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Leitfaden Basis Onkologie DE (R4), Profil „UICC TNM Klassifikation“ #29

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gharoske opened this issue Jul 7, 2022 · 5 comments
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@gharoske
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gharoske commented Jul 7, 2022

Observation.code.coding:snomed

{
"system": "http://snomed.info/sct",
"code": "258235000"
}

trifft nicht zu.

Stattdessen sollten die beiden SCT-Codes
{
"system": "http://snomed.info/sct",
"code": "399537006"
} und {
"system": "http://snomed.info/sct",
"code": „399588009"
}

verwendet werden, da es ein klinisches und ein pathologisches Staging gibt (Im UICC / TNM Atlas 8.Auflage, so nicht explizit ausgewiesen, jedoch sowohl in LOINC als auch in SNOMED-CT durch entsprechende Konzepte hinterlegt.

@patrick-werner
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Member

Kommentar einleuchtend, Änderung durch TC Terminologie empfohlen.

@johannes-kast-mint
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Hallo,
für uns wäre es derzeit nicht möglich als Konsument der Resource zu fungieren (wir könnten Sie aber so bereitstellen). Da wir diese Resource nicht eindeutig unterschiedlichen Entitäten und Versionen in unserer Applikation zuordnen können.

Folgende Punkte sind uns aufgefallen

  • Die Modellierung erlaubt Inkonsistenzen innerhalb der Observation. Es ist möglich, dass sich p und c Prefix bei den Components von den vorgeschlagenen LOINC Codes unterscheiden.
  • Um welches TNM handelt es sich? Die Observation verliert zu viel inherent notwendige Information wenn nicht die Version und Entität des TNMs beschrieben werden.
  • Es erscheint uns inkonsistent das Stadium als Value zu definieren wenn der Rest der recht generischen Resource in components abgelegt sind.

Der Weg über die Condition an die Entität zu kommen halte ich für problematisch, da es mehr als eine Condition pro Patient geben kann und es auch Patienten gibt, die Stagings für unterschiedliche Entitäten bekommen (sogar innerhalb eines Encounters möglich...).

Use Cases die nicht direkt funktionieren

  • Register: Lunge in Version 7 ist nicht mit Lunge in Version 8 vergleichbar (siehe Grafik)
    TNM-Lung-Comparision-7-to-8

  • Tumorboard Lösungen: Ohne direkten Kontext über die Entität kann man bestimmte Vorauswahlen nicht treffen.

  • Systeme die Reasoning anbieten können das Stadium nicht anhand von TNM bestimmen und somit auch keine Leitfaden Empfehlung ableiten

Vorschlag zur Diskussion
Leider gibt es keine fertigen LOINC Codes die wir direkt verwenden können. Ich würde daher bei "code" etwas generisches wie UICC staging vorschlagen. Und bei "value" ein neues Value-Set (oder neue LOINC Codes?) mit der jeweiligen Entität incl Version aufführen. Dann hätten wir auf Observation Resourcen Ebene die notwendigen Meta Informationen und alle Klinischen Informationen stecken in den Components. Die Staging Component sollte eine 1..1 Beziehung haben.

@gharoske
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gharoske commented Jul 14, 2022

Da es sich um ein Basisprofil handelt, scheint mir der generische Ansatz, also auch der Verzicht auf die Profilierung organtumorspezischer Lösungen, gerechtfertigt.

Die gewünschte Berücksichtigung von Tumorentitäten sollte dennoch realisiert werden, indem das Profil "Tumor Histologie und Morphologie" (ein Misnomer, müsste heißen "Histologischer Tumortyp und Tumorlokalisation ICD-O-3") in den Implementation Guide aufgenommen wird.

Die Problematik der cp-Präfixe wurde im Issue #31 angesprochen.

Das Problem der TNM-Ausgabe, das berechtigt angesprochen wurde, ließe sich über ausgabenspezifische Value sets jeweils für die T-, N- und M-Kategorie lösen. Nach Vorgabe der Deutschen FHIR Basisprofile sollte jedoch beachtet werden:
"... dass bei Bindung eines FHIR-Datenelements (coding) an ein solches ValueSet (für das Versionen vorliegen (GH)) die alleinige Angabe von system und code nicht ausreicht, um eine eindeutige Aussage zu ergeben. In solchen coding-Elementen muss ausdrücklich auch die Version angegeben werden."

LOINC-codes sind für tumorentitätenspezifsche T-, N- und M-Kategorie Values nicht geeignet, SNOMED-CT codes aber schon, siehe 385417002 |Breast TNM finding (finding)|

@johannes-kast-mint
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Vielen Dank für die ausführliche Antwort! Hier ein paar Gedanken dazu:

Ich verstehe, dass es hier eine generische Implementierung geben soll. Aber hier wird lediglich der Use Case Krebsregister abgedeckt. Ist dann die Idee, dass ein weiteres TNM modelliert werden soll wo diese Generalisierung nicht gemacht wird? Ich versuche mal ein Beispiel zu geben warum ich denke, dass wir schon jetzt eine Lösung brauchen: Wenn wir ein Tumorboard System entwickeln wollen welches lediglich TNM irgendwo zur Anzeige bringt ist der generische Ansatz in Ordnung. Wenn die Tumorboardlösung aber auch schon vorausgewählt die S3 Leitlinien und mögliche Therapiewege auflisten soll geht das mit der generischen Lösung einfach nicht. D.h. auf Herstellerseite müssen zwei unterschiedliche TNMs implementiert werden?

Ich denke man sollte es vermeiden und auch in der Spezifikation fordern, dass die unterschiedlichen TNM Kategorien in der selben Version vorliegen müssen. TNM ist, auch wenn es in unterschiedlichen Systemen und Abteilungen zusammengesammelt werden muss, eine Gesamtbetrachtung. Was sagen hier die Ärzte und Tumordokumentare dazu? Werden die einzelnen Kategorien in unterschiedlichen Versionen von TNM für einen Patienten reportet?

Generell finde ich den Ansatz wie M-Code TNM löst einfacher (Pro Kategorie eine Resource, Code ist gelöst wie hier, bei Value leider nur LOINC generisch hinterlegt...) in der Umsetzung ohne Information zu verlieren. Die hohe Kohäsion der Resource hier im Vorschlag ist verständlich im Kontext der Krebsregister aber in anderen Anwendungsfällen ist die Kohäsion nicht von Nöten (beispielsweise das Ergebnis aus der Pathologie wird immer nur pT oder pN oder pM sein, welches System sammelt diese Informationen dann zusammen auf welche Art und Weise muss hier in der Spezifikation beschrieben sein).

Das mit LOINC habe ich nicht ganz verstanden. Mir ist klar, dass SNOMED post koordiniert ist und ich somit Kombinationen besser abbilden kann. Aber die Anzahl der Entitäten ist bei TNM durch die jeweilige Ausgabe klar definiert. Die Verwendung auf Herstellerseite bei der Auflösung von SNOMED Codes kann gerade bei der Auflistung von mehreren Codes aufwendig werden. Generische Implementierungen dafür gestalten sich als schwer und erfordert hohes Expertenwissen.

Sehr spannende Diskussion :-)

@gharoske
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Author

gharoske commented Jul 18, 2022 via email

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