Der Kinder- und Jugendgesundheitssurvey (KiGGS): Datenmanagement
Creators: name: Dölle, Rüdiger
name: Rosario, Angelika Schaffrath
name: Stolzenberg, Heribert
Publisher: name: Robert Koch-Institut, Epidemiologie und Gesundheitsberichterstattung
Year: 2007
Subjects: subject: Humans
subject: Adolescent
subject: Germany
subject: Health Surveys
subject: Child
subject: Preschool
subject: Health Status Indicators
subject: Infant
subject: Adolescent Medicine/statistics &amp; numerical data
subject: Data Collection/statistics &amp; numerical data
subject: Pediatrics/statistics &amp; numerical data
subject: Mass Screening/statistics &amp; numerical data
subject: Automatic Data Processing
subject: Research Design/statistics &amp; numerical data
subject: 610 Medizin

description: Im Rahmen des Kinder- und Jugendgesundheitssurveys (KiGGS) wurden erstmals umfassend und bundesweit repräsentative Daten zum Gesundheitszustand von Kindern und Jugendlichen in Deutschland erhoben. Im Laufe der 3-jährigen Erhebungsphase wurden 17.641 Probanden untersucht und befragt und ca. 1500 Items erfasst. Das Datenmanagement beschränkte sich nicht allein auf die Erfassung, Verwaltung und Qualitätssicherung der Erhebungsdaten, sondern ebenso auf die Bereitstellung von Werkzeugen zur Verwaltung und Kontrolle von Prozessdaten sowie zur Steuerung surveyspezifischer Geschäftsabläufe. Im Rahmen der KiGGS-Studie wurde eine Vielzahl von Komponenten zur Unterstützung der umfangreichen und komplexen Prozessabläufe für die Studienmitarbeiter entwickelt. Dies betraf in erster Linie die Aufgabenbereiche Probanden- und Sample-Point-Verwaltung, Terminplanung, Stichprobenziehung, Berichterstattung, Feldlogistik und Labordatenverwaltung. Die computergestützte Bearbeitung von Routineaufgaben im Rahmen der Feldorganisation führte zu einer deutlichen Arbeitserleichterung sowie zu einer verbesserten Projektablaufkontrolle. Teilweise konnten die KiGGS-spezifischen Komponenten mit minimalem Anpassungsaufwand bereits auf andere Studien übertragen werden. Beim Datenmanagement der Erhebungsdaten stand die Standardisierung der Verfahren ihrer Aufbereitung, Prüfung und Bereinigung im Vordergrund. Hier konnte auf einen breiten Erfahrungsschatz aufgebaut werden. Die etablierten Methoden zur Qualitätssicherung wurden weitgehend standardisiert und teilweise automatisiert und durch Datenbanktools zur Verwaltung und Dokumentation von Erhebungsinstrumenten und Qualitätssicherungsmaßnahmen ergänzt. Die Summe aller Maßnahmen ermöglichte es, den Datennutzern relativ schnell einen geprüften und bereinigten Enddatensatz einschließlich einer ausführlichen Dokumentation zur Verfügung zu stellen.
description: In the German Health Interview and Examination Survey for Children and Adolescents (KiGGS), comprehensive, nationwide representative data on the state of health of children and adolescents were collected for the first time. During the 3-year data collection phase of the survey, 17,641 subjects were examined and interviewed and approx. 1,500 items were recorded. Data management was not limited to survey data collection, administration and quality assurance alone, but also comprised the provision of tools for the management and control of process data, as well as for managing survey-specific business processes. In the context of the KiGGS study, numerous components for supporting the extensive and complex processes were developed for the study staff. Here the primary focus was on subject and sample point administration, scheduling, sampling, reporting, field logistics and laboratory data management. Thanks to the computer-based processing of routine tasks involved in the organisation of the field work, ease of work and project progress control were enhanced significantly. To some extent, KiGGS-specific components have already been used in other studies and only minor adaptations were needed for the transfer. The main emphasis with regards to survey data management was on the standardisation of methods for data processing, data control and data cleaning. Here, a wealth of previous experien ces was available as a starting point. The established quality assurance methods were standardised to a large extent and partly automated and complemented by data base tools for the management and documentation of survey instruments and quality assurance measures. All these measures combined made it possible to provide data users with a controlled and cleaned final data set, including a detailed documentation.