1. Baze podataka u kliničkoj medicini
PDDS Biologija novotvorina
Analiza medicinskih podataka
Baze podataka u kliničkoj medicini
Ivica Lukšić
Klinika za kirurgiju čeljusti i lica
Medicinski fakultet Sveučilišta u Zagrebu
Klinička bolnica Dubrava

2. probrano za objavu na mrežnim stranicama

3. 5-godišnje preživljenje
Maligne bolesti
½ ♂ i ⅓♀
5-godišnje preživljenje
1975 – 50%
2005 – 65%

4. Tumori glave i vrata karcinomi kože melanom kože usnica
usna šupljina/orofarinks
paranazalni sinusi
salivarne žlijezde
metastatski tumori
benigni tumori
larinks
hipofarinks
jednjak
štitnjača
paratiroideja
epifarinks
srednje uho

5. Liječenje
kurativno
palijativno
adjuvantno
simptomatsko
nikakvo

6. TNM klasifikacija - karcinom usne šupljine
UICC, 2002
T1 < 2 cm
T2 >2 do 4 cm
T3 >4 cm
T4 okolne strukture:
T4a kortikalis, u dubinu mišića jezika (genioglosus, hioglosus, palatoglosus, stiloglosus), maksilarni sinus, koža
T4b mastikatorni prostor, pterigoidni nastavci, baza lubanje ili oko arterije karotis interne
N0 nema
N1 homolateralno, jedan čvor ≤ 3 cm N2
N2a homolateralno, jedan čvor >3-6 cm
N2b homolateralno više čvorova ≤6 cm
N2c homo i/ili kontralateralno ≤6 cm
N3 > 6 cm
M0 nema udaljenih metastaza
M1 udaljene metastaze

7. Karcinom usne šupljine - liječenje
kirurško
radioterapija
kemoterapija

8. Prognostički čimbenici karcinoma
ovisni o bolesniku
(dob, spol, rasa, opći status, socioekonomski status, imunološki čimbenici, navike, gubitak težine, razina hemoglobina i serumskog albumina,..)
ovisni o tumoru
(lokalizacija primarnog tumora, lokalno širenje: volumen i debljina infiltracije, histološke značajke, N status,..)
ovisni o liječenju
Hermanek P, Gospodarowicz MK, Henson DE, Hutter RVP, Sobin LH (ed) (1995) International Union Against Cancer (UICC). Prognostic factors in cancer. Springer, Berlin, Heidelberg, 1-11.

9. Prognostički čimbenici karcinoma
Index komorbiditeta - ?

10. Komorbiditet
prisustvo druge (pridružene) bolesti koja može imati utjecaj na ishod liječenja i prognozu bolesnika
povezan je s preživljenjem, inicijalnim odabirom liječenja (metode i opseg), ishodom liječenja i kvalitetom života
isprepliću se prognostički čimbenici ovisni o bolesniku i o liječenju (“faktor doktor”)

11. Razina neuspjeha
Lokalno
+/- NM
Regionalno
+/- M
Udaljeno

12. Karcinom usne šupljine – “follow-up”
lokalni recidiv
regionalna metastaza
regionalni recidiv
udaljena metastaza
novi primarni tumor (2 - 40%)
nepovezana bolest
praćenje - doživotno!!

13. Klinička dokumentacija – zašto?
da znamo što smo radili
da možemo evaluirati
da steknemo razinu kvalitete

14. Klinička dokumentacija
klasična dokumentacija
sustavna dokumentacija prema patologiji
kartoni tumora
baze podataka
foto dokumentacija
operacijske liste i sheme

15. tum2

16. tum2

17. Operacijske liste i sheme

18. Database ☻ Baza podataka - organizirana zbirka podataka
- zbirka zapisa pohranjenih u računalu na sustavni način, takav da joj se računalni program može obratiti prilikom odgovaranja na problem
Termin - izvorno nastao unutar računalne industrije, a njegovo se značenje proširilo popularnom upotrebom toliko da Europska direktiva za baze podataka (koja za baze podataka donosi prava za intelektualno vlasništvo) uključuje i ne-elektronske baze podataka unutar svoje definicije. ☻

19. Database ☻ Baza podataka - organizirana zbirka podataka
Svaki se zapis obično prepoznaje kao skup elemenata (činjenica) podataka. Predmeti vraćeni u odgovoru na upitnike postaju informacije koje se mogu koristiti za stvaranje odluka koje bi inače mogle biti mnogo teže ili nemoguće za stvaranje.
Računalni program za upravljanje i ispitivanje baze podataka - sustav upravljanja bazom podataka (Database Management System – DBMS). Svojstva i dizajn sustava baze podataka predmet su proučavanja informatičke znanosti. ☻

20. Database ☻ Baza podataka - organizirana zbirka podataka
Naziv baza podataka se strogo govoreći odnosi na zbirku zapisa, a na software bi se trebalo odnositi kao na sustav upravljanja bazom podataka (Database Management System – DBMS).
Kada je kontekst nedvojben, mnogi administratori za baze podataka i programeri ipak koriste termin baza podataka za oba značenja. ☻

21. Database ☻ Baza podataka - organizirana zbirka podataka
Mnogi profesionalci smatraju da zbirka podataka stvara bazu podataka jedino ako ima određena svojstva:
ako se podacima upravlja kako bi osigurali svoj integritet i kvalitetu
ako omogućuje zajednički pristup nekoj zajedinici korisnika
ako ima shemu
ako podržava query jezik
Ipak, dogovorena definicija ovih svojstava ne postoji. ☻

22. Database ☻ Baza podataka - organizirana zbirka podataka
Središnji koncept baze podataka jednak je onome od zbirke zapisâ ili dijelova znanja. Za danu bazu podataka tipično postoji strukturni opis vrste činjenica sadržanih u toj bazi podataka - shema.
Shema opisuje predmete koji su prikazani u bazi podataka i odnose među njima. Postoje brojni načini organiziranja sheme, to jest modeliranja strukture baze podataka - modeli baza podataka. ☻

23. Database
Lipanj, najranija poznata upotreba termina baza podataka kada je System Development Corporation organiziralo simpozij “Development and Management of a Computer-centered Data Base”
Baza podataka (eng. Database ) kao jedinstvena riječ postala je uobičajena u Europi u ranim 1970-ima, a krajem 60-tih koristila se u glavnim američkim novinama (Databank, usporedni termin, koristio se vrlo rano u novinama Washington Post, 1966). ☻

24. Database ☻ 1960-ih prvi sustavi upravljanja bazom podataka (software)
Charles Bachman
Cilj: stvaranje djelotvornije upotrebe novih uređaja s izravnim pristupom pohrane koji su postali dostupni (do tada se obrada podataka temeljila na bušenim karticama i magnetskoj vrpci, pa je tako serijska obrada bila dominantna aktivnost)
Dva ključna modela podataka: CODASYL (Conference on Data Systems Languages) je razvio mrežni model baziran na Bachmanovim idejama i hijerarhijski model koji se neovisno koristio u sustavu razvijenom od North American Rockwell, a kojeg je kasnije prihvatio IBM kao temelj svojeg IMS proizvoda (Information Management System) ☻

25. THE BRITISH ASSOCIATION OF HEAD AND NECK ONCOLOGISTS
National Minimum and Advisory Head and Neck Cancer Data Sets
Version 1.0
April 1999

26. A COMPUTERISED CLINICAL DATABASE
ADVISORY STRUCTURE OF
A COMPUTERISED CLINICAL DATABASE
Patient Registration Details
Referral - Tumour Details (repeat event)
Recurrence Details (repeat event)
Surgery and Post Surgery Pathology Details (repeat event)
Radiotherapy Details (repeat event)
Chemotherapy Details (repeat event)
Follow Up and Disease Status (repeat event)**
Performance Status (repeat event)
Vital Status***

27. Standards and Datasets for Reporting Cancers
The Royal College of Pathologists
Pathology: the science behind the cure
Standards and Datasets for Reporting Cancers
Datasets for histopathology reports on head
and neck carcinomas and salivary neoplasms
(2nd edition)
June 2005

28. The Royal College of Pathologists
CONTENTS
General introduction to the Standards and Datasets for Reporting Cancers
Recommendations …………………………………………………………………………………
Feedback
The Royal College of Pathologists’ Working Group on Cancer Services
References
Dataset for histopathology reports on head and neck carcinomas and salivary neoplasms
General overview
Section A Mucosal malignancies of the head and neck region
Specimen request form
Preparation of the specimen before dissection
Notes on site-specific considerations and block selection
Core data items to be included in the histopathology report
1. Clinical data (provided by the surgeon or oncologist)
2. Pathological data
3. Diagnostic coding of primary carcinomas
4. Reporting criteria for small biopsy specimens
5. Use of frozen section diagnosis
Section B Salivary gland neoplasms
Specimen handling and block selection ………
1. Pathological data
2. Diagnostic coding
3. Grading of salivary malignancies
Section C Neck dissection specimens
Specimen request form
Preparation of the specimen before dissection
Notes on dissection and block selection
Core data items to be included in the histopathology report
1. Clinical data (provided by the surgeon)
2. Pathological data
3. Diagnostic coding of metastases
4. Sentinel node biopsy
References
Appendix A TNM classification of malignant tumours
General principles
Site-specific ‘T’ codes
Appendix B SNOMED ‘T’ codes
Appendix C SNOMED ‘M’ codes
Appendix D Request forms for primary muc.osal carcinomas and node dissections
Appendix E Reporting proformas
Head and neck carcinoma dataset ……
Salivary carcinoma dataset
The Royal College of Pathologists
Pathology: the science behind the cure

29. Mucosal malignancies of the head and neck region Specimen request form
The Royal College of Pathologists
Pathology: the science behind the cure
Section A
Mucosal malignancies of the head and neck region
Specimen request form
Preparation of the specimen before dissection
Notes on site-specific considerations and block selection
Core data items to be included in the histopathology report:
1. Clinical data (provided by the surgeon or oncologist)
2. Pathological data
3. Diagnostic coding of primary carcinomas
4. Reporting criteria for small biopsy specimens
5. Use of frozen section diagnosis

30. Salivary gland neoplasms Specimen handling and block selection
The Royal College of Pathologists
Pathology: the science behind the cure
Section B
Salivary gland neoplasms
Specimen handling and block selection
Pathological data
Diagnostic coding
Grading of salivary malignancies

31. Neck dissection specimens Specimen request form
The Royal College of Pathologists
Pathology: the science behind the cure
Section C
Neck dissection specimens
Specimen request form
Preparation of the specimen before dissection
Notes on dissection and block selection
Core data items to be included in the histopathology report
1. Clinical data (provided by the surgeon)
2. Pathological data
3. Diagnostic coding of metastases
4. Sentinel node biopsy

32. Baze podataka - programi
program operativni sustav
dBase DOS
Access Windows

33. Krivulja preživljenja

34. Krivulja preživljenja

35. Umjesto zaključka
projekt MZOŠ “Nacionalni model kliničke baze podataka u maksilofacijalnoj onkologiji”- prof. Virag
primjeniti sustav koji funkcionira (tum2)
uspostaviti nacionalnu mrežu i stvaranje onkološkog registra u maksilofacijalnoj onkologiji – nacionalni registar tumora glave i vrata
uvođenje kliničkih baza podataka
“onkološki administrator”
kontinuirana evaluacija učinjenog i usavršavanje ☻

36. Umjesto zaključka uloga liječnika opće medicine
“Sve kasnije ne mora biti posljedica osnovne bolesti.”
“Operacija uspjela - bolesnik umro.”
database s interneta