mibe000307
10.3205/mibe000307
urn:nbn:de:0183-mibe0003072
Originalarbeit
Automatisierte Berechnung der UICC-Stadien anhand von Krebsregisterdaten unter Berücksichtigung von verschiedenen TNM-Versionen
Automated calculation of UICC stages based on cancer registry data with respect to different TNM classifications
Rieger
Rieger
Benjamin
B
Krebsregister Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten gGmbH, Hechtsheimer Str. 37, 55131 Mainz, DeutschlandKrebsregister Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten RLP, Mainz, Deutschland
rieger@idg-rlp.de
author
Mussel
Mussel
Cäcilie
C
Krebsregister Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten RLP, Mainz, Deutschland
author
Reinwald
Reinwald
Fabian
F
Krebsregister Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten RLP, Mainz, Deutschland
author
Branscheidt
Branscheidt
Sinaida
S
Krebsregister Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten RLP, Mainz, Deutschland
author
Justenhoven
Justenhoven
Christina
C
Krebsregister Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten RLP, Mainz, Deutschland
author
Hamann
Hamann
Ruben
R
Krebsregister Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten RLP, Mainz, Deutschland
author
German Medical Science GMS Publishing House
Düsseldorf
610
cancer registration
UICC stages
TNM version
automation
Krebsregistrierung
UICC-Stadien
TNM-Version
Automatisierung
20260512
germ
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Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).
1860-9171
22
GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
GMS Med Inform Biom Epidemiol
09
Die Bestimmung von UICC-Stadien ist wesentlicher Bestandteil der Diagnosestellung von soliden Tumoren. Diese Angabe ist essentiell für die Therapieplanung und die Prognose von Krebspatientinnen und <![CDATA[-p</PlainText></TextGroup>atienten. Die Berechnung des UICC beruht auf Angaben zum TNM-Status. Der T-Status entspricht der Ausdehnung des Tumors, der N-Status gibt an, ob Lymphknoten befallen sind, und der M-Status gibt an, ob Metastasen vorliegen. Die Vorgaben zur Berechnung der UICC-Stadien sind je nach Tumorentität unterschiedlich, zudem gibt es regelmäßig<TextGroup><PlainText>e Ü</PlainText></TextGroup>berarbeitungen der Berechnungsvorgaben. Diese Versionen haben jeweils einen bestimmten Gültigkeitszeitraum. Die flächendeckende Krebsregistrierung in Deutschland umfasst bereits viele Jahre und somit auch verschiedene Versionen der UICC-Berechnung. In der hier vorgestellten Arbeit wird am Beispiel des Krebsregisters Rheinland-Pfalz die automatisierte Berechnung der UICC-Stadien für sämtliche solide Tumoren beschrieben, die die verschiedenen Berechnungsvorgaben der unterschiedlichen Versionen berücksichtigt. Diese Methodik kann – neben anderen Krebsregistern – auch auf anderweitige Daten mit ähnlicher Struktur Anwendung finden. </Pgraph></Abstract>
<Abstract language="en" linked="yes"><Pgraph>Determination of UICC stages represents a key component of the diagnosis of solid tumors. This information is essential for therapy decision and prognosis of cancer patients. UICC staging is based on TNM status. The T status describes the size and extension of a tumor, N status indicates whether cancer has spread to lymph nodes, and the M status indicates whether distant metastases are present. The guidelines for calculating UICC stages vary among tumor types. These guidelines are subject to regular revision. Each version has a specific period of validity. Comprehensive cancer registration in Germany has a long history and thus encompasses various versions of UICC staging. The herei<TextGroup><PlainText>n p</PlainText></TextGroup>resented work used the Rhineland-Palatinate Cancer Registry as an example to describe automated calculation of UICC stages for all solid tumors, taking various staging guidelines of different versions into account. This methodology is applicable for other cancer registries as well as datasets with similar structures. </Pgraph></Abstract>
<TextBlock name="Grundlagen der Krebsregistrierung" linked="yes">
<MainHeadline>Grundlagen der Krebsregistrierung</MainHeadline><Pgraph>Eine von fünf Personen weltweit erkrankt in ihrem Leben an Krebs, daher ist es wichtig, die Entwicklung dieser Erkrankung genau zu beobachten <TextLink reference="1"></TextLink>. In Deutschland wurde aus diesem Grund eine gesetzliche Meldepflicht für onkologische Erkrankungen eingeführt. Jede medizinische Einrichtung, unterliegt dieser Meldepflicht <TextLink reference="2"></TextLink>. Gemeldet werden Diagnosen, Therapien und die Ergebnisse von Nachsorgeuntersuchungen von Krebserkrankungen. Die Meldungen werden von der Einrichtung, die die jeweilige Leistung erbracht hat, an das im jeweiligen Bundesland befindliche Krebsregister übermittelt <TextLink reference="3"></TextLink>. Um eine Vergleichbarkeit und eine deutschlandweite Zusammenführung der Daten zu ermöglichen, erfolg<TextGroup><PlainText>t die K</PlainText></TextGroup>rebsregistrierung bundesweit einheitlich entsprechend dem onkologischen Basisdatensatz <TextLink reference="4"></TextLink>. Die auf dieser Basis entstandene flächendeckende Datensammlung bildet eine einzigartige Grundlage für epidemiologische und klinische Auswertungen, die, neben der Beobachtung des Krebsgeschehens und der Beantwortung von wissenschaftlichen Fragestellungen, insbesondere der Qualitätssicherung der onkologischen Versorgung dienen <TextLink reference="2"></TextLink>. </Pgraph><Pgraph>Um solche Auswertungen zu ermöglichen, müsse<TextGroup><PlainText>n K</PlainText></TextGroup>rebsregister zunächst eine wichtige Aufgabe in der Qualitätsprüfung leisten. So erreichen das Krebsregister zu einem Meldeanlass, wie beispielsweise der Diagnose eines Tumors, oft zu unterschiedlichen Zeitpunkten von verschiedenen Einrichtungen mehrere Meldungen <TextLink reference="5"></TextLink>. Diese Meldungen können sich inhaltlich voneinander unterscheiden, da auch die Diagnosestellung einem komplexen Prozess unterworfen sein kann. So kann beispielsweise ein Mammakarzinom im Rahmen der Früherkennung eine Erstdiagnose erhalten, die finale Beurteilung des Tumors erfolgt jedoch erst nach der operativen Entfernung. Die Informationen dieser Meldungen müssen dann sorgfältig geprüft und im Krebsregister zu einem sogenannten Best-of zusammengeführt werden <TextLink reference="2"></TextLink>. Im Krebsregiste<TextGroup><PlainText>r R</PlainText></TextGroup>heinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten erfolgte dieser Prozess der Prüfung der Meldungen und der Zusammenführung der besten Informationen in den ersten Jahren manuell. Inzwischen erfolgt die Bildung des Best-of zu großen Teilen automatisiert. Bei der Implementierung von Automatisierungsschritten ist die Einhaltung von Qualitätsstandards unabdingbar, denn ausschließlich über eine qualitätsgeprüfte Datengrundlage sind verlässliche Auswertungen, z.B. im Rahmen der Versorgungsforschung, möglich. Grundlage aller Auswertungen ist eine korrekte Zuordnung eines Tumors. Neben dem ICD-10-GM-Code (International Classification of Diseases, 10<Superscript>th</Superscript> Revision, German Modification), über den die genaue Tumorentität verschlüsselt ist <TextLink reference="6"></TextLink>, gehören im Wesentlichen Informationen zur Histologie, der Differenzierung und der TNM-Status zur Diagnose eines Tumors <TextLink reference="7"></TextLink>, <TextLink reference="8"></TextLink>. Das TNM-System umfasst den T-Status, d.h. die Ausdehnung des Tumors, den N-Status, d.h. ein möglicher Befall von Lymphknoten, und den M-Status, d.h. das mögliche Vorliegen von Metastasen <TextLink reference="9"></TextLink>. Aus diesen TNM-Angaben kann das für Therapieentscheidungen und Prognose wichtige UICC (Union für Internationale Krebsbekämpfung)-Stadium berechnet werden <TextLink reference="9"></TextLink>. Bei einigen wenigen Entitäten werden neben dem TNM-Status auch andere Angaben zur Bestimmung des UICC-Stadiums hinzugezogen, so wird beispielsweise bei Appendix das Grading einbezogen <TextLink reference="9"></TextLink>. Das UICC-Stadium ist ein wesentliches Kriterium der Diagnosestellung von soliden Tumoren. Es ist nicht nur ein wichtiger Faktor im Rahmen der Prognose, sondern auch essentiell für Therapieentscheidungen <TextLink reference="9"></TextLink>, <TextLink reference="10"></TextLink>.</Pgraph><Pgraph>Die vorliegende Arbeit zeigt eine technische Möglichkeit zur korrekten Bestimmung der UICC-Stadien, die zum einen manuelle Schritte obsolet macht und zum anderen die sich über die Zeit ergebenden Veränderungen, durch Aktualisierungen der Vorgaben zur UICC-Berechnung, berücksichtigt.</Pgraph></TextBlock>
<TextBlock name="Schlüsselrolle des UICC" linked="yes">
<MainHeadline>Schlüsselrolle des UICC</MainHeadline><Pgraph>Ursprünglich wurde das TNM-System in den Jahren 1943–1952 entwickelt <TextLink reference="11"></TextLink>. Diese Klassifikation von Tumoren wird seit dem regelmäßig aktualisiert und spielt eine wesentliche Rolle bei der Erfassung der Art des Tumors und der Abschätzung der Prognose <TextLink reference="9"></TextLink>. Diese Informationen sind wesentlich für die Therapieplanung <TextLink reference="10"></TextLink>. Die für Deutschland aktuell gültigen Empfehlungen finden sich vor allem in S3-Leitlinien des Leitlinienprogramms Onkologie <TextLink reference="12"></TextLink>. Darüber hinaus ist zu beachten, dass Krebs eine sehr komplexe Erkrankung ist, die in vielen Fällen von Fachärztinnen und -ärzten verschiedener Disziplinen behandelt wird. Diese finden sich in der Regel zu sogenannten Tumorkonferenzen zusammen, um die optimale Therapieplanung einzelner Patientinnen und Patienten gemeinsam zu entscheiden <TextLink reference="13"></TextLink>. Insbesondere im Hinblick auf die multidisziplinäre Betreuung von Krebserkrankungen ist es essentiell, eine übersichtliche und einheitliche Klassifikation von Tumoren zu nutzen, die einen reibungslosen Austausch zwischen den Behandelnden ermöglicht <TextLink reference="9"></TextLink>. Neben der Behandlung von Krebspatientinnen und -patienten ist eine einheitliche und nachvollziehbare Dokumentation von Tumoren wesentliche Grundlage der Krebsforschung. Dieses Forschungsgebiet widmet sich vor allem der Aufdeckung des Optimierungspotenzials hinsichtlich der Vorbeugung, der Diagnose und Behandlung von Krebserkrankungen <TextLink reference="14"></TextLink>. In diesem Bereich leisten die Krebsregister einen wesentlichen Beitrag <TextLink reference="2"></TextLink>.</Pgraph></TextBlock>
<TextBlock name="Herausforderungen der korrekten Bestimmung des UICC-Stadiums" linked="yes">
<MainHeadline>Herausforderungen der korrekten Bestimmung des UICC-Stadiums</MainHeadline><Pgraph>Das UICC-Stadium wird im Wesentlichen über die Angaben zum TNM-Status berechnet <TextLink reference="9"></TextLink>. Anmerkung: Für gynäkologische Tumoren wird kein UICC-Stadium berechnet, sondern ein FIGO (Fédération Internationale de Gynécologie et d’Obstétrique)-Stadium <TextLink reference="9"></TextLink>. Im Folgenden wird aus Gründen der Lesbarkeit nur das UICC-Stadium erwähnt, FIGO-Stadien sind aber in sämtliche Aussagen eingeschlossen. Hierbei stehen die Krebsregister vor verschiedenen Herausforderungen. In der Krebsregistrierung werden Informationen zur Diagnose von Tumoren aus allen Meldungen, die in den ersten drei Monaten ab dem Diagnosedatum eingehen, zusammengefasst <TextLink reference="15"></TextLink>. Dies bedeutet, dass Informationen zum Tumor, darunter auch Angaben zum TNM-Status, nicht nur zu unterschiedlichen Zeitpunkten beim Krebsregister eingehen, sondern auch von verschiedenen Einrichtungen im Rahmen unterschiedlicher Meldeanlässe (Abbildung 1 <ImgLink imgNo="1" imgType="figure" />). </Pgraph><Pgraph>So kann eine Diagnose zunächst über bildgebende Verfahren und eine Biopsie gestellt und das Ergebnis an das Krebsregister übermittelt werden. Im Rahmen einer Tumorkonferenz wird die Diagnose besprochen und weitere Informationen zum Tumor werden an das Krebsregister gemeldet. Eine nachfolgende Operation und der zugehörige pathologische Befund liefern weitere Details. Häufig enthalten Meldungen über diesen Zeitraum unterschiedliche Angaben, da beispielsweise ein bildgebendes Verfahren einen Tumor kleiner erscheinen lassen kann als später bei der Operation festgestellt. Zudem ist es möglich, dass zunächst von Metastasenfreiheit ausgegangen wird, nach einigen Wochen aber doch eine Metastase nachgewiesen wird. Um dieser Fülle an Informationen gerecht zu werden und einer bundesweiten Einheitlichkeit so nah wie möglich zu kommen, wurden von den Krebsregistern Vorgehensweisen erarbeitet, die sowohl in einem Buch veröffentlicht wurden als auch in Arbeitsgruppen stetig weiterentwickelt werden <TextLink reference="15"></TextLink>, <TextLink reference="16"></TextLink>. So wird in der Regel immer die höchste Angabe zum TNM-Status übernommen. Wurde beispielsweise zunächst davon ausgegangen, dass keine Metastasen vorliegen (M0) und etwas später, aber innerhalb der ersten drei Monate nach Diagnose, doch eine Metastase nachgewiesen, wird im Best-of der Status M1 übernommen. Zusätzlich gilt, dass Angaben aus pathologischen Untersuchungen gegenüber Angaben aus einer klinischen Untersuchung vorgezogen werden. Liegen im Anschluss basierend auf diesen Regeln, die besten Informationen zum TNM-Status vor, erfolgt die Berechnung des UICC-Stadiums. Hierbei ist zu beachten, dass die Vorgaben zur Berechnung über die Zeit regelmäßig aktualisiert werden. Die erste Version der TNM-Klassifikation wurde in den Jahren 1943–1952 entwickelt und regelmäßig überarbeitet. Im Jahr 2010 erschien die 7. Version der TNM-Klassifikation <TextLink reference="17"></TextLink>. Ab 2017 bis Ende 2025 richtete sich die Berechnung der UICC-Stadien nach Version 8 <TextLink reference="9"></TextLink>. Die 9. Version wurde 2025 in der englischen Fassung veröffentlicht <TextLink reference="18"></TextLink>. In den Krebsregistern liegen Tumoren mit TNM-Angaben aus mehreren Jahrzehnten vor. Entsprechend der immer wieder erfolgten Aktualisierungen müssen UICC-Stadien für Tumoren aus unterschiedlichen Jahren verschieden berechnet werden. In Tabelle 1 <ImgLink imgNo="1" imgType="table" /> ist dies am Beispiel des Bronchialkarzinoms gezeigt. </Pgraph><Pgraph>In der Regel geben Meldende an, welche aktuell geltende Version der TNM-Klassifikation bei Diagnosestellung verwendet wurde. Fehlen diese Angaben zur TNM-Version, so erfolgt eine Zuordnung über das Leistungsdatum, der in der Meldung berichteten onkologischen Leistung. Liegen beispielsweise sämtliche Meldungen zu Diagnosen, Operationen und pathologischen Befunden im Zeitraum 2010 bis 2016, wird das UICC-Stadium nach Version 7 berechnet, die in diesem Zeitraum gültig war. Gehen TNM-Meldungen zu einem Tumor mit verschiedenen Versionen ein, so wird die aktuellere Version bevorzugt. Ausschlaggebend für die Zuordnung ist dabei jeweils die Angabe zum T-Status.</Pgraph><Pgraph>Die im Krebsregister Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten etablierte automatisierte Berechnung der UICC-Stadien, die auf diese Weise verschiedene TNM-Versionen berücksichtigt, stellt eine Besonderheit dar, die bisher wenig Verbreitung gefunden hat. Das genaue Vorgehen wird im Folgenden vorgestellt.</Pgraph></TextBlock>
<TextBlock name="Automatisierte Berechnung der UICC-Stadien" linked="yes">
<MainHeadline>Automatisierte Berechnung der UICC-Stadien</MainHeadline><Pgraph>Um das UICC-Stadium korrekt berechnen zu können, müssen, neben dem Best-of zum TNM-Status, auch das Best-of des zur Tumorentität gehörigen ICD-10-GM-Codes und der Histomorphologie berücksichtigt werden <TextLink reference="9"></TextLink>. Die Bildung des Best-of erfolgt nach unter den Krebsregistern abgestimmten Regeln in dem genauere bzw. höhere Angaben geringeren bzw. ungenaueren Angaben gegenüber bevorzugt werden <TextLink reference="15"></TextLink>, <TextLink reference="16"></TextLink>. In Tabelle 2 <ImgLink imgNo="2" imgType="table" /> findet sich ein vereinfachtes Beispiel.</Pgraph><Pgraph>Nach der Best-of-Bildung liegt zu jeder Tumordiagnose eine Zeile vor (Best-of-Datengrundlage). In dieser Datengrundlage befinden sich die Informationen zu den einzelnen Variablen in getrennten Feldern (Tabelle 3 <ImgLink imgNo="3" imgType="table" />). Die Übersetzung dieser einzelnen Ausprägungen in einen UICC-Code erfolgt über sogenannte Hashtabellen, für deren Hashfunktion die zusammengesetzten Strings der einzelnen Ausprägungen der Variablen als Schlüssel dienen. So kann jede denkbare Stringkombination einem exakten UICC-Wert zugeordnet werden. In den nachfolgenden Schritten werden zuerst der ICD-10-GM, die TNM-Version sowie der histomorphologische Code zu einem Keystring zusammengesetzt. Dieser String wird übersetzt in einen Gruppen-TAG-String, welcher wiederum zusammen mit den Ausprägungen der T-, N- und M-Attribute zu dem jeweiligen UICC-Wert führt. Die Skripte zur Best-of-Bildung und zur Bestimmung des UICC-Stadiums wurden mit R <TextLink reference="19"></TextLink> in RStudio erstellt <TextLink reference="20"></TextLink>. </Pgraph><Pgraph>Für den Abgleich über Hashtabellen wurden die Informationen aus den TMN-Büchern in digitale Form übertragen (Abbildung 2 <ImgLink imgNo="2" imgType="figure" />). Hierbei ist zu beachten, dass es im Buch Angaben wie „all“ gibt <TextLink reference="9"></TextLink>. Dies bedeutet zum Beispiel, dass für ein bestimmtes UICC-Stadium die Angaben zum T-Status irrelevant sind. Um der Menge der variable<TextGroup><PlainText>n A</PlainText></TextGroup>usprägungen in den Meldungen gerecht zu werden, muss jedoch für jede mögliche Ausprägung des T-Status eine Zeile in die Tabelle geschrieben werden. Zudem wurde eine digitale Zuordnung der Histomorphologie-Code-Gruppen erstellt, welche innerhalb der digitalen Listen nur als Schlagworte vorliegen, wie beispielsweise „Adenokarzinom“, welches bei der Erstellung der Tabellen in einen oder mehrere Histomorphologie-Codes übersetzt wird. Diese digitalen Tabellen wurden mit PERL (Practical Extraction and Reporting Language) ausgelesen und in entsprechenden R-Code umgewandelt (Abbildung 2 <ImgLink imgNo="2" imgType="figure" />). Innerhalb PERL wurde dies mithilfe von Hashtabellen mit dynamischer Tiefe sowie der Zuhilfenahme von regulären Ausdrücken erreicht. </Pgraph><Pgraph>Durch verschiedene Permutationsstrategien wurden diese Hashtabellen durch künstliche Schlüssel-Werte Paare erweitert, durch welche fehlerhafte Eingabewerte abgefangen werden können, sofern diese nicht mit real existierenden Strings kollidieren. Wird z.B. für den T-Status T1c gemeldet, diese Angabe jedoch für diese Entität nicht im TNM-Buch enthalten ist, kann auf der Funktionsseite automatisch getestet werden, ob an der gleichen Position T1 möglich ist. Wenn ja, wird T1 weiterverwendet, die Anpassung jedoch mit einem Stern (*) im zugehörigen UICC-Ausgabewert markiert (Abbildung 3 <ImgLink imgNo="3" imgType="figure" />, rechte Hashta<TextGroup><PlainText>b</PlainText></TextGroup>elle). Diese Anpassungen betreffen nur die T-, N- und M-Werte, mehr als zwei Anpassungen werden nicht berücksichtigt. Des Weiteren werden bei der Erzeugung der Stringschlüssel Möglichkeiten implementiert, Attributausprägungen mit hoher Variabilität durch Platzhalter (<TextGroup><PlainText>„-„</PlainText></TextGroup>) zu ersetzen und auf Funktionsseite diese bei der Übersetzung optional auszulassen. So kann z.B. eine Übersetzung ganz ohne Angabe des histomorphologischen Codes versucht werden.</Pgraph><Pgraph>Das Ergebnis beinhaltet den R-Code für zwei ineinandergreifende Hashtabellen (Abbildung 3 <ImgLink imgNo="3" imgType="figure" />). Die erste legt gleiche UICC-Tabellen zusammen, welche in ICD-10-GM, TNM-Version und Histomorphologie-Code übereinstimmen. Diese kodiert auf einen bestimmten Gruppen-TAG (dreistellig), welcher dann zusammen mit den einzelnen TNM-Ausprägungen in einer zweiten Hashtabelle den spezifischen UICC-Wert kodiert. Diese Vorgehensweise der Zusammenlegung ist nötig, da die einzelnen Ausprägungen von ICD-10-GM, TNM-Status und Histomorphologie-Code zu mehr als 22 Millionen Kombinationsmöglichkeiten führen würde. Die daraus resultierenden Hashtabellen in R-Code bilden die Grundlage für alle weiterverarbeitenden R-Funktionen des hier vorgestellten R-Packages. </Pgraph><Pgraph>Neben den bisher genannten Angaben zur Version der verwendeten TNM-Klassifikation, dem ICD-10-GM, dem TNM-Status und der Histomorphologie können in Einzelfällen auch weitere Faktoren eine Rolle bei der Berechnung des UICC-Stadiums spielen <TextLink reference="9"></TextLink>. Die Faktoren können beispielsweise Alter, bestimmte Serummarker, Mitosemar<TextGroup><PlainText>k</PlainText></TextGroup>er usw. sein. Diese Marker können im verfügbaren Datensatz, wie beispielsweise dem hier verwendeten des Krebsregisters Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten, unterschiedlich vollständig vorliegen. Das Alter von Patientinnen und Patienten liegt beispielsweise immer vor, Serummarker sind jedoch nicht Bestandteil der klinischen Krebsregistrierung <TextLink reference="4"></TextLink> und Mitosemarker können, müssen aber bisher nicht gemeldet werden. Können UICC-Werte dadurch nicht eindeutig bestimmt werden, werden sie durch ‚|‘ separiert nebeneinande<TextGroup><PlainText>r d</PlainText></TextGroup>argestellt (Abbildung 4 <ImgLink imgNo="4" imgType="figure" />). Kam es zu Einträgen mit Stern (*) (Abbildung 3 <ImgLink imgNo="3" imgType="figure" />) durch uneindeutige TNM-Angaben und somit zu nicht eindeutigen UICC-Stadien, werden diese mit ‚/‘ separiert nebeneinander dargestellt (Abbildung 4 <ImgLink imgNo="4" imgType="figure" />). Fehlt die Angabe zur Histomorphologie werden die möglichen UICC-Stadien durch ‚#‘ separiert. Diese Markierungen können auch in Kombination auftreten.</Pgraph><Pgraph>Die für diesen Prozess erstellten PERL- und R-Skripte sind unter folgendem Link zugänglich: <Hyperlink href="https://github.com/IDGRLP/CanDi2">https://github.com/IDGRLP/CanDi2</Hyperlink></Pgraph><Pgraph>Das hier beschriebene Vorgehen wurde für den Datensatz des Krebsregisters Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten entwickelt und optimiert. Auf diese Weise ist eine automatisierte Berechnung der UICC-Stadien im Krebsregister Rheinland-Pfalz möglich und Bestandteil der monatlichen Erstellung von klinischen und epidemiologischen Datengrundlagen, die aus der Produktivdatenbank generiert werden. Diese Datengrundlagen sind die Basis für sämtliche Auswertungen und Datensätze des Krebsregisters.</Pgraph><Pgraph>Der hier beschriebene Prozess kann sowohl in anderen Krebsregistern als auch bei ähnlich strukturierten Datensammlungen Anwendung finden. Hierbei kann die UICC-Berechnung für sich allein genommen werden, oder als Teil anderer Prozesse fungieren. </Pgraph></TextBlock>
<TextBlock name="Ausblick" linked="yes">
<MainHeadline>Ausblick</MainHeadline><Pgraph>Die Etablierung der hier vorgestellten Berechnungsmethode ist nie vollständig abgeschlossen. Derzeit wird an der Implementierung der TNM-Version 9 gearbeitet. Zudem laufen Optimierungen für einige wenige Tumorentitäten bei denen die UICC-Berechnung davon abhängt, ob der TNM-Status klinisch oder pathologisch erhoben wurde. Dies betrifft beispielsweise Ösophagus und Magen. Bisher erfolgte hierfür die UICC-Berechnung entsprechend den Regeln für den pathologischen TNM-Status. </Pgraph><Pgraph>Insgesamt zeigt die hier vorgestellte technische Lösung des Krebsregisters Rheinland-Pfalz im Institut für digitale Gesundheitsdaten, dass eine automatisierte Berechnung von UICC-Stadien unter Berücksichtigung der besten Informationen zu ICD-10-GM, Histomorphologie und TNM-Status unter Einbeziehung der unterschiedlichen Versionen der TNM-Klassifikation möglich ist. Diese Vorarbeiten können zukünftig in anderen Krebsregistern, die bisher über keine automatisierte Berechnungsmethode verfügen, aber auch für andere Datensammlungen genutzt werden, die über Angaben zum TNM-Status verfügen, um daraus UICC-Stadien zu berechnen.</Pgraph></TextBlock>
<TextBlock name="Anmerkung" linked="yes">
<MainHeadline>Anmerkung</MainHeadline><SubHeadline>Interessenkonflikte</SubHeadline><Pgraph>Die Autor:innen erklären, dass sie keine Interessenkonflikte in Zusammenhang mit diesem Artikel haben.</Pgraph></TextBlock>
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<Caption><Pgraph><Mark1>Tabelle 1: Unterschiede der Berechnung des UICC-Stadiums UICC II in den Versionen 6–8 am Beispiel des Bronchialkarzinoms (ICD-10-GM 34) </Mark1></Pgraph></Caption>
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<Caption><Pgraph><Mark1>Tabelle 2: Vereinfachtes Beispiel zur Bildung des Best-of anhand eines Darmtumors. Die für das Best-of ausgewählten Felder sind grau unterlegt.</Mark1></Pgraph></Caption>
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<Caption><Pgraph><Mark1>Tabelle 3: Weg vom Datenbankeintrag zum UICC-Stadium an vier Beispielen zum Bronchial- (C34) und Darmkrebs (C18)</Mark1></Pgraph></Caption>
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<Caption><Pgraph><Mark1>Abbildung 1: Im Rahmen der Krebsregistrierung werden innerhalb der ersten drei Monate nach Diagnosedatum sämtliche Informationen zu einem Tumor-Best-of zusammengefasst (dunkelblau). Diese Informationen stammen häufig aus unterschiedlichen Meldungen zu verschiedenen Meldeanlässen unterschiedlicher Einrichtungen. </Mark1><LineBreak></LineBreak>Anmerkung: Biopsien oder MRT-Untersuchungen stellen keinen eigenen Meldeanlass dar. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen werden im Rahmen einer Diagnosemeldung oder im späteren Verlauf als Verlaufsmeldung an das Krebsregister übermittelt.</Pgraph></Caption>
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<Caption><Pgraph><Mark1>Abbildung 2: Erstellung einer Hashtabelle für den Abgleich der Keystrings. Die Hashtabelle in R-Code Datenstruktur Environments wurde mit PERL, unter Verwendung digital vorliegender Daten zu den TNM-Klassifikationen und der Zuordnung der Histomorphologien, erstellt.</Mark1></Pgraph></Caption>
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<Caption><Pgraph><Mark1>Abbildung 3: Zwei ineinandergreifende Hashtabellen. In der ersten Hashtabelle (links) werden gleiche UICC-Tabellen zusammengelegt. In der zweiten Tabelle findet sich dann der entsprechende UICC-Code, der einem spezifischen UICC-Stadium zugeordnet wird. </Mark1></Pgraph></Caption>
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<Caption><Pgraph><Mark1>Abbildung 4: Listung und Markierung von UICC-Stadien, die durch uneindeutige oder fehlende Angaben nicht eindeutig zugeordnet werden können</Mark1></Pgraph></Caption>
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