W. van Eimeren – författare

Frtihjahrstagungen der GMDS sind dadurch gekennzeichnet, daB ihre Themen- stellungen eng umgrenzt sind. Dadurch entsteht ein relativ umfassender Uberblick tiber den Stand der Forschung im gewahlten Problernbereich. DaB dadurch der Kreis der Angesprochenen automatisch kleiner wird, ist nicht notwendigerweise die Konsequenz, wie die 6. Frtihjahrstagung in Heidel- berg zeigte. Der hier vorliegende Tagungsbericht faBt lediglich jene Vortrage zusam- men, die zum vom Fachbereich Planung und Auswertung verantworteten The- menbereich "Methodische Probleme einer systematischen Frtiherkennung" gehorten. Die Beitrage zum Rahmenthema "Datenprasentation" des Fachbe- reichs Medizinische Informatik werden in einem eigenen Band in dieser Serie des Springer-Verlags veroffentlicht. Die in diesem Band veroffentlichten Beitrage der Frtihjahrstagung be- schaftigen sich tiberwiegend mit der Krebsfrtiherkennung, nur einige Bei- trage betreffen die Frtiherkennung von Herz-Kreislauf-Krankheiten.Dies stellt keinesfalls ein Abbild der laufenden Forschung dar, sondern ent- spricht der bereits im Call-for-papers vorgegebenen Strukturierung des Rahmenthemas: Uberblicksreferate - Evaluierung der gesetzlichen Krebs- frtiherkennung - Beitrage zur Verbesserung von FrtiherkennungsmaBnahmen. tiber den Informationsaustausch hinaus war es Tagungsziel, Methodiker, Epidemiologen und Kliniker in ein offenes Gesprach tiber den Stand der Frtiherkennung und die Chancen ihrer Weiterentwicklung zu ftihren. Dies erschien und erscheint irnrner noch dringend notwendig in einer Zeit, in der einerseits in der 5ffentlichkeit. die Frtiherkennung wesentlich hau- figer wesentlich kritischer gesehen wird, als noch vor etwa 2 Jahren, andererseits in den nachsten Jahren das Forschungsforderungsprograrnrn der Bundesregierung "Forschung und Entwicklung im Dienste der Gesund- heit" auch auf den Gebieten der Evaluierung und Verbesserung der Frtih- erkennung weitere Impulse geben wird.

Explorative Datenanalyse wurde von Andrews (1) definiert als 'manipu- lation, summarization, and display of data to make them more compre- hensible to human minds, thus uncovering underlying strnctures in the data and detecting important departures from that structure'. Besonders das 'Aufdecken wichtiger Unterschiede in den beobachteten Strukturen' und das 'Zuganglichmachen fur den menschlichen Verstand' lassen die explorativen Verfahren als geeignete Datenanalyseinstrumente in der medizinischen Qualitatssicherung erscheinen. Unter medizinischer Qualitatssicherung sei hier die Sicherung der Qualitat arztlichen Handelns und weniger die Qualitatskontrolle medizi- nisch-technischer Gerate verstanden, wohl wissend, daB cas Funktionie- ren der Qualitatskontrolle im technischen Bereich (Labor, Rontgendia- gnostik etc.) eine wesentliche Voraussetzung fur eine gute Qualitat arztlichen Handelns ist. Der medizin-technische Bereich ist als ein Sonderproblem der Qualitatssicherung arztlichen Handelns anzusehen. Die Abgrenzungen sind jedoch unscharf, wie z.B. die Sicherung der Be~un- dungsqualitat in der Pathologie zeigt, wo ohne medizinische und fur das arztliche Handeln relevante Informationen eine sinnvolle Qualitatssi- cherung kaurn betrieben werden kann.Anwendungsfelder ZIELE Das Bi-Cycle-Modell von Brown (2) beschreibt die ...@ IJJ einzelnen Schritte, die DEFINITION BEOBACHTUNG VON KRITERIEN PROBLEMERKENNUNG ...im Rahmen einer routine- UN 0 STANDARDS bzw. -VERIFIZIERUNG maBigen Qualitatssiche- ,J,. rung arztlichen Handelns 5 @ durchlaufen werden mussen FORTBILDUNG PROBLEMANALYSE (Abb.1). Nach der Zieldefiniton, ,J,.