Räumlich-epidemiologische Datenanalyse von Pathologiedaten (REDPath) : ein web-basiertes Tool für Onkologie und Versorgungsforschung
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Hintergrund:
In der pathologischen Routinediagnostik entstehen umfangreiche Datensätze, deren Potenzial für räumlich-epidemiologische Analysen – etwa zur Untersuchung von Krankheitsverteilungen, Umweltbelastungen oder Versorgungsstrukturen – bislang ungenutzt bleibt.
Ziel der Arbeit:
Mit REDPath (räumlich-epidemiologische Datenanalyse von Pathologiedaten) wurde ein web-basiertes Tool entwickelt, das diese Daten systematisch erschließt. Ziel ist es, Krankheitslasten und Versorgungsrealitäten onkologischer Erkrankungen auf verschiedenen geographischen Ebenen darzustellen und datenbasierte Präventionsstrategien zu unterstützen.
Material und Methoden:
Grundlage bilden 41.707 onkologische Diagnosen (ICD-10: C00-C97, 2019–2025) des Instituts für Pathologie Mainz, ergänzt um demographische und umweltbezogene Kontextvariablen. REDPath wurde in C++ und Python programmiert, Visualisierungen erfolgen über Leaflet, statistische Analysen über R (lme4 und CARBayes). Die Daten werden zweistufig (individuell/aggregiert) verarbeitet, um Datenschutz und differenzierte Zugriffsrechte zu gewährleisten.
Ergebnisse:
Die REDPath umfasst 3 Module: (1) deskriptive Analysen zur interaktiven Visualisierung von Krankheitsverteilungen, (2) statistische Modelle zur Prüfung geographischer Zusammenhänge und Autokorrelationen sowie (3) ein in Entwicklung befindliches Modul zur Versorgungsforschung, das Einsenderstrukturen darstellt.
Schlussfolgerung:
Die REDPath ermöglicht die räumlich-epidemiologische Analyse pathologischer Routinedaten – benutzerfreundlich und ohne statistische Vorkenntnisse. Sein modularer Aufbau erlaubt die Integration weiterer Krankheitsentitäten und Datenquellen und positioniert das Tool damit als Schnittstelle zwischen Pathologie und Epidemiologie mit direktem Nutzen für eine evidenzbasierte Versorgung.
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Die Pathologie, 47, Springer Medizin Verlag GmbH, [Berlin], 2025, https://doi.org/10.1007/s00292-025-01522-x