei der Verdichtung bis in die Data Marts hinein verwendet, so das\u200bs die Fakten mundgerecht und komplett vorverdichtet sind. Die Monate k\u00f6nnen unabh\u00e4ngig voneinander geladen werden, da die Kumulierung erst im letzten Schritt von Oracle Reports w\u00e4hrend der Generierung des Berichtes vorgenommen wird. Zus\u00e4tzliche Stammdaten wie Gruppierungen der \u00c4rzte oder Regionen werden in separaten Tabellen innerhalb eines ma\u00dfgeschneiderten Pflegemoduls auf Basis von Application Express gepflegt. Alle Daten durchlaufen zur Qualit\u00e4tssicherung, Automatisierung und Vermeidung von Fehlern stets dieselben Schritte.<\/p>\n

F\u00fcr die Datenhaltung und -sicherung wurde eine Architektur mit Produktionsserver und identischem Fallbackserver aufgebaut. Die n\u00e4chtliche Synchronisation l\u00e4uft automatisch \u2013 ebenfalls wartungsfrei. Eine Besonderheit ist auch die Datenbereinigung. Dabei werden die Daten nur einmal gelesen und dann innerhalb eines SQLStatements mehrfach auf unterschiedliche Fehler untersucht. Die Fehler werden jeweils klassifiziert und die guten Daten jeweils in die Zieltabellen durchgeladen und die schlechten in Fehlertabellen abgelegt, die dann gesondert dokumentiert werden.<\/p>\n

Das Data Warehouse ist funktional skalierbar und bietet somit Potential f\u00fcr weitere Standard-Berichte oder auch Langzeitstudien. Zudem ist es gut ger\u00fcstet f\u00fcr neue Anforderungen, die aufgrund von Gesetzes\u00e4nderungen und Erweiterungen der Anforderungen, z.B. mit der Patientenkarte, aller Voraussicht nach auf das Institut zukommen werden.<\/p>\n<\/p>\n

Zufriedene Nutzer<\/b><\/p>\n

Neben den Ad-hoc-Abfragen stellt das DAPI seinen Mitgliedern heute monatlich standardisierte Auswertungen zur Verf\u00fcgung. Hierzu wurde auf der Website des Vereins (www.dapi.de) ein gesch\u00fctzter Bereich eingerichtet, in dem die Berichte \u00fcber – eine Voll-textsuche recherchierbar – als PDF zum Herunterladen bereitgestellt werden. Dieser Medienwechsel von Excel zu PDF hat bei den Mitgliedern f\u00fcr sehr gro\u00dfe Zufriedenheit gesorgt. Die Standardberichte werden nun wesentlich h\u00e4ufiger genutzt, da die PDFs ganz einfach betrachtet und ausgedruckt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/p>\n

\u201eWir sind auch deswegen sehr zufrieden, weil wir jetzt nicht mehr nur Analysen auf Monatsbasis als schnellstm\u00f6glichem Zeitraum, sondern tagesgenaue Analysen erstellen k\u00f6nnen. Den Erfolg kann man auch an den Zahlen ablesen. Die kurzfristigen Anfragen haben sich seit der Einf\u00fchrung des Data Warehouse massiv vermehrt und wir werden von unseren Mitgliederorganisationen intensiv genutzt. Auch externe Anfragen, die dem Satzungszweck entsprechen \u2013 z.B. von den Medien zu gesundheitspolitischen Fragen \u2013 k\u00f6nnen wir jetzt besser und deutlich schneller bearbeiten. Dies erforderte auch, neue Mitarbeiter einzustellen. Insgesamt sind das wirklich ganz gro\u00dfe Vorteile und wir k\u00f6nnen uns heute nicht mehr vorstellen, ohne das Data Warehouse mit unseren Daten zu arbeiten\u201c, so das Res\u00fcmee von Franzmann.\u200b\u200b<\/p><\/p>\n<\/div>

<\/i>Jetzt PDF downloaden<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>
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