CSH fordert besseren Datenzugang - CSH

CSH fordert besseren Datenzugang


Apr 24, 2020

Ist die „neue Normalität“ in der Medizin top oder Flop?

Das Wieder-Hochfahren zum medizinischen Normalbetrieb wird in Zeiten von Corona zur Herausforderung für alle Beteiligten. Um beurteilen zu können, was wie gut funktioniert, und um Schäden möglichst gering zu halten, braucht es eine intensive, gut durchdachte Begleitforschung, fordert der CSH Vienna – und Daten, Daten, Daten.

 

Noch weiß niemand, wie gut es Spitälern und niedergelassenen ÄrztInnen in den nächsten Wochen und Monaten gelingen wird, „Normalbetrieb“ zu fahren und die bestmögliche Versorgung auch von Nicht-Covid-PatientInnen sicherzustellen. Dieser Prozess gehört wissenschaftlich eng begleitet, fordert der Complexity Science Hub Vienna (CSH). Der CSH arbeitet derzeit an zwei Projekten zur Resilienz des österreichischen Gesundheitssystems (WWTF; Bürgermeisterfonds), zweiteres zusammen mit Alexandra Kautzky-Willer von der MedUni Wien.

 

Viele Fragen sind offen. Wie werden sich die Menschen in nächster Zeit verhalten? Werden sie Arztbesuche weiterhin aufschieben (müssen) wie in den letzten Wochen? Wie groß wird dadurch die Unterversorgung, vielleicht sogar Gefährdung einzelner PatientInnengruppen? Welche Gruppen sind besonders betroffen? Bewährt sich die Telemedizin, auf die nun viele umstellen? Und kann Telemedizin auch nach der Krise den klassischen Arztbesuch sinnvoll ergänzen?

 

„Im Moment ist die Situation so neu, dass uns schlicht Erfahrungswerte fehlen“, weiß Peter Klimek (CSH und MedUni Wien). „Aus allem, was jetzt passiert, können wir lernen. Aber dafür braucht die Wissenschaft endlich den versprochenen Zugang zu Daten. Es wäre höchst fahrlässig, die Folgen von Entscheidungen jetzt nicht laufend evidenzbasiert zu bewerten.“

 

Entscheidungshilfe für niedergelassene ÄrztInnen

 

Für den niedergelassenen Bereich hat der CSH den CSH Health Care Info Point entwickelt. Aus interaktiven Österreichkarten können ÄrztInnen tagesaktuell Daten zu Covid-Infektionen und -zuwachsraten, zur Ärztedichte in ihrem Bezirk sowie Zahlen zu verschiedenen Risikogruppen in der näheren Umgebung ablesen. „Das erlaubt ihnen eine Einschätzung, ob sie in nächster Zeit vermehrt mit Covid-PatientInnen rechnen müssen“, so Klimek.

 

Ein nächster Schritt wäre das Monitoring des PatientInnenverhaltens. „Mit Live-Daten könnten wir ein Frühwarnsystem bauen“, erklärt der Komplexitätsforscher. „Wenn in einem Bezirk plötzlich viel weniger Menschen zum Arzt gehen, können die verantwortlichen Stellen gegensteuern.“

Daten zu Covid-PatientInnen für die Forschung nicht zugänglich

 

Auch Gendermedizinerin Alexandra Kautzky-Willer sorgt sich: um die derzeitige (Unter-)Versorgung der Nicht-Covid-PatientInnen und um mögliche Langzeitauswirkungen der Krise. „Wir sehen schon jetzt, dass wir viel wieder aufholen müssen“, so die Endokrinologin der MedUni Wien. „Wir haben unbehandelte Herzinfarkte, weil die Leute wegen der Pandemie nicht ins Spital gekommen sind. Wir sehen, dass Menschen, die es dringend bräuchten, etwa Ältere und chronisch Kranke aus Risikogruppen, die Notfallambulanzen meiden. Wir müssen davon ausgehen, dass diese Menschen in der Zeit des Lockdowns nicht optimal versorgt waren. Daraus müssen wir für mögliche künftige Herausforderungen lernen.“

 

Kautzky-Willer wünscht sich ebenfalls Datenzugang. „Wir KlinikerInnen und WissenschaftlerInnen bekommen derzeit nicht genug Information zu den Covid-Fällen, um die wirklichen Risikogruppen optimal erkennen und schützen zu können. Wir müssten über Vorerkrankungen, Lebensstil- und Umweltfaktoren, eingenommene Medikamente oder über Alter und Geschlecht Bescheid wissen“, kritisiert die Expertin. „Je mehr Daten die Forschung bekommt, umso eher können wir schwere Verläufe prognostizieren. Das hilft uns für die nächste Covid-Welle. Ohne dieses Wissen sind wir im Blindflug unterwegs – und ganz sicher nicht evidenzbasiert.“

 

 

Link zum Press Release.


Press

Der digitale Kampf gegen das Virus


Die Presse [print], Jun 4, 2020

News

Jun 3, 2020

Corona | How far we move [June]

Press

PANDEMIE-MASSNAHME “Super-Experiment in freier Wildbahn”


Wiener Zeitung, Jun 3, 2020

Publication

C. Tsallis, U. Tirnakli

Predicting COVID-19 peaks around the world

Front. Phys. 8 (2020) 217

Press

Doppler-Labore: Forscher bangen um ihre Firmenpartner


Der Standard, May 29, 2020

Publication

C. Diem, A. Pichler, S. Thurner

What is the minimal systemic risk in financial exposure networks?

Journal of Economic Dynamics and Control Vol. 116 July (2020) 103900

Press

Strategie di contenimento di Sars-CoV-2: quali le più efficaci nel mondo? [Italian]


Il Bo Live - Università di Padova, May 28, 2020

Publication

O. Har-Shemesh, R. Quax, J. S. Lansing, P. M.A. Sloot

Questionnaire data analysis using information geometry

Sci Rep 10 (2020) 8633

Publication

F. Tria, I. Crimaldi, G. Aletti, V. D. P. Servedio

Taylor’s Law in Innovation Processes

Entropy 22(5) (2020) 573

News

May 15, 2020

Corona | How measures work [May]

News

May 7, 2020

Where did your last swallow’s nest come from?

News

Apr 30, 2020

Corona | How measures work [April]

News

Jun 3, 2020

Corona | How far we move [June]

News

May 15, 2020

Corona | How measures work [May]

News

May 7, 2020

Where did your last swallow’s nest come from?

News

Apr 30, 2020

Corona | How measures work [April]

News

Apr 29, 2020

Corona-Ampel | Einschätzung der Lage im Bezirk

News

Apr 29, 2020

International recognition for the CSH Covid-19 Control Strategies List [DE | EN]

News

Apr 24, 2020

CSH fordert besseren Datenzugang

News

Apr 20, 2020

Live tracker for Austrian Emotions [DE & EN]

News

Apr 14, 2020

Testing for Corona with Pool Size Calculator

News

Apr 10, 2020

Study: COVID-19 prevalence in Austria

News

Apr 9, 2020

Corona | Confirmed cases [April]

News

Apr 6, 2020

Check out our new CCCSL page!

Press

Der digitale Kampf gegen das Virus


Die Presse [print], Jun 4, 2020

Press

PANDEMIE-MASSNAHME “Super-Experiment in freier Wildbahn”


Wiener Zeitung, Jun 3, 2020

Press

Doppler-Labore: Forscher bangen um ihre Firmenpartner


Der Standard, May 29, 2020

Press

Strategie di contenimento di Sars-CoV-2: quali le più efficaci nel mondo? [Italian]


Il Bo Live - Università di Padova, May 28, 2020

Press

Vereint gegen die Pandemie


GÖD - Der öffentliche Dienst aktuell [Print] 34-35, May 28, 2020

Press

COVID-19: Forschergruppe am MCI diskutiert Risikomanagement-System


APA Science, May 27, 2020

Press

COVID-19: Forschergruppe am MCI diskutiert Risikomanagement


MCI Management Center Innsbruck, May 27, 2020

Press

Regionale Lockerungen bald möglich


ORF, May 25, 2020

Press

Studie zeigt: Ärzte schützen Wien vor Virus-Drama


Kronen Zeitung, May 24, 2020

Press

Corona-Zahlen in Wien dank Ärztefunkdienst niedrig


ORF Radio Wien Nachrichten, May 24, 2020

Press

Studie: Wiener Maßnahmen funktionieren


ORF 2, May 23, 2020

Press

Forschung rettet Leben


Salzburger Nachrichten [print], May 22, 2020

Publication

C. Tsallis, U. Tirnakli

Predicting COVID-19 peaks around the world

Front. Phys. 8 (2020) 217

Publication

C. Diem, A. Pichler, S. Thurner

What is the minimal systemic risk in financial exposure networks?

Journal of Economic Dynamics and Control Vol. 116 July (2020) 103900

Publication

O. Har-Shemesh, R. Quax, J. S. Lansing, P. M.A. Sloot

Questionnaire data analysis using information geometry

Sci Rep 10 (2020) 8633

Publication

F. Tria, I. Crimaldi, G. Aletti, V. D. P. Servedio

Taylor’s Law in Innovation Processes

Entropy 22(5) (2020) 573

Publication

A. Desvars-Larrive, E. Dervic, N. Haug, et al.

A structured open dataset of government interventions in response to COVID-19

medRxiv (2020)

Publication

P. Jizba, J. Korbel

When Shannon and Khinchin meet Shore and Johnson: Equivalence of information theory and statistical inference axiomatics

Phys. Rev. E 101 (2020) 042126

Publication

R. Entezari, O. Saukh

Class-dependent Compression of Deep Neural Networks

In Proc. of the International Workshop on Machine Learning on Edge in Sensor Systems (Sensys-ML @ CPS-IoT Week), 2020 (accepted)

Publication

F. Schweitzer, T. Krivachy, D. Garcia

An Agent-Based Model of Opinion Polarization Driven by Emotions

Complexity (2020) 5282035

Publication

S. Schweighofer, F. Schweitzer, D. Garcia

A Weighted Balance Model of Opinion Hyperpolarization

Journal of Artificial Societies and Social Simulation 23(3) (2020) 5

Publication

A. Pluchino, ..., V. Latora

A Novel Methodology for Epidemic Risk Assessment: the case of COVID-19 outbreak in Italy

[submitted]

Publication

S. Thurner ,W. Liu, P. Klimek, S. A. Cheong

The role of mainstreamness and interdisciplinarity for the relevance of scientific papers

PLOS ONE 15 (4) (2020) e0230325

Publication

R. Hanel, S. Thurner

Boosting test-efficiency by pooled testing strategies for SARS-CoV-2

[arXiv]