In multizentrischen, interdisziplinären Forschungsvorhaben ermöglichen sogenannte virtuelle Forschungsumgebungen gleichzeitige und standortunabhängige Zusammenarbeit, beispielsweise bei der Erfassung, Verwaltung und Auswertung von Forschungsdaten.
In Ermangelung einer passenden Lösung für die Schlafforschung wurde im Rahmen dieser Arbeit basierend auf Anforderungen von ForscherInnen, KlinikerInnen und VerfahrensentwicklerInnen eine cloudbasierte virtuelle Forschungsumgebung für Biosignaldaten entwickelt.
Den Kern bildet ein auf XNAT basierendes klinisches Datenmanagementsystem. Es ist mehrbenutzerfähig, erlaubt feingranulare Rechtevergabe und speichert sowohl Formular- als auch Signal- und deren Metadaten strukturiert ab. Über ein eigens entwickeltes Plugin werden Signaldaten im European Data Format (EDF) unterstützt und herstellerspezifische Inkonsistenzen in EDF-Kanalbezeichnungen anhand einer umfassenden Liste normalisiert. Analysen werden automatisch bei Datenänderungen in XNAT angestoßen und über einen Job Management Service in einer auf OpenStack basierenden Cloud-Umgebung in Docker-Containern ausgeführt. Die Analyseergebnisse werden mit den Originaldaten verknüpft. Neue Verfahren können kontinuierlich hinzugefügt werden und unterliegen, um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten, einer Versionskontrolle.
Multidimensionale Signaldaten lassen sich über eine Webanwendung einlesen, visualisieren, scoren, clientseitig pseudonymisieren und live mit einer weiteren Partei audiovisuell besprechen und auswerten. Über eine XNAT-Integration können die Daten in der Cloud-Umgebung analysiert werden und etwaige Ergebnisse werden direkt in die Oberfläche zurückgespielt. Da die Anwendung im Browser läuft, kann sie ohne Installation und spezielle Benutzerrechte ausgeführt werden.
Um die Benutzerakzeptanz der Anwendung zu testen, wurde eine Studie mit 16 Personen (14 Fachpersonal, 2 PatientInnen) durchgeführt. Nach einer Einführung in die Software füllten die ProbandInnen einen Fragebogen im dichotomen Antwortformat aus, über den die korrekte Funktionalität des Ein- und Mehrbenutzermodus geprüft und eventuelle Fehler dokumentiert wurden. Anschließend wurden die Zufriedenheit und, anhand des System Usability Scale (SUS), die Gebrauchstauglichkeit auf einer fünffach gestuften Likert-Skala angegebenen. Alle ProbandInnen konnten die Anwendung verwenden, wobei zehn ProbandInnen nicht horizontal scrollen konnten, weil ihre Maus dafür nicht ausgelegt war, zwei ProbandInnen konnten den Mehrbenutzermodus nicht verwenden, was jeweils auf die Krankenhausfirewall zurückzuführen war und bei einem Probanden konnte aufgrund von Mikrofonproblemen der Audiokanal nicht getestet werden. Es zeigt sich eine hohe bis sehr hohe Zufriedenheit mit den Teilaspekten der Anwendung und eine sehr hohe Gesamtzufriedenheit (n = 16; MD = 5; R = 1). Der aus den Ergebnissen des SUS errechnete Score (MD = 86,3; R = 23; M = 87,2; SD = 7,7) deutet auf eine gute bis exzellente Gebrauchstauglichkeit hin.
Im Sinne der Open-Science-Bewegung sind alle in dieser Arbeit vorgestellten Komponenten Open Source unter einer freien Lizenz. Dadurch konnten sie bereits in anderen Projekten weiterverwendet werden.
In multicentre, interdisciplinary research projects, so-called virtual research environments (VRE) enable simultaneous and location-independent collaboration, for example in the acquisition, management and analysis of research data.
For want of a solution for sleep research, a cloud-based VRE for biosignals was developed based on the requirements of researchers, clinicians and developers.
The core is an XNAT-based clinical data management system. It is multi-user capable, allows fine-grained permission management and stores electronic case report forms as well as signal and metadata in a structured way. A plug-in supports biosignals in the European Data Format (EDF) and normalises inconsistencies in channel labels using a comprehensive list. Analyses are triggered when data changes in XNAT and executed via a job management service in an OpenStack cloud environment within Docker containers.
Analysis results are linked to the original data. New procedures can be added continuously and are version controlled to ensure reproducibility.
Via a web application multidimensional signal data can be imported, visualised, scored, pseudonymised, and audiovisually discussed and evaluated live with another party. Via an XNAT integration, the data can be analysed in the cloud environment and results are fed directly back into the interface. As the application runs in a browser, it works without installation and special user permissions.
To test the user acceptance of the application, a study was conducted with 16 participants (14 professionals, 2 patients). After an introduction to the software, a quantitative survey in dichotomous response format was used to check the correct functionality of the single and multi-user mode and to document any errors. Subsequently, satisfaction and, using the System Usability Scale, usability were evaluated on a five-point Likert scale.
All subjects were able to use the application, although ten subjects couldn't scroll horizontally because their mouse didn't support it, two subjects couldn't use the multi-user mode because of the hospital firewall, and one subject couldn't test the audio channel due to microphone problems. A high to very high level of satisfaction with the sub-aspects of the application and a very high level of overall satisfaction were found (n = 16; MD = 5; R = 1). The score calculated from the SUS results (MD = 86,3; R = 23; M = 87,2; SD = 7,7) indicates good to excellent usability.
All components presented in this thesis are open source under a free licence and are already being reused in other projects.
