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Deliverable_3A_Informend_Consent_Record Linkage_V1_1_combined_20230221.pdf 5,42MB
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1000 Titel
  • Informed consent zum record linkage
1000 Titelzusatz weitere
  • best practice und Mustertexte
1000 Verantwortlich
  • NFDI4Health Task Force COVID-19 ; Autoren: Intemann, Timm; Lettieri, Vanessa; Kipker, Dennis-Kenji; Kuntz, Alessandra; Ahrens, Wolfgang; Pigeot, Iris; Buchner, Benedikt; Sax, Ulrich; im Namen des NFDI4Health Konsortiums und der NFDI4Health Task Force COVID-19 ; Projektmitglieder: Fluck, Juliane; Fröhlich, Holger; Geok Ng, Hwei; Hahn, Horst; Kirsten, Toralf; Lange, Johann-Jesko; Lassen-Schmidt, Bianca; Prause, Guido; Richter, Adrian; Schmidt, Carsten
1000 Beteiligung
NFDI4Health - Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten (Projekt) (Herausgeber/in) |
1000 Autor/in
  1. Intemann, Timm |
  2. Lettieri, Vanessa |
  3. Kipker, Dennis-Kenji |
  4. Kuntz, Alessandra |
  5. Ahrens, Wolfgang |
  6. Pigeot, Iris |
  7. Buchner, Benedikt |
  8. Sax, Ulrich |
  9. Fluck, Juliane |
  10. Fröhlich, Holger |
  11. Geok Ng, Hwei |
  12. Hahn, Horst K. |
  13. Kirsten, Toralf |
  14. Lange, Johann-Jesko |
  15. Lassen-Schmidt, Bianca |
  16. Prause, Guido |
  17. Richter, Adrian |
  18. Schmidt, Carsten |
  19. NFDI4Health - Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten (Projekt) |
1000 Ausgabe
  • Version: V1_1
1000 Katalog Id
  • HT021716400
1000 Erscheinungsort Köln
1000 Verlag NFDI4Health Task Force COVID-19
1000 Art der Datei
1000 Publikationstyp
  1. Leitlinien / Normschriften |
  2. Monografie |
1000 FRL-Sammlung
1000 Lizenz
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • Ausgangssituation: Die informierte Einwilligung ("Informed Consent") stellt den Königsweg für die Nutzung personenbezogener Daten dar. Gute Beispiele und Orientierungshilfen sind z.B. bei der Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) bzw. der Medizininformatik Initiative (MII) zu finden. Für die prospektive Verknüpfung eines personenbezogenen Datensatzes mit weiteren personenbezogenen Daten (Record Linkage) – z.B. die Anreicherung von Primärdaten einer epidemiologischen Studie mit Sekundärdaten aus der Krankenversorgung bzw. von Kostenträgern – gestaltet sich das Vorgehen hinsichtlich der Datenschutzanforderungen als sehr komplex. Studien in der Onkologie bzw. der Infektionsforschung, bei meldepflichtigen Erkrankungen bzw. im COVID-19-Umfeld könnten als Erlaubnistatbestand das jeweilige Krebsregistergesetz bzw. das Infektionsschutzgesetz heranziehen. Epidemiologische Studien erfordern i.d.R. diesbezüglich einen Informed Consent zum Record Linkage. Es kann allerdings nicht davon ausgegangen werden, dass alle Betroffenen diesen Informed Consent dazu uneingeschränkt erteilen. Zudem kann eine solche Einwilligung widerrufen werden. Aufgrund der sich daraus ergebenden Anforderungen werden für zukünftige Projekte Mustertexte für die informierte Einwilligung zum Record Linkage als Grundlage für studienspezifische Einwilligungserklärungen – nicht nur für COVID-19 – bereitgestellt. Diese basieren auf erprobten Aufklärungstexten und Formulierungen aus der CoVerlauf-Studie sowie der NAKO Gesundheitsstudie.
1000 Sacherschließung
Schlagwortfolge
  1. COVID-19
ddc 004 Informatik
1000 DOI 10.4126/FRL01-006399943 |
1000 Hinweis
  • Dieses Werk ist lizensiert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
1000 Dateien
  1. Informed consent zum record linkage
1000 Umfang
  • 1 Online-Ressource (15 Seiten, 16 ungezählte Seiten)
1000 Schlagwörter
1000 Objektart monograph
1000 Beschrieben durch
1000 @id frl:6399943.rdf
1000 Erstellt am 2023-02-07T07:23:41.423+0100
1000 Erstellt von 25
1000 beschreibt frl:6399943
1000 Bearbeitet von 25
1000 Zuletzt bearbeitet Wed Feb 22 11:53:26 CET 2023
1000 Objekt bearb. Wed Feb 22 11:53:26 CET 2023
1000 Vgl. frl:6399943
1000 Oai Id
  1. oai:frl.publisso.de:frl:6399943 |
1000 Identisch zu
1000 Sichtbarkeit Metadaten public
1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Beschrieben durch
1000 Bestand
1000 Lobid

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