4. DISCUSSIE
4.3. Beperkingen
Op 25 mei 2018, ongeveer rond de periode dat het onderwerp voor deze masterproef werd vastgelegd, ging de GDPR-verordening van kracht. Deze verandering had een belangrijke impact op de inhoud en het verloop van de masterproef. Naast de vertraging die opgelopen werd was vooral het kleine aantal patiënten een beperking in deze masterproef: uiteindelijk werd slechts de helft van de patiënten geïncludeerd. Door de opting-inprocedure stellen we ons vragen over de representativiteit van de patiëntengroep. Het is bijvoorbeeld mogelijk dat vrouwen die een slechtere uitkomst hadden of minder tevreden waren over hun behandeling in het UZ Gent meer of meer ernstige morbiditeit vertoonden waardoor ze de toestemming weigerden. We kunnen hier geen zekerheid over bekomen; wel is het belangrijk te beseffen dat de resultaten in deze masterproef hierdoor vertekend kunnen zijn en dat ze niet volledig
38
overeenstemmen met de totale populatie die in aanmerking kwam voor deze studie, de populatie in het UZ Gent algemene populatie.
Na de selectie van patiënten waren er twee patiënten waarvan bleek dat ze overleden waren. In samenspraak met de promotoren is besloten om deze patiënten niet te includeren (zie 2.2). Wat de GDPR betreft mogen deze patiënten strikt genomen wel geïncludeerd worden. We stellen ons hierbij de vraag of dit de hoofdboodschap van de GDPR wel correct weergeeft: hebben overleden patiënten en/of hun nabestaanden dan minder recht op bescherming van hun privacy dan levende patiënten?
4.3.2.
Screening en dossierstudie
Voor het partim transfusies kwamen de gegevens uit de facturatielijst niet altijd overeen met de gegevens in het EPD en/of Mosos zoals beschreven in Bijlage 3. Het handmatig uitselecteren van de patiënten was tijdsintensief en liet te veel ruimte voor menselijke fouten. Aangezien er in de IZ-lijst ook niet-zwangerschapgerelateerde opnames naar voor kwamen (27 van de 69 in de eerste selectie) weten we niet of de gebruikte zoekstrategie goed genoeg was. We stellen ons daarom de vraag hoeveel en welke patiënten vals-negatief waren. Bij de inzage van de dossiers was het opvallend dat gegevens in het EPD, Mosos en IZIS niet altijd worden ingevuld, waardoor de dossiers niet volledig zijn, voor interpretatie vatbaar kunnen zijn en de gegevens op verschillende manieren geïnterpreteerd kunnen worden door de onderzoeker. We merkten op dat informatie van voorgaande consultaties of uit verwijs- of ontslagbrieven vaak letterlijk wordt overgenomen om te gebruiken op andere plaatsen in het dossier. Wanneer zich ergens in dit proces een fout voordoet worden de foutieve gegevens op die manier bewaard en geven zo een dossier met een aantal aspecten die niet (meer) representatief zijn voor de patiënt in kwestie.
4.4. Aanbevelingen
Het is nuttig om in de toekomst dit onderzoek te herhalen op grotere schaal en met een controlegroep, zodat men 1) het voorkomen van risicofactoren voor SMM uit kan zetten per diagnose en die kan vergelijken met de referentiepopulatie en/of de literatuur; 2) de sensitiviteit en specificiteit voor deze screeningstool in het UZ Gent kan berekenen voor de groep ≥4 eenheden PC, de groep IZ en de overlapgroep. Mede op basis hiervan kan beoordeeld worden of de ACOG-screeningswijze een goede methode is binnen het UZ Gent; 3) de ernst van de aandoening kan correleren met of de patiënt van extern of van intern kwam. Idealiter zou dit alles moeten gebeuren met een maximaal aantal patiënten, zodat de onzuiverheid (bias) bij inclusie minimaal gehouden wordt. Dit kan, mits grondige motivatie, gebeuren zonder de GDPR te schaden onder de clausule ‘onderzoek voor algemeen belang’ waarbij een opting- inprocedure niet vereist is (zie Bijlage 2).
39
Ook is het interessant om te bekijken hoe (de invloed door verschillende factoren van) de beslissing tot interventie verschilt tussen ziekenhuizen onderling omdat ze het aantal patiënten dat in aanmerking komt voor SMM rechtstreeks zal beïnvloeden bij gebruik van de ACOG- definitie.
Binnen Mosos zijn er teveel velden met vrije schrijfruimte waardoor het automatisch uitvoeren van zoekopdrachten niet lukt. Handmatig doorzoeken van de dossiers is dan weer snel onoverzichtelijk en tijdsintensief omdat de info verspreid staat over veel verschillende tabbladen. Een meer gestandaardiseerde en eenvoudigere weergave zou het gebruiksgemak bij retrospectief onderzoek ten goede komen. Bij patiënten die overgeplaatst werden van een ander ziekenhuis naar het UZ Gent was het moeilijker om de nodige informatie terug te vinden. Deze gegevens staan vermeld in verwijsbrieven of in CoZo (Collaboratief Zorgplatform) wat goed is, maar de dossiers kennen daardoor een versnipperde opbouw. We zouden ook kunnen veronderstellen dat in deze (acute) situaties de informatie tussen de hulpverleners mondeling wordt overgedragen. Het is begrijpelijk dat dit een snellere en efficiëntere manier van communiceren is op het moment zelf, maar voor het verrichten van retrospectief onderzoek en in de eerste plaats voor de kliniek en goeie kwaliteit van zorg zelf is het aangeraden om een betere neergeschreven communicatie te gebruiken.
Wat betreft de weergave van opnamediagnoses in IZIS zou het goed zijn als die meer details weer zouden geven. Nu worden soms vrij onlogische standaardcombinaties zoals ‘Sectio, ectopische zwangerschap’ gerapporteerd waardoor het niet duidelijk is waar het over gaat. Verder is het relevant om aan de hand van de literatuur en eventueel aangevuld met extra onderzoek een grondige beoordeling te maken van het nut van het gebruik van de APACHE II, TISS28d, SOFA, SAPS II en GCS voor de beoordeling van de ernst van de zwangerschapsgerelateerde IZ-opname.
Om de ACOG-screeningswijze op een meer courante manier te kunnen impliceren moet de mogelijkheid tot screening op een meer efficiënte werkwijze worden bewerkstelligd. Bijvoorbeeld kan in de toekomst wanneer er aan één of beide criteria voldaan is een pop-up ‘SMM?’ automatisch verschijnen in Mosos/EPD waarna de behandelaar voor die bepaalde casus al meteen aanvinkt of dit zo is of niet, eventueel met een standaardformulier waarop de belangrijkste redenen ervoor worden vermeld (waarin dan erover gewaakt moet worden dat het niet opnieuw teveel tijd gaat vergen). Ook voor het toedienen van bloedproducten zou een gestandaardiseerd formulier voor ontwikkeld kunnen worden, waarop aangegeven wordt welk bloedproduct de patiënten kregen, hoeveel en wanneer. Retrospectieve screening wordt zo veel eenvoudiger. Bij twijfel of het over SMM gaat wanneer er vier of meer eenheden PC zijn toegediend suggereren we in dat er de beoordeling rekening wordt gehouden met of de eenheden allemaal in één keer zijn toegediend, dan wel verspreid in de tijd. Het is
40
waarschijnlijk dat het op het moment dat een vrouw vier of meer eenheden PC in één keer kreeg, een ernstigere pathologie of toestand betrof dan indien een patiënt dezelfde hoeveelheid PC toegediend kreeg verspreid over verschillende tijdstippen.
Algemeen is er nood aan een betere integratie van gegevens over de verschillende diensten en ziekenhuizen heen. Dit zou voor deze thesis de grote verschillen in aantal toegediende eenheden PC tussen de facturatielijst en Mosos/EPD wellicht aanzienlijk verkleinen. Daarnaast worden IZ-opnames of reeds toegediende eenheden PC in een ziekenhuis waar de patiënt eventueel vandaan komt ook opgenomen in de registratie, met een inclusiever resultaat tot gevolg.
Het voorkomen van SMM moet op een meer systematische wijze geregistreerd worden en dit over heel België maar ook internationaal. Initiatieven zoals INOSS, het Belgische B.OSS en vergelijkbare initiatieven in andere landen zijn hier een goed begin van, die verdergezet moeten worden. Belangrijk hierbij is dat er overal dezelfde screeningswijze wordt gebruikt en dat dezelfde screeningswijze wordt gehanteerd gedurende een langere periode, want anders worden de cijfers niet onderling vergelijkbaar. En dan nog moet de vergelijking met de nodige nuance gebeuren, zoals hoger in deze discussie al duidelijk gemaakt werd.
5. CONCLUSIE
48 van 124 geselecteerde patiënten werden geïncludeerd. Voor de groep die vier of meer eenheden PC kreeg was er bij 89,5% (17/19) sprake van SMM, bij de IZ-groep 92,9% (13/14) en bij de overlapgroep 100% (15/15). Bij de transfusiegroep (n=32) waren de meest voorkomende aandoeningen hypertensieve aandoeningen (n=8), uterusatonie (n=6) en AIP (n=5). Bij de IZ-groep (n=28) waren de meest voorkomende redenen voor opname PPH (n=12), hypertensieve stoornissen (n=5) en sepsis (n=3).
Deze thesis toont aan dat de ACOG-screeningscriteria een goede positief predictieve waarde hebben om SMM op te sporen. In de context van het UZ Gent en de recente GDPR- verordening dienen nog enkele zaken op punt gesteld te worden om de praktische haalbaarheid ervan te verbeteren.
41
6. BIBLIOGRAFIE
1. Ozimek JA, Kilpatrick SJ. Maternal Mortality in the Twenty-First Century. Obstet Gynecol Clin North Am. 2018 Jun;45(2):175–86.
2. Say L, Chou D, Gemmill A, Tunçalp Ö, Moller A-B, Daniels J, et al. Global causes of maternal death: a WHO systematic analysis. Lancet Glob Heal. 2014 Jun;2(6):e323–33.
3. Guntupalli KK, Hall N, Karnad DR, Bandi V, Belfort M. Critical Illness in Pregnancy. Chest. 2015 Oct;148(4):1093–104.
4. Say L, Souza JP, Pattinson RC, WHO working group on Maternal Mortality and Morbidity classifications. Maternal near miss – towards a standard tool for monitoring quality of maternal health care. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol. 2009 Jun;23(3):287–96.
5. Kilpatrick SJ, Berg C, Bernstein P, Bingham D, Delgado A, Callaghan WM, et al. Standardized Severe Maternal Morbidity Review. Obstet Gynecol. 2014 Aug;124(2, PART 1):361–6. 6. Callaghan WM, Grobman WA, Kilpatrick SJ, Main EK, DʼAlton M. Facility-Based Identification
of Women With Severe Maternal Morbidity. Obstet Gynecol. 2014 May;123(5):978–81. 7. KUKLINA E V., GOODMAN DA. Severe Maternal or Near Miss Morbidity. Clin Obstet Gynecol.
2018 Apr;1.
8. Geller SE, Koch AR, Garland CE, MacDonald EJ, Storey F, Lawton B. A global view of severe maternal morbidity: moving beyond maternal mortality. Reprod Health. 2018 Jun 22;15(S1):98. 9. Creanga AA. Maternal mortality in the developed world: a review of surveillance methods,
levels and causes of maternal deaths during 2006-2010. Minerva Ginecol. 2017 Dec;69(6):608–17.
10. Geller SE, Rosenberg D, Cox S, Brown M, Simonson L, Kilpatrick S. A scoring system identified near-miss maternal morbidity during pregnancy. J Clin Epidemiol. 2004 Jul;57(7):716–20.
11. Kilpatrick SK, Ecker JL. Severe maternal morbidity: screening and review. Am J Obstet Gynecol. 2016 Sep;215(3):B17–22.
12. Guntupalli KK, Karnad DR, Bandi V, Hall N, Belfort M. Critical Illness in Pregnancy: Part II: Common Medical Conditions Complicating Pregnancy and Puerperium. Chest. 2015 Nov;148(5):1333–45.
13. Knight M. The women who died in 2014-16. MBRACE-UK. 2018;
14. Main EK, Abreo A, McNulty J, Gilbert W, McNally C, Poeltler D, et al. Measuring severe maternal morbidity: validation of potential measures. Am J Obstet Gynecol. 2016 May;214(5):643.e1-643.e10.
15. Witteveen T, de Koning I, Bezstarosti H, van den Akker T, van Roosmalen J, Bloemenkamp KW. Validating the WHO Maternal Near Miss Tool in a high-income country. Acta Obstet Gynecol Scand. 2016 Jan;95(1):106–11.
16. De Greve M, Van Mieghem T, Van Den Berghe G, Hanssens M. Obstetric Admissions to the Intensive Care Unit in a Tertiary Hospital. Gynecol Obstet Invest. 2016;81(4):315–20.
17. Witteveen T, Van Den Akker T, Zwart JJ, Bloemenkamp KW, Van Roosmalen J. Severe acute maternal morbidity in multiple pregnancies: a nationwide cohort study. Am J Obstet Gynecol. 2016 May;214(5):641.e1-641.e10.
18. You WB, Chandrasekaran S, Sullivan J, Grobman W. Validation of a scoring system to identify women with near-miss maternal morbidity. Am J Perinatol. 2013 Jan 13;30(1):21–4.
19. Vandenberghe G. The point of surveying severe maternal morbidity. The Belgian obstetric surveillance system. [Ghent]: Ghent University; 2018.
20. World Health Organization D of RH and R. Evaluating the quality of care for severe pregnancy complications The WHO near-miss approach for maternal health. 2011.
21. Seppänen P, Sund R, Roos M, Unkila R, Meriläinen M, Helminen M, et al. Obstetric
admissions to ICUs in Finland: A multicentre study. Intensive Crit Care Nurs. 2016 Aug;35:38– 44.
22. Björnberg A, Phang AY. Euro Health Consumer Index 2018 Report. Health Consumer Powerhouse. 2018.
23. PERINATALE ACTIVITEITEN IN VLAANDEREN 2018.
24. Background | B.OSS [Internet]. [cited 2019 Nov 17]. Available from: https://www.b-oss.be/ 25. Vandenberghe G. The point of surveing Severe Maternal Morbidity: The Belgian Obstetric
Surveillance System. Ghent University; 2018.
26. INOSS | NPEU [Internet]. [cited 2019 Nov 17]. Available from: https://www.npeu.ox.ac.uk/inoss 27. Vandenberghe G, Guisset M, Janssens I, Leeuw V Van, Roelens K, Hanssens M, et al. A
nationwide population-based cohort study of peripartum hysterectomy and arterial embolisation in Belgium: results from the Belgian Obstetric Surveillance System. BMJ Open. 2017;7:16208.
42
28. Trikha A, Singh PM. Management of major obstetric haemorrhage. Indian J Anaesth. 2018 Sep;62(9):698–703.
29. Butwick AJ, Goodnough LT. Transfusion and coagulation management in major obstetric hemorrhage. Curr Opin Anaesthesiol. 2015 Jun;28(3):275–84.
30. Sebghati M, Chandraharan E. An update on the risk factors for and management of obstetric haemorrhage. Womens Health (Lond Engl). 2017;13(2):34–40.
31. Le Gouez A, Mercier FJ. Major obstetric hemorrhage. Transfus Clin Biol. 2016 Nov;23(4):229– 32.
32. Plaat F, Frca BM, Shonfeld A, Frca M. Major obstetric haemorrhage. 2014;
33. Knight M, Callaghan WM, Berg C, Alexander S, Bouvier-Colle MH, Ford JB, et al. Trends in postpartum hemorrhage in high resource countries : a. BMC Pregnancy Childbirth.
2009;9(1):55.
34. Skupski DW, Brady D, Lowenwirt IP, Sample J, Lin SN, Lohana R, et al. Improvement in Outcomes of Major Obstetric Hemorrhage Through Systematic Change. Obstet Gynecol. 2017 Oct;130(4):770–7.
35. Schaap T, Bloemenkamp K, Deneux-Tharaux C, Knight M, Langhoff-Roos J, Sullivan E, et al. Defining definitions: a Delphi study to develop a core outcome set for conditions of severe maternal morbidity. BJOG An Int J Obstet Gynaecol. 2019 Feb;126(3):394–401.
36. Ramler PI, van den Akker T, Henriquez DDCA, Zwart JJ, van Roosmalen J. Incidence, management and outcome of women requiring massive transfusion after childbirth in the Netherlands: Secondary analysis of a nationwide cohort study between 2004 and 2006. BMC Pregnancy Childbirth. 2017;17(1):1–8.
37. Colmorn LB, Petersen KB, Jakobsson M, Lindqvist PG, Klungsoyr K, Källen K, et al. The Nordic Obstetric Surveillance Study: a study of complete uterine rupture, abnormally invasive placenta, peripartum hysterectomy, and severe blood loss at delivery. Acta Obstet Gynecol Scand. 2015 Jul;94(7):734–44.
38. Ramler PI, van den Akker T, Henriquez DDCA, Zwart JJ, van Roosmalen J, van Lith JMM, et al. Women receiving massive transfusion due to postpartum hemorrhage: A comparison over time between two nationwide cohort studies. Acta Obstet Gynecol Scand. 2019;98(6):795–804. 39. Shehata N, Chassé M, Colas JA, Murphy M, Forster AJ, Malinowski AK, et al. Risks and trends
of red blood cell transfusion in obstetric patients: a retrospective study of 45,213 deliveries using administrative data. Transfusion. 2017 Sep;57(9):2197–205.
40. Enright S, Varadkar S, Demaio A, Flynn C, Ni Áinle F, Hehir MP. Antecedents of red cell transfusion in a large contemporary obstetric cohort. J Perinat Med. 2018;47(2):195–9. 41. Patterson JA, Roberts CL, Bowen JR, Irving DO, Isbister JP, Morris JM, et al. Blood
Transfusion During Pregnancy, Birth, and the Postnatal Period. Obstet Gynecol. 2014 Jan;123(1):126–33.
42. Cauldwell M, Shamshirsaz A, Wong TY, Cohen A, Vidaeff AC, Hui SK, et al. Retrospective surveys of obstetric red cell transfusion practice in the UK and USA. Int J Gynecol Obstet. 2017;139(3):342–5.
43. Parker J, Thompson J, Stanworth S. A retrospective one-year single-centre survey of obstetric red cell transfusions. Int J Obstet Anesth. 2009;18(4):309–13.
44. Tikkaken M. Placental abruption: epidemiology, risk factors and consequences. Acta Obstet Gynecol Scand. 2011 Feb;90(2):140–9.
45. Thurn L, Lindqvist P, Jakobsson M, Colmorn L, Klungsoyr K, Bjarnadóttir R, et al. Abnormally invasive placenta-prevalence, risk factors and antenatal suspicion: results from a large population-based pregnancy cohort study in the Nordic countries. BJOG An Int J Obstet Gynaecol. 2016 Jul;123(8):1348–55.
46. Silver RM. Abnormal Placentation: Placenta Previa, Vasa Previa and Placenta Accreta. Obstet Gynecol. 2015 Sep;126(3):654–68.
47. Wetta LA, Szychowski JM, Seals S, Mancuso MS, Biggio JR, Tita ATN. Risk factors for uterine atony/postpartum hemorrhage requiring treatment after vaginal delivery. Am J Obstet Gynecol. 2013 Jul;209(1):51.e1-51.e6.
48. Oyelese Y, Ananth C V. Postpartum hemorrhage: epidemiology, risk factors, and causes. Clin Obstet Gynecol. 2010 Mar 1;53(1):147–56.
49. Willems E. Retrospectieve studie van het ziektetraject van de obstetrische patiënt op de dienst “Intensieve Zorg.” Universiteit Gent; 2009.
50. Gaffney A. Critical care in pregnancy—Is it different? Semin Perinatol. 2014 Oct;38(6):329–40. 51. Informatiesteunpunt Zorg en Gezondheid: Vlaams indicatorenproject ziekenhuizen. Algemene
43
52. American Society of Critcal care Medicine. Guidelines for intensive care unit admission, discharge, and triage. Task Force of the American College of Critical Care Medicine, Society of Critical Care Medicine. Crit Care Med. 1999 Mar;27(3):633–8.
53. UZ Gent. IZ/MEDREG opname en ontslagcriteria intensieve zorg volwassenen. Gent; 2015. 54. Vasquez D, Plante L, Basualdo M, Plotnikow G. Obstetric Disorders in the ICU. Semin Respir
Crit Care Med. 2017 Apr 22;38(02):218–34.
55. Cromi A, Marconi N, Casarin J, Cominotti S, Pinelli C, Riccardi M, et al. Maternal intra- and postpartum near-miss following assisted reproductive technology: a retrospective study. BJOG. 2018 Nov;125(12):1569–78.
56. Teasdale G, Maas A, Lecky F, Manley G, Stocchetti N, Murray G. The Glasgow Coma Scale at 40 years: standing the test of time. Lancet Neurol. 2014 Aug;13(8):844–54.
57. Gall JR, Lemeshow S, Saulnier F. A New Simplified Acute Physiology Score (SAPS II) Based on a European/North American Multicenter Study. JAMA J Am Med Assoc. 1993 Dec
22;270(24):2957–63.
58. Knaus WA, Draper EA, Wagner DP, Zimmerman JE. APACHE II: A severity of disease classification system. Crit Care Med. 1985;13(10):818–29.
59. Vincent JL, Moreno R, Takala J, Willatts S, De Mendonça A, Bruining H, et al. The SOFA (Sepsis-related Organ Failure Assessment) score to describe organ dysfunction/failure. On behalf of the Working Group on Sepsis-Related Problems of the European Society of Intensive Care Medicine. Intensive Care Med. 1996 Jul;22(7):707–10.
60. Fadiloglu E, Bulut Yuksel ND, Unal C, Ocal S, Akinci SB, Topeli A, et al. Characteristics of obstetric admissions to intensive care unit: APACHE II, SOFA and the Glasgow Coma Scale. J Perinat Med. 2019 Oct 12;0(0).
61. Lapinsky SE, Hallett D, Collop N, Drover J, Lavercombe P, Leeman M, et al. Evaluation of standard and modified severity of illness scores in the obstetric patient. J Crit Care. 2011;26(5):535.e1-535.e7.
62. Miranda DR, De Rijk A, Schaufeli W. Simplified therapeutic intervention scoring system: The TISS-28 items - Results from a multicenter study. Crit Care Med. 1996;24(1 SUPPL.):64–73. 63. Pollock W, Rose L, Dennis C-L. Pregnant and postpartum admissions to the intensive care
unit: a systematic review. Intensive Care Med. 2010;36(9).
64. European Health Information Gateway WROFE. Caesarean sections per 1000 live births [Internet]. 2018 [cited 2019 May 1]. Available from:
https://gateway.euro.who.int/en/indicators/hfa_596-7060-caesarean-sections-per-1000-live- births/visualizations/#id=19691&tab=table
65. Van kelst L, Spitz B, Sermeus W, Thomson AM. A hermeneutic phenomenological study of Belgian midwives’ views on ideal and actual maternity care. Midwifery. 2013 Jan 1;29(1):e9– 17.
66. Shane E, Berenson JR. Treatment of hypercalcemia - UpToDate [Internet]. 2019 [cited 2019 Oct 21]. Available from: https://www.uptodate.com/contents/treatment-of-
hypercalcemia?search=hypercalcemia&source=search_result&selectedTitle=2~150&usage_ty pe=default&display_rank=2#H1248397
67. Teasdale G, Jenett B. Assessment of coma and impaired consciousness: A practical scale. 1974;81–3.
BIJLAGEN
Bijlage 1: Scores IZ
Bijlage 2: GDPR-symposium
Bijlage 1
i
Bijlage 1
In het UZ Gent op IZ gebruikte scoringssystemen: GCS, SOFA, APACHE II, SAPS II, TISS28d.
Figuur 1: Glasgow Coma scale. Overgenomen van Teasdale en Jenett (67).
Bijlage 1
ii
Bijlage 1
iii
Bijlage 1
iv
v
Bijlage 2
Verslag van het symposium ‘De gevolgen van de algemene verordening gegevensbescherming (AVG) voor het verrichten van onderzoe k en het geven van onderwijs in de biomedische disciplines ’ georganiseerd door de Koninklijke Academie van Geneeskunde België (KAGB), te Brussel op 30 maart 2 019
1. Inleiding
Probleemstelling: hoe moeten organisaties omgaan met persoonsgegevens? De privacy moet gewaarborgd blijven en gegevens moeten beschermd worden. Door de toenemende digitalisering zijn er veel meer data beschikbaar, waardoor misbruikveel gemakkelijker wordt. In de gezondheidszorg gaat het over gevoelige gegevens: hiermee moet extra voorzichtig worden omgegaan en ze mogen alleen voor heel specifieke doeleinden worden gebruikt. Voor onderzoekers die geen behandelaar zijn van de patiënt (zoals masterproefstudenten) is een bijkomend probleem dat ze geen toegang hebben tot het dossier van de patiënt omdat er geen therapeutische relatie is.
2. Wetenschappelijk onderzoek onder de AVG: wat kan (niet) en hoe
moet het?
An Vijverman (jurist; partner Dewallens & partners)
2.1. Waarop is de GDPR/AVG van toepassing?
De GDPR is van toepassing op persoonsgegevens. Dit zijn bijvoorbeeld naam en voornaam van de patiënt, maar ook codenummers waarmee je de patiënt nog kan terugvinden (gepseudonimiseerde gegevens), horen hierbij.
De GDPR is niet van toepassing op geanonimiseerde data. Men spreekt van geanonimiseerde data als niemand de gegevens nog aan de patiënt kan linken en dit op geen enkele manier. Data van overledenen worden door de GDPR-verordening niet beschouwd als persoonsgegevens. Wel gelden uiteraard andere regels voor deze data, zoals het beroepsgeheim.
2.2. Wat houdt de GDPR in?
De GDPR-verordening gaat over de toegang tot en het verwerken van persoonsgegevens, zowel manueel als automatisch. Ook het bekijken van bijvoorbeeld een papieren medische