2024-02-13 German Translation Group

2024-02-13 German Translation Group

TeilnehmerInnen

Name

Email

Organisation/Rolle

Anwesenheit

Name

Email

Organisation/Rolle

Anwesenheit

Annatina Foppa

annatina.foppa@elga.gv.at 

NRC Austria/ELGA GmbH

Ja

Stephan Rainer-Sablatnig

stephan.rainer-Sablatnig@elga.gv.at 

NRC Austria/ELGA GmbH

Entschuldigt

Helmut Dultinger

dultinger@aerztehainfeld.at

ÖGAM

 

Stefan Schulz

stefan.schulz@medunigraz.at

Medizinische Universität Graz/Averbis GmbH

Entschuldigt (Urlaub)

Pero Grgic

pero.grgic@e-health-suisse.ch

NRC Suisse/eHealth Suisse

Ja

Stefanie Neuenschwander

stefanie.neuenschwander@e-health-suisse.ch

NRC Suisse/eHealth Suisse

Nein

Sabine Kilchherr

sabine.kilchherr@e-health-suisse.ch

NRC Suisse/eHealth Suisse

Ja

Frank Geier

frank.geier@bfarm.de

NRC Deutschland/Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM)

Ja

Elisabeth Giesenhagen

Elisabeth.Giesenhagen@bfarm.de

NRC Deutschland/Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM)

Ja

Sophie Klopfenstein

sophie.klopfenstein@charite.de

Charité – Universitätsmedizin Berlin

Ja

Martin Boeker

martin.boeker@tum.de

TU München

Ja

 

Agenda

  • Offene Punkte (vgl. Einstiegsseite 2024)

  • Rückmeldung zu "Zustand nach"

  • Vorgehen Review

  • Umgang mit "Immunglobulin"

  • Einheitliche Übersetzung von "poor", da im GP-Refset unterschiedliche Übersetzungen, z. B.: Poor concentration (finding) - Schlechte Konzentration;  Poor stream of urine  (finding) - Abgeschwächter Harnstrahl, Poor visual acuity -  Geringer Visus, Geringe Sehschärfe, Schlechte Sehschärfe, Schwache Sehschärfe u. a., auch einheitliche Übersetzung für "profound", Beispiel: Profound intellectual disability (disorder)

  • Rückmeldungen aus TUG

  • Automatische Umwandlung von ß zu ss bei Export aus Termspace?

Diskussionspunkte

Beschreibung

Mitschrift

Aufgaben (To-Do)

Beschreibung

Mitschrift

Aufgaben (To-Do)

Offene Punkte

vgl. Einstiegsseite 2024

 

Rückmeldung zu "Zustand nach"

Am 31.1.2024 besprochen (hier festgehalten: History of):

  • "History of" = "Zustand nach"

  • NICHT: "In der Eigenanamnese"

    • z.B: History of acromegaly (situation) = Zustand nach Akromegalie

Rückmeldung Frank: Aus unserer Sicht ist es nicht korrekt. s. https://flexikon.doccheck.com/de/Zustand_nach Das würden wir gerne nochmal aufgreifen.

Immer mit "Zustand nach" zu übersetzen, kann zu Fehlern führen. Es sollte differenziert werden, ob etwas noch aktuell ist oder nicht. "History of" sagt nichts darüber aus, ob es abgeschlossen ist oder nicht. Bei "Zustand nach" sind nur abgeschlossene Ereignisse gemeint.

In der Modellierung ist bei allen Konzepten als "temporal context" jeweils "in the past" angegeben. Vgl. Attribute Situation with Explicit Context Defining Attributes. Im Gegensatz dazu hat "Family history of" den Temporal context von "Current or past (actual)".

Vgl. auch Umgang in der ICD-10: https://www.bfarm.de/DE/Kodiersysteme/Services/Kodierfragen/ICD-10-GM/Allgemeine-Kodierfragen/icd-10-gm-1001.html#:~:text=seit%20ICD%20-10-%20SGB-,9%20verschl%C3%BCsselt%20werden.

"History of acromegaly" kann so verstanden werden, dass nichts mehr weiter wächst. Beim "Zustand nach Herzschrittmacher" könnte ein Herzschrittmacher entfernt oder ersetzt worden sein.

Übersetzung von "History of" mit "Zustand nach": @Frank Geier bespricht das nochmals mit der ICD-10-Gruppe

Vorgehen Review

  • Mit den 500 Konzepten der DEMIS-Arztmeldung durch , mit Zusatzterminen ca. 2,5 Monate gebraucht

  • Hochgerechnet für 8000 Konzepte des GP-Refsets = ca. 40 Monate ...

Wie können wir den Review-Prozess beschleunigen ohne Qualitätseinbußen? Vorschlag aus letztem Kommentarbesprechungs-Call:

  • Statt in der großen Gruppe jeweils Review zu zweit mit einem:r Sparringpartner:in angehen

  • Wenn es so nicht gelöst werden kann, in die große Gruppe bringen

  • Jeweils Personen aus zwei unterschiedlichen Ländern, jeweils eine Person davon medizinisch versiert, vgl. unten

  • Zusatztermine auf alle vier Wochen reduzieren, wo "Joker" zur Verfügung stehen könnte

Sparrings:

Sabine Kilchherr + Elisabeth Giesenhagen

Frank Geier + Annatina Foppa

Sophie Klopfenstein + Stephan Rainer-Sablatnig

Gabriele Schmidt-Wolf + Pero Grgic + Stefanie Neuenschwander

Joker für Fachfragen:

Helmut Dultinger

Stefan Schulz

Martin Boeker

Zusätzliche Punkte:

  • Cut-off hinterfragen

  • möglichst "Cluster" übersetzen und auch bei Review berücksichtigen

  • evtl. Pilotprojekt mit einer Hierarchie, die durch DeepL übersetzt wird

  • enger bei SNOMED-CT-Richtlinien bleiben

Die Übersetzungen sind dringend notwendig, damit nicht auf ICD-10 umgestellt wird. Beim IPS fehlen nur noch 900 Terme, was auch prioritär einzustufen wäre.

"Cluster" könnten über ICPC-2 oder ICD-10 einfacher gebildet werden.

Elisabeth und Gabriele haben schon über 4000 Konzepte gereviewed. 3000 Konzepte müssen noch zugewiesen werden.

 

Umgang mit "Immunglobulin"

Beispiele:

  1. Immunoglobulin G antibody to Measles virus (substance) 

  2. Measles immunoglobulin G level (procedure)

Aktuelle Übersetzungen:

  1. (von GTG abgenommen) Masern-IgG-Antikörper

  2. (noch nicht abgenommen)
    Masern Immunglobulin G Level
    Bestimmung von Masern IgG-Antikörpern
    Titerbestimmung von Masern IgG-Antikörpern

Fragen:

  • Synonyme mit Immunglobulin G aufnehmen?:

Ja, vgl. unten. 

  • Verdoppelung mit "Antikörpern" aufnehmen?:

Ja, vgl. unten.

  • Was als PT setzen?

Vgl. unten.

  • Bindestrichregelung

Wenn zusammengehörig, dann mit Bindestrich.

Diskussion:

Siehe Präsentation für Erläuterungen zu Immunglobulin. 

Soll nahe an der aktuellen medizinischen Fachsprache bleiben. Immunologen würden wohl zwischen Antikörpern und Immunglobulinen differenzieren.

Analog Antibodies and antigens

  1. Immunoglobulin G antibody to Measles virus (substance) :

    1. PT: Masernvirus-IgG

    2. SY: Immunglobulin-G-Antikörper gegen Masernvirus

    3. SY: Anti-Masernvirus-IgG

  2. Measles immunoglobulin G level (procedure)

    1. PT: Bestimmung des Masernvirus-IgG-Spiegels

    2. SY: Masernvirus-IgG-Spiegelbestimmung

Evtl. wird der Branch sowieso deprecated, da es durch die Zusammenarbeit mit LOINC zu vielen Umstellungen kommt.

@Foppa, Annatina ergänzt Übersetzungsrichtlinie mit Übersetzungen von "Immunoglobulin"
Helmut Dultinger fragt bei Laborkollegen nach bzgl. Übersetzung von level (procedure)

Rückmeldungen aus TUG

  • Legal guardian und deputy eingereicht. am 6.2. in TUG besprochen:

    Error rendering macro 'jira' : Unable to locate Jira server for this macro. It may be due to Application Link configuration.
    : vgl. Ticket. Wurde auch von anderen Ländern als US-typisches Konzept angesehen, das in lokalen extensions geführt werden soll. Hierfür soll es einen geeigneten Grouper geben, wo die lokalen Konzepte angehängt werden können.

  • 52486002 |Necrotizing fasciitis (disorder)| auch am 6.2. in TUG

    Error rendering macro 'jira' : Unable to locate Jira server for this macro. It may be due to Application Link configuration.
    : noch nicht besprochen

 

Einheitliche Übersetzung von "poor"

Einheitliche Übersetzung von "poor", da im GP-Refset unterschiedliche Übersetzungen, z. B.:

  • Poor concentration (finding) - Schlechte Konzentration; 

  • Poor stream of urine  (finding) - Abgeschwächter Harnstrahl,

  • Poor visual acuity -  Geringer Visus, Geringe Sehschärfe, Schlechte Sehschärfe, Schwache Sehschärfe u. a.

Im Englischen häufig Synonyme mit "Bad" oder "Poor". Im Deutschen schwierig, einheitlich zu bleiben. Vorschläge:

  • Schwach, gering, schlecht, abgeschwächt (je nach Anwendungsfall)

Beispiel Children von "Strength of stream of urine - finding, SCTID: 366278001"

Good stream of urine (finding)

Normal urinary stream (finding)

Poor stream of urine (finding)

Weak urinary stream due to benign prostatic hypertrophy (finding)

=> "poor" und "weak" werden quasi synonym verwendet

=> Was ist die Aussage von "Good stream" in Abgrenzung zu "Normal"?

@Foppa, Annatina ergänzt Übersetzungsrichtlinie mit Übersetzungen von "poor"
@Frank Geier bringt Frage bzgl. Good stream of urine (finding) und Normal urinary stream (finding) in TUG

Automatische Umwandlung von ß zu ss bei Export aus Termspace?

Wird Termspace das machen? Wenn ja, können wir einen Testlauf machen, um zu sehen, ob es funktioniert?

Soll erst nach dem Export erfolgen, bspw. über Authoring Tool von SNOMED International oder eigenem CH-Skript.

 

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