Taotlus

Lisa 2. Andmekoosseis Kiirabikaartidelt elustamismooduli andmekogu Andmed, lähtutud seaduse nummeratsioonist : 8. Patsiendi andmed: 8.4. Sugu 8.6. Vanus ja selle täpsus 11. Hädaabikutse ja väljasõidukorralduse ning kutse täitmise andmed: 11.1. Hädaabiteate vastuvõtmise aeg 11.2. Väljasõidukorralduse edastamise aeg 11.3. Väljasõidu aeg 11.4. Sündmuskohale jõudmise aeg 11.5. Sündmuskohalt haiglasse lahkumise aeg 11.6. Vabanemise aeg 11.8. Väljasõidukorralduse annulleerimise aeg 11.9. Takistusele kulunud aeg ja takistavad tegurid 12. Patsiendi abistamine enne kiirabibrigaadi kohalejõudmist 12.1. Enne kiirabi saabumist teostatud abistamine 12.2. Hinnang kiirabibrigaadi kohalejõudmise eelsele abistamisele 13. Anamneesi andmed 15. Lõpliku kliinilise diagnoosi andmed 15.1. Põhihaigus 15.1.1. Diagnoosi kood ja nimetus 15.2. Kaasuv haigus 15.2.1. Diagnoosi kood ja nimetus RHK 10 järgi 15.3. Välispõhjus 15.3.1. Diagnoosi kood ja nimetus RHK 10 järgi 16. Elustamise andmed 16.1. Kliiniline surm 16.1.1. Kliinilise surma tekke aeg 16.1.3. Kliinilise surma tekke tunnistamine 16.1.4. Millal nähti/kuuldi patsienti viimati elusana 16.2. Patsiendi KNS seisund CPC protokolli järgi enne kliinilise surma teket 16.3. Kiirabieelsed ABC võtted 16.3.1. Elustamisel osalejad 16.3.2. Teostatud protseduurid 16.4. Aeg, mis kulus kliinilise surma tekkest ABC alustamiseni 16.5. Hinnang kiirabieelsete ABC võtete rakendamisele 16.6. Kliinilise surma eeldatav põhjus 16.7. Kvalifitseeritud elustamisvõtetega alustamise aeg 16.8. Täpne aeg kliinilise surma tekkimisest kvalifitseeritud elustamisvõtete rakendamiseni 16.9. Patsiendi seisund enne kvalifitseeritud elustamisvõtteid 16.9.1. Seisundi hindamise aeg 16.9.2. Naha värvus 16.9.3. Pupillide suurus 16.9.4. Pupillide valgusreaktsioon 16.9.5. Teadvus 16.9.6. Omahingamine 16.9.7. Hingamisteede refleksid 16.9.8. Palpeeritav pulss 16.10. Esmane diagnoositud vereringeseiskuse vorm 16.11. Defibrilleerimine 16.11.1. Esmase defibrilleerimise aeg 16.11.2. Esmane energia 16.11.3. Maksimaalne energia 16.11.4. Kordade arv 16.12. Aeg esimese defibrillatsioonini esmase südameseiskuse defibrilleeritava vormi puhul 16.13. Elektrokardiostimulatsioon 16.13.1. Protseduuri toimumise kestus 16.13.2. Elektrokardiostimulatsiooni meetod 16.13.3. Sagedus 16.13.4. Voolutugevus 16.13.5. Režiimrakendamiseni 16.14. Südamemassaaž 16.15. Hingamismeetmed 16.15.1. Teostatud protseduurid 16.15.1.1. Kopsude kunstlik ventilatsioon 16.15.1.1.1. Kopsude mehhaanilise ventilatsiooni meetod 16.15.1.1.2. Hingamisaparaadi töörežiim 16.15.1.1.3. Hingamismaht 16.15.1.1.4. Hingamissagedus 16.15.1.1.5. FiO2 16.15.2. Hapniku manustamise kogus 16.16. Elustamiseks kasutatud ravimid 16.16.1. Ravimi manustamise aeg 16.16.2. Toimeaine 16.16.3. Ravimivorm 16.16.4. Ühekordne annus 16.16.5. Ravimi manustamise tee 16.16.6. Ravimi manustamine perfuusoriga 16.16.6.1. Ravimilahuse kontsentratsioon 16.16.6.2. Perfuusori kiirus 16.16.7. Allergia tekkimine kiirabi poolt manustatud ravimitele 16.16.8. Patsiendi enda ravimi kasutamine 16.16.9. Lisainfo 16.17. Elustamise tulemus ja hindamise aeg 16.17.1. Kiirabil elustamiseks kulunud aeg minutites 16.17.2. Kliinilise surma kestus kokku (minutites) 16.18. Südametegevuse käivitaja 16.19. Patsiendi seisund vereringe taastumise järel (enne relaksantide ja sedatiivumite manustamist) 16.19.1. Seisundi hindamise aeg 16.19.2. Teadvus 16.19.3. Pupillide suurus 16.19.4. Pupillide valgusreaktsioon 16.19.5. Omahingamine 16.19.6. Motoorne vastus 16.19.7. Köharefleks 16.19.8. Süstoolne vererõhk 16.19.9. Diastoolne vererõhk 16.19.10. Südamesagedus 16.19.11. Südame rütm 16.20. Patsiendi seisund haiglasse saabumisel 16.20.1. Seisundi hindamise aeg 16.20.2. Teadvus 16.20.3. Pupillide suurus 16.20.4. Pupillide valgusreaktsioon 16.20.5. Omahingamine 16.20.6. Motoorne vastus 16.20.7. Köharefleks 16.20.8. Süstoolne vererõhk 16.20.9. Diastoolne vererõhk 16.20.10. Südamesagedus 16.20.11. Südame rütm 16.21. Probleemid ja tüsistused elustamisel 18. Trauma andmed 18.1. Täpne või umbkaudne trauma toimumise aeg 18.3. Trauma mehhanism 18.4. Liiklusõnnetuses osalenute andmed 18.4.1. Vigastatud isiku poolt kasutatud sõiduk 18.4.2. Vigastatud isiku roll 18.4.3. Vigastatu turvaseadmed või kaitsevahendid 18.4.4. Teiste liiklusõnnetuses osalejate sõidukid 18.5. Kannatanute arv samas õnnetuses 18.6. Trauma liik 18.7. Vigastuse piirkond ja iseloom 19. Mürgistuse andmed 19.1. Täpne või umbkaudne mürgistuse aeg 19.3. Mürgistuse laad 19.4. Mürgistust põhjustav aine 20. Kiirabi teostatud protseduuride andmed 20.1. Veeni kanüleerimine 20.2. Intraossaalse nõela paigaldamine 20.3.2. Intrakardiaalse ravimi manustamise meetod 20.4. Perfuusori kasutamine 20.5. Infusioon 20.6. Kardiomonitooring 20.7. Defibrilleerimine 20.8. Kardioversioon 20.9. Elektrokardiostimulatsioon 20.9.5. Režiim 20.10. Pulssoksümeetria 20.11. Kapnograafia / kapnomeetria 20.12. EKG tegemine 20.14. Veresuhkru määramine 20.15. Temperatuuri mõõtmine 20.16. Hapnikravi 20.17. Endotrahheaalne intubatsioon 20.18. Kõritoru paigaldamine 20.19. Oro - või nasofarüngeaaltoru paigaldamine 20.20 Kõrimaski paigaldamine 20.21. Krikotüreotoomia 20.22. Aspireerimine 20.23 CPAP maski kasutamine 20.27. Perikardiõõne punkteerimine 20.28. Pleuraõõne dreneerimine 20.38. Võõrkeha eemaldamine 22.1. Konsultatsioonid 22.1.1. Konsultatsiooni allikas 22.2. Lisajõu appikutsumine 24. Visiidi tulemuse andmed 24.1. Visiidi tulemus 24.2. Patsiendi üleandmine 24.2.1.1. Üleandmise aeg 24.2.1.2.3.1. Asutuse nimetus 24.2.5.1. Surma kuupäev ja kellaaeg LISA 3. Ambulatoorse epikriisi ja statsionaarse ning päevaravi epikriisi andmekoosseis. 5. Haigusjuhtumi andmed 5.2. Haigusjuhtumi algus- ja lõpuaeg 5.5. Surma kuupäev ja kellaaeg 7. Anamneesi andmed 7.1. Anamnees 7.2. Kaebused 8.2.12.2. Teadvuse ja vaimsete võimete kirjeldus 8.2.16. Psüühiline seisund 8.2.16.1. Leiu hinnang 8.2.16.2. Orienteerituse kirjeldus 8.2.16.3. Psüühika kirjeldus 8.3. Funktsioonide hindamine 8.3.1. Hindamise kuupäev 8.3.2.2. Abivahend 8.3.2.3. Abivahendi kasutamise vajaduse kirjeldus 8.3.5. Motoorika 8.3.5.1. Hinnangu kirjeldus 8.3.5.2. Abivahend 8.3.5.3. Abivahendi kasutamise vajaduse kirjeldus 8.3.6. Liikumine 8.3.6.1. Hinnangu kirjeldus 8.3.6.2. Abivahend 8.3.6.3. Abivahendi kasutamise vajaduse kirjeldus 8.3.7. Hingamine 8.3.7.1. Hinnangu kirjeldus 8.3.7.2. Abivahend 8.3.7.3. Abivahendi kasutamise vajaduse kirjeldus 22.3. Terviseseisundi kirjeldus Statsionaarse ja päevaravi epikriisi andmekoosseis: 5. Haigusjuhtumi andmed 5.2. Haigusjuhtumi algus- ja lõpuaeg 5.5. Voodipäevade arv 5.6. Päevaravi kuupäev* 5.7. Osakondades viibimine** 5.7.5. Voodipäevade arv osakonnas 5.9. Surma kuupäev ja kellaaeg 8. Anamneesi andmed 8.1. Anamnees 8.2. Diagnoosi põhjendus 8.3. Haiguse kulg 18. Seisund haiglast väljakirjutamisel 18.1. Patsiendi seisund 18.2. Seisundi kirjeldus 19. Režiimi ja ravialased (sh taastusraviks) soovitused 19.1. Soovituste kirjeldus 22.3. Terviseseisundi kirjeldus TIS struktuursed andmed Kõik kaasuvad RHK-10 diagnooside koodid kuupäevaga (et arvutada Charlsoni ja Elixhauseri kaasuvate haiguste skoore) Vereanalüüside tulemused kuupäevaga: cTnT (kõrgtundlik) ng /l P- Crea eGFR aB-Lac Neuronispetsiifiline enolaas (NSE) Raviarvete andmed: Intensiivravi protseduuride teostamise andmed: Tsentraalveeni kanüleerimine ,7741 Perikardiõõne või pleuraõõne punktsioon , 7744 Pleuraõõne püsidrenaaži rajamine , 7745 Pidev hemodialüüs või hemodiafiltratsioon (üks ööpäev) , 7746 Hemodialüüsi seanss , 7709 Elustamine kliinilisest surmast (juhitav hingamine, südamemassaaž, ravimid, defibrillatsioon , protokoll) , 7756 Hüperbaarilise oksügenisatsiooni seanss , 7757 Intraaortaalne kontrapulsatsioon , 7759 EEG pidevmonitooring intensiivravi osakonnas (üks ööpäev) , 7767 Ekstrakorporaalse membraanoksügenisatsiooni protseduur (üks ööpäev) , 7768 Intraaortaalne kontrapulsatsioon , 7759 Invasiivse kardioloogia uuringute ja protseduuride teostamine Swan-Ganzi kateetri paigaldamine ja monitooring, 7651, Koronarograafia , 7654 Koronaaršuntide angiograafia, 7687 Perkutaanne koronaarinterventsioon esimesel stenoosil, 7655 Perkutaanne korornaarinterventsioon igal järgneval stenoosil, 7656 Perkutaanne korornaarinterventsioon kroonilise oklusiooni avamiseks, 7688 Vooluvaru mõõtmine (FFR), 7689 Pärgarterisisene ultraheliuuring (IVUS), 7690 Pärgarterisisene optiline koherentstomograafia (OCT) Perkutaanne endomüokardi biopsia, 7696 Arütmiate raadiosageduslik kateeterablatsioon , 7679 Arütmiate kompleksne raadiosageduslik kateeterablatsioon , 7680 Ühekambrilise südamestimulaatori paigaldamine ja programmeerimine, 7673 Kahekambrilise südamestimulaatori paigaldamine ja programmeerimine, 7674 Südamestimulaatori elektroodide eemaldamine ja/või vahetus, 7662 Resünkroniseeriva kardiostimulaatori (CRT-P) paigaldamine ja programmeerimine,7678 Resünkroniseeriva kardioverter-defibrillaatori (CRT-D) paigaldamine ja programmeerimine, 7675 Kahekambrilise kardioverter-defibrillaatori (DR ICD) paigaldamine ja programmeerimine, 7676 Ühekambrilise kardioverter-defibrillaatori (VR ICD) paigaldamine ja programmeerimine, 7677 Ajutise endokardiaalse elektroodi paigaldamine, 7710 Südamestimulaatori telemeetriline järelkontroll (kvartalis), 7683 Elektriline sünkroniseeritud kardioversioon , 7684 Voodipäevade arv I astme intensiivravi, 2070 päevade arv II astme intensiivravi, 2071, päevade arv III astme intensiivravi, 2072, päevade arv III A astme intensiivravi, 2073, päevade arv Järelravi , 2047, päevade arv Statsionaarne hospiitsravi, 2068 Doonorlusega seotud raviarved Surnud doonori pankrease käitlus siirdamiseks (sh eemaldamine) , 1Y2102 Surnud doonori maksa käitlus siirdamiseks, sh maksa eemaldamine, 0Y2101 Surnud doonori pankrease käitlus siirdamiseks (sh eemaldamine) , 1Y2102 Surnud doonori naha käitlus siirdamiseks, sealhulgas allogeensete nahatransplantaatide ( allonaha ) eemaldamine, 1Q2122 Surnud doonori luukoe käitlus siirdamiseks, sealhulgas luukoe eemaldamine, 1N2159 F Funktsionaaldiagnostiliste uuringute teostamine Elektrokardiograafia , 6361 Elektrokardiograafia koormustest ( veloergomeetril , koormusrajal), 6324 Tilt -test, 6325 Söögitorukaudne ehhokardiograafia , 6331 Söögitorukaudne elektrofüsioloogiline uuring, 6332 Ehhokardiograafia osalise mahuga, 6339 Täismahus ehhokardiograafia , 6340 „ Strain “ ehhokardiograafia , 6367 Diagnoosipõhiste kompleksteenuste (DRG) osutamine Raske traumaatiline ajukahjustus , 027 Traumaatiline ajukahjustus, vanus &gt;17, kht-ga , 028 Traumaatiline ajukahjustus, vanus &gt;17, kht -ta , 029 Traumaatiline ajukahjustus, vanus 0–17 , 030 Põrutus, vanus &gt;17, kht-ga , 031 Põrutus, vanus &gt;17, kht -ta , 032 Põrutus, vanus 0–17 , 033 Närvisüsteemi muud haigused, kht-ga , 034 Närvisüsteemi muud haigused, kht -ta , 035 Kopsuarteri emboolia , 078 Hingamisteede infektsioonid ja põletikud, vanus &gt; 17, kht-ga , 079 Hingamisteede infektsioonid ja põletikud, vanus &gt; 17, kht -ta , 080 Hingamisteede infektsioonid ja põletikud, vanus 0–17 , 081 Kopsuturse ja hingamispuudulikkus , 087 Krooniline obstruktiivne kopsuhaigus ,088 Müokardi infarkt kardiovaskulaarsete tüsistustega, elus neljandal ravipäeval , 121 Äge müokardi infarkt kardiovaskulaarsete tüsistusteta, elus neljandal ravipäeval , 122 Äge müokardi infarkt kardiovaskulaarsete tüsistustega, surm esimese kolme ravipäeva jooksul Diagnostiline perkutaanne südame protseduur keerukate vereringe seisunditega , 124 Diagnostiline perkutaanne südame protseduur ilma keerukate vereringe seisunditeta , 125 Diagnostiline perkutaanne südame protseduur, lühike ravi ,125O Äge ja alaäge endokardiit , 126 Südamepuudulikkus ja šokk , 127 Süvaveenide tromboflebiit , 128 Selgitamata põhjusega südameseiskus , 129 Lisa 4. Kasutatud kirjandus ​​Aves, T., Allan, K. S., Sujanthan , S., Henderson -Lee Wah , D., Rahimi , M., Shalca , S., Kishibe , T., Lin , S., Swartz , R. H., Dainty , K. N., &amp; Haywood , K. L. (2025). Evaluating measurement quality and feasibility of neurocognitive screening instruments for adult survivors of out-of-hospital cardiac arrest: A systematic review . In Resuscitation . Elsevier Ireland Ltd. https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2025.110793 ​Brooks, S. C., Clegg , G. R., Bray , J., Deakin , C. D., Perkins , G. D., Ringh , M., Smith, C. M., Link, M. S., Merchant, R. M., Pezo-Morales , J., Parr , M., Morrison , L. J., Wang , T. L., Koster , R. W., &amp; Ong , M. E. H. (2022). Optimizing Outcomes after Out-of-Hospital Cardiac Arrest with Innovative Approaches to Public-Access Defibrillation: A Scientific Statement from the International Liaison Committee on Resuscitation. In Circulation ( Vol . 145, Number 13). https://doi.org/10.1161/CIR.0000000000001013 ​ Caputo , M. L., Baldi , E., Burkart , R., Wilmes , A., Cresta , R., Benvenuti , C., Oezkartal , T., Cianella , R., Primi , R., Currao , A., Bendotti , S., Compagnoni , S., Gentile, F. R., Anselmi , L., Savastano , S., Klersy , C., &amp; Auricchio , A. (2024). Validation of Utstein-Based score to predict return of spontaneous circulation (UB-ROSC) in patients with out -of- hospital cardiac arrest . Resuscitation , 197. https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2024.110113 ​ Chen , D., Li, G., Huang , J., &amp; Li, Y. (2026). Superior Machine Learning Model for Post-Cardiac Arrest Mortality Prediction: A MIMIC-IV Cohort Study . Resuscitation Plus, 101223. https://doi.org/10.1016/j.resplu.2026.101223 ​E, B., ML, C., S, S., &amp; et al . (2020). An Utstein-based model score to predict survival to hospital admission: The UB-ROSC score . International Journal of Cardiology , 308, 84–89. https://www.internationaljournalofcardiology.com/article/S0167-5273(19)36379-X/fulltext ​ Gräsner , J. T., Herlitz , J., Koster , R., Ortiz , F. R., Wnent , J., Maurer , H., Masterson , S., Tjelmeland , I. B. M., Böttiger , B. W., &amp; Bossaert , L. (2014). EuReCa ONE - ONE month - ONE Europe - ONE goal . In Resuscitation ( Vol . 85, Number 10, pp . 1307–1308). Elsevier Ireland Ltd. https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2014.08.001 ​ Hellsén , G., Rawshani , A., Skoglund , K., Bergh , N., Råmunddal , T., Myredal , A., Helleryd , E., Taha, A., Mahmoud , A., Hjärtstam , N., Backelin , C., Dahlberg , P., Hessulf , F., Herlitz , J., Engdahl , J., &amp; Rawshani , A. (2023). Predicting recurrent cardiac arrest in individuals surviving Out-of-Hospital cardiac arrest. Resuscitation, 184. https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2022.109678 ​ Hessulf , F., Bhatt , D. L., Engdahl , J., Lundgren , P., Omerovic , E., Rawshani , A., Helleryd , E., Dworeck , C., Friberg , H., Redfors , B., Nielsen, N., Myredal , A., Frigyesi , A., Herlitz , J., &amp; Rawshani , A. (2023). Predicting survival and neurological outcome in out-of-hospital cardiac arrest using machine learning: the SCARS model. EBioMedicine, 89. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2023.104464 ​J-T, G., JE, B., JP, N., &amp; et al . (2024). Cardiac arrest and cardiopulmonary resuscitation outcome reports: 2024 update of the Utstein Out-of-Hospital Cardiac Arrest Registry template. Resuscitation, 201, 110288. https://www.resuscitationjournal.com/article/S0300-9572(24)00182-5/fulltext ​Lubi, K., &amp; Soone, H. ( n.d .). The necessity of a resuscitation registry in Estonia: qualitative approach based on expert interviews and document analysis. ​ Ni , P., Zhang , S., Zhang , G., Zhang , W., Zhang , H., Zhu , Y., Hu , W., &amp; Diao , M. (2025). Development and validation of machine learning-based prediction model for outcome of cardiac arrest in intensive care units. Scientific Reports, 15(1). https://doi.org/10.1038/s41598-025-93182-3 ​on Resuscitation (ILCOR), I. L. C. (2024). 2024 OHCA Utstein Template Update. https://ilcor.org/news/2024-ohca-utstein-template-update ​PPY, W., C-T, L., W, C., KTY, L., &amp; P-C, L. (2022). A spatiotemporal data mining study to identify high-risk neighborhoods for out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) incidents. Scientific Reports. https://www.nature.com/articles/s41598-022-07442-7.pdf ​R, B., van Schuppen H, H, K., EW, H., R, S., &amp; D, D. (2023). Where do we need to improve resuscitation? Spatial analysis of out-of-hospital cardiac arrest incidence and mortality. Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine , 31, 63. https://link.springer.com/article/10.1186/s13049-023-01131-8 ​ Reinhard , V., Vaasna , E., Kärgenberg , L., Laugamets , A., Kõrgvee, A., &amp; Kiirabi, T. (2010). Haiglaväline äkksurm, kaugtulemused haiglavälisest äkksurmast elustamise korral ning võimalused nende parandamiseks. In Eesti Arst ( Vol . 89, Number 11). ​ Sipria , A., Kirsimägi, Ü., Popov, A., &amp; Veber , A. (2016). Taaselustamine haiglaväliselt tekkinud südame äkksurmast. Tulemused. In Eesti Arst ( Vol . 95, Number 7). ​ Sunderland , N., Cheese , F., Leadbetter , Z., Joshi , N. V, Mariathas , M., Felekos , I., Biswas , S., Dalton , G., Dastidar , A., Aziz , S., McKenzie , D., Kandan , R., Khavandi , A., Rahbi , H., Bourdeaux , C., Rooney , K., Govier , M., Thomas, M., Dorman , S., … Johnson, T. W. (2023). Validation of the MIRACLE2 Score for Prognostication After Out-of-hospital Cardiac Arrest. Interventional Cardiology: Reviews, Research, Resources, 18. https://doi.org/10.15420/icr.2023.08 NB! Print view does not include fles that are attached to the form. Files should be printed out separately. TEET350 application 2026 Research project application Title in Estonian Üle-Eestilise haiglavälise kliinilisest surmast elustamise tulemuslikkuse retrospektiivne kohortuuring; Üle-Euroopalise haiglavälise elustamise registriga liitumine ja andmekvaliteedi parandamine läbi uuringu tulemuste. Title in English A nationwide retrospective cohort study on the outcomes of out-of-hospital clinical death resuscitation; joining the pan- European out-of-hospital resuscitation registry and improving data quality based on the study findings. Principal investigator Tuuli Volber Responsible Tallinn University of Technology, School of Information institution Technologies, Department of Health Technologies Study start date 01.06.2026 Study end date 01.01.2035 Fields of research 1.2 Computer and information sciences 2.6 Medical engineering 3.2 Clinical medicine 3.3 Health sciences Main objective of the study (in Estonian) Uuringu põhieesmärk on parandada Eestis haiglavälisel elustamisel kliinilisest surmast taaselustamise dokumenteerimise kvaliteeti, et võimaldada usaldusväärsemat prognostikat ja tõenduspõhist tervishoiuressursside planeerimist. Selle eesmärgi saavutamiseks hinnatakse retrospektiivses kohortuuringus ajavahemikul 01.01.2020–31.12.2025 haiglaväliselt taaselustatud patsientide elustamisandmete kvaliteeti TEHIKu andmebaasi põhjal (prognoositav valim ~4500 juhtu), jätkates andmete kogumist ja analüüsi prospektiivselt kuni aastani 2030. Uuring hõlmab riikliku andmekorje ühtlustamist ja integreerimist Euroopa elustamise registriga ning dokumenteerimispraktikate täiustamist, sealhulgas dokumenteerimist toetava digitaalse abivahendi piloteerimist ja selle abil kogutud andmete võrdlust rutiinsete registriandmetega. Main objective of the study (in English) The primary objective of the study is to improve the quality of documentation related to out-of-hospital 1 resuscitation from clinical death in Estonia, in order to enable more reliable prognostication and evidence- based healthcare resource planning. To achieve this objective, a retrospective cohort study will assess the quality of resuscitation data for patients resuscitated outside the hospital setting between 1 January 2020 and 31 December 2025, based on data from the TEHIK database (estimated sample size approximately 4,500 cases). Data collection and analysis will subsequently continue prospectively until 2030. The study also encompasses the harmonization of national data collection practices and integration with the European cardiac arrest registry, as well as the improvement of documentation practices, including the piloting of a digital documentation support tool and comparison of data collected through this tool with routine registry data. Other involved institutions Additional information Is this a student Yes project? Which subcommittee 3) Health Data and Data Science Subcommittee would you prefer to review your application? Will part of the study Yes be conducted outside Estonia? Research Location Countries EU European Union Briefly explain the Kuigi uuring viiakse läbi Eestis ning esmased andmetöötluse ja research activities analüüsi etapid toimuvad Eesti andmevaldajate ja uurija taking place outside Estonia vastutusel, on uuring osaliselt seotud rahvusvahelise koostööga Euroopa elustamise registriga. Uuringu raames kavandatakse riikliku elustamisandmestiku ühtlustamist ja edastamist Euroopa tasandi registrisse, eesmärgiga tagada andmete võrreldavus, kvaliteet ja pikaajaline säilitamine rahvusvahelises teadusraamistikus. Euroopa elustamise registrisse edastatakse üksnes pseudonüümitud ja standardiseeritud andmed, mis ei sisalda otseseid isikut tuvastavaid tunnuseid. Andmete edastamine toimub Euroopa Liidu piires ning vastavalt kehtivatele andmekaitsenõuetele, sh isikuandmete kaitse üldmäärusele (GDPR). Uurija ei edasta andmeid väljapoole Euroopa Liitu ega oma kontrolli registri edasise andmekasutuse üle, mis toimub vastavalt vastava registri andmehalduse ja juurdepääsu reeglitele. On arvestatud võimalusega, et Euroopa elustamise registrisse 2  edastatud andmeid võidakse tulevikus kasutada Euroopa- ülesteks koondanalüüsideks. Sellisel juhul toimub andmete kasutamine registri kehtivate eetikareeglite, andmekaitsemeetmete ja juurdepääsuprotseduuride alusel ning eraldiseisvate uurimisprojektide raames. Käesoleva uuringu vastutav uurija ei osale ega vastuta andmete edasise sekundaarse kasutamise eest väljaspool käesoleva uuringu eesmärke. Andmete edasine kasutamine toimub üksnes agregaat- ja pseudonüümitud kujul ning ei võimalda üksikisikute tuvastamist. Selline lähenemine vastab nii andmekaitse põhimõtetele kui ka teaduseetika nõuetele ning on kooskõlas Helsingi deklaratsiooni privaatsuse ja konfidentsiaalsuse põhimõtetega. Has the study or any No part of it been submitted for review to another ethics committee in Estonia or abroad? Additional information about previous or concurrent reviews Has artificial Yes intelligence been used in preparing the application or any of its parts? Please explain for Käesoleva töö koostamisel kasutati tehisaru‑põhist kirjutamis- what purpose and to ja analüüsimistööriista Microsoft 365 Copilot, mille ülesanne oli what extent AI was used toetada keelelist toimetamist, tekstilise väljenduse selgust ja struktuuri kujundamist. Kõik teaduslikud otsused ja sisu, andmetõlgendused ja järeldused pärinevad uurijate meeskonnalt. Principal investigator 3  Person Degree Institution and occupation Start date End date CV Tallinn University of Technology, School of Information Technologies, Department of Health EST Tuuli Master's Technologies, Junior Research Fellow (1,00), Tallinn 01.06.2026 01.01.2035 / Volber Degree Health University of Applied Sciences, Chair of ENG Nursing , lecturer-teacher (1,00), Tallinn Health Care College, Nursing, teatcher Other researchers involved (main executors, collaborators) Institution and Role Person Degree Start date End date CV occupation Main Eno-Martin EST / 01.06.2026 01.01.2035 executor Lotman ENG Main Doctor's EST / Elli Valla 01.06.2026 01.01.2035 executor Degree ENG Main Katrin Gross- Doctor's EST / 01.06.2026 01.01.2035 executor Paju Degree ENG 3.1. Funding Funding sources [311] Kogu uuring viiakase läbi põhitöö raames ja uurijatele lisatasusid ei maksta. Estimated total cost of 0 the study [312] Related projects [313] 3.2. Compensation and insurance for participants Will participants No receive compensation (monetary and/or non- monetary) for taking part in the study? [321] Amount of compensation and/or description and 4 description and justification of non- monetary compensation [321a] Is insurance coverage No for participants required for conducting the study? [322] Explanation of insurance coverage [322a] 4.1. Background, purpose, and justifcation of the study Brief overview of Eestis on teostatud samal teemal kaks olulisemat uuringut: previous studies on 1) Haiglavälise äkksurma elustamine Eestis (1999–2013) ​ the same topic [411] (Sipria et al., 2016)​ Selles prospektiivses kohort-uuringus analüüsiti 8586 haiglavälist elustamiskatset. Uuringus selgus, et tunnistajate juuresolekul tekkinud äkksurma korral oli edukas taaselustamine 10,2% juhtudest. Kusjuures elulemus paranes ajas 9,4% (1999-2003) ja 13,8% (2009-2013)Kiirabi reageerimisaeg kauem kui 10 min vähendas ellujäämist (OR=0,37) ja taaselustamise kestus enam kui 20 min seostus väga madala ellujäämisega (OR=0,09). 2) Haiglavälise äkksurma kaugtulemused ja elukvaliteet. Eesti Arst, 2010; ​(Reinhard et al., 2010)​ Uuringu tulemusena näidati et haiglast kirjutatakse välja ~10% tunnistajatega äkksurma juhtudest ning 1 kuni 5 aasta elulemus on enam kui 60%. Samas elukvaliteet on madalam kui üldrahvastiku keskmine (füüsiline võimekus, sotsiaalne toimetulek, üldine tervis). Globaalsetest registritest on teada, et äkksurmast taaselustamise üldine prognoos elulemusele ning neuroloogilisele taastumisele on halb. Euroopas esineb ligi 350 000 haiglavälist südame äkksurma juhtu aastas (​ Gräsner et al., 2014)​. Suurem osa neist, kellel suudetakse taastada efektiivne vereringe, on haiglasse jõudes teadvuseta ning vajavad käsitlust intensiivravi osakonnas. Sealt kirjutatakse elusana välja 30–55% reanimeeritud patsientidest. 5 Osal neist esineb hilisemas elus kognitiivseid häireid ja psühholoogilisi probleeme. Neuroloogilise kaugtulemuse hindamiseks kasutatakse levinud hindamisskaalasid (CPC - cerebral performance category; GCS - Glasgow coma scale; mRS - modified Rankin scale), kuid neid skaalasid ei dokumenteerita Eestis süstemaatiliselt. Palju on varasemalt uuritud neuroloogilise kahjustuse patofüsioloogiat. Kliinilise surma korral verevarustuse katkedes tarvitatakse aju energiavarud 5 minuti jooksul. Hapniku ja energia defitsiit põhjustavad elektrokeemilise transmembraanse gradiendi kadumise, mis katkestab sünaptiliste ühenduste ülekanded ja aktsioonipotentsiaalide tekke. Vabanenud glutamaat ja rakusisene kaltsium kuhjuvad ning see protsess tingib raku hukkumise. Vereringe taastumisega kaasnevad reperfusioon ja reoksügenistatsioon, need aga kutsuvad esile edasist närviraku kahjustust. Hüpereemia tekitab esialgu mikrotsirkulatsiooni häireid, millele hiljem järgneb vasomotoorsest paralüüsist globaalne ja multifokaalne hüpoperfusioon. Reoksügenisatsioon tekitab mitmeid keemilisi kaskaade, mis põhjustavad oksüdatiivset kahjustust. Muutused põletikureaktsioonis aktiveerivad endoteliaalrakke ja leukotsüüte, need süvendavad omakorda koekahjustust. Hüpoksilise ajukahjustuse ravis pole vaatamata intensiivravi võimaluste olulisele paranemisele märkimisväärset arengut toimunud. Viimastes ravijuhendites peetakse elustamisjärgses seisundis haigetel palaviku vältimist ning homeostaasi säilitamist oluliseks hüpoksilise ajukahjustuse vähendamiseks. Prekliiniliste ja kliiniliste uuringute alusel on leitud mitmeid faktoreid, mis ennustavad neuroloogilse taastumise prognoosi vereringe taastumise järel. On näidatud, et neuroloogilist prognoosi ja suremust mõjutavad oluliselt näiteks kliinilise surma kestus, varajane elustamisevõtete kasutamine, vanus ning südameseiskuse vorm. Üks enim valideeritud skoore, mis ennustab taaselustamise järgselt neuroloogilise taastumise tõenäosust on MIRACLE2 ​(Sunderland et al., 2023).​ Üks olulisemaid taaselustatud patsientide käsitluse komponente on võimalikult 6 täpne ning varajane neuroloogilise prognoosi hindamine. Neuroloogilist prognoosi hinnatakse kompleksse algoritmi alusel, mille moodustavad elektroentsefalograafia (EEG), piltdiagnostika (nt kompuutertomograafia ja aju magnetresonantstomograafia), ajutüve reflekside hindamine, vereanalüüsid (näiteks neuronspetsiifiline enolaas) jt. Edukad elustamise registrid mujal, erakorralisest meditsiiniabist lähtuvad: sisaldavad OHCA (haiglaväline südameseiskus) sündmuskoha andmeid, haiglavälise elustamise ROSC (spontaanse vereringe teke) kohta ning võivad sisaldada põhilisi intensiivravi osakonna andmeid. Väheste registrite kohta on vabalt kättesaadavad täpsed andmekoosseisud ja väljade definitsioonid. Näited: ICNARC Case Mix Programme (UK) Suurbritannia riiklik intensiivravi audit. Kogub patsientide juhtumipõhist infot intensiivravi osakondade kvaliteedi, juhtumite raskuse ja tulemite kohta. ANZICS Adult Patient Database (Austraalia & Uus-Meremaa) Hõlmab peaaegu kõiki intensiivravi osakondasi Austraalias ja Uus-Meremaal. https://www.anzics.org/adult-patient-database- apd/NICE (Holland) Rahvuslik ICU (intensiivravi osakond) kvaliteedi register ja uurimisplatvorm. SIR (Rootsi intensiivraviregister) Kogub kõik ICU juhtumid riiklikult. eICU Collaborative Research Database (USA) Mitmekeskuseline ( 200+ haiglat) ICU telemeditsiini andmestik. https://eicu- crd.mit.edu/gettingstarted/access/ CARES (Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival, USA) Haiglaväliste südameseiskuste register. https://mycares.net/sitepages/hospitaldataelements.jsp GWTG- Resuscitation (USA, American Heart Association) Haiglasiseste südameseiskuste register ja kvaliteediprogramm. Andmeelementide loendid ja CRF ei ole avalikud; ainult osalejatele. EuReCa THREE Euroopa rahvusvaheline taaselustamise register 1. september 2022 kuni 30. November 2022. Uuringu uudsus: tehisintellekti kasutamine andmeanalüüsis, kiirabide paiknemise parameetrite paikapanek ressursikasutuse sihipärase kasutuse eesmärgil ja võimaliku dokumenteerimise abivahendi rakendamine- häälemudeli kasutamine ning selle piloteerimine poole aasta vältel. 7 Study objective, Uuringu erinevates etappides hinnatakse mitmeid summary, and taaselustamise protsessi, dokumenteerimise ja ravi kvaliteedi justification [412] aspekte. Uurimisküsimused: 1. Hinnatakse olemasolevat andmebaasi kogunenud struktuursete andmete vastavust Utsteini standardile (Lisa 2), et tuvastada süsteemsed lüngad? 2. Mil määral vastab Eesti OHCA (out-of-hospital cardiac arrest) register Utsteini 2024 standardi põhi‑ ja lisamuutujatele ning millised on peamised kogutud andmelüngad? 3. Hinnatakse millised andmekvaliteedi probleemid (vastuolud, ajamonotoonsuse rikkumised, vähene eristusvõime) mõjutavad kõige enam elulemuse hindamise täpsust? 4. Kas olemasolevate andmete põhjal on võimalik adekvaatselt hinnata ellujääjate neuroloogilist kaugtulemust ning kas andmekaevet on võimalilk teha TI-vahenditega? 5. Kas häälmudeli piloteerimine (elustamise dokumenteerimine ei sõltu enam mälul vaid on täielikult taasesitatav), Tallinna Kiirabi brigaadidel, poole aasta vältel, annab erinevad tulemused võrreldes TEHIKU andmetega? 6. Kuidas mõjutab andmekvaliteedi paranemine ruumi‑ajalisel OHCA analüüsil saadavaid tulemusi (kuum-kohad, riskipiirkonnad) ning millist lisaväärtust annab see kiirabiressursi paigutamise ja reageerimisaja optimeerimisele? Hüpoteesid: H1: Kas Eesti OHCA register jätab olulise osa Utstein 2024 põhiandmetest kas osaliselt või täielikult täitmata, eriti dispetšeri ja ajapõhiste protsessimuutujate osas. Utstein 2024 toob välja, et dispetšeri andmed, ajapunktide täpsus ja uued laiendatud protsessimuutujad on globaalselt sageli alaesindatud. (E et al., 2020; on Resuscitation (ILCOR), 2024) H2: Dokumenteeritud andmetes on puudulikud või ebatäpsed ajapunktid (nt esimese kompressiooni aeg, esimese šoki aeg, EMS‑i reageerimisaeg, esmane rütm ja bystander‑CPR kirjed), mis mõjutavad peamiselt ellujäämisprognooside täpsust. Uuringud näitavad, et just need tunnused on olulised ellujäämise ennustajad. (Caputo et al., 2024; Hellsén et al., 2023; Hessulf et al., 2023) 8 H3: Paremini struktureeritud sündmuse koordinaadid ja ajad võimaldavad tuvastada oluliselt täpsemaid OHCA ruumi‑ajalisi klastreid, parandades kiirabi teenuse katvust ja reageerimise kiirust. H4: Olemasolevate andmete põhjal on võimalik kalkuleerida MIRACLE2 skoori ning seda valideerida neuroloogilise kaugtulemuse prognostikaks Eestis (Sunderland et al., 2023) H5: Vabateksti väljadest ning raviarvete andmetest on võimalik kalkuleerida TI-vahendite abiga levinumaid neuroloogilise kaugtulemuse skoore (CPC, GCS, mRS). Olemasolevaid andmeid on võimalik kasutada, et valideerida hulgiparameetrilisi TI-l põhinevaid andmemudeleid, mis ennustavad taaselustamise järgset pikaaegset elulemust (Chenet al., 2026) ning haiglasisest suremust (Ni et al., 2025). Struktureeritud ja vabateksti andmete põhjal on võimalik kalkuleerida kaasuvate haiguste koormust Charlsoni (CCI) ja Elixhauser kaasuvate haiguste skoori (Quan 2005) ning neid skoore valideerida haiglasisese ja pikaaegse suremuse prognostikas. H6 Tallinna Kiirabi brigaadidel poole aasta vältel piloteeritav häälpõhine elustamise dokumenteerimise mudel annab elustamissündmuste dokumenteerimisel statistiliselt oluliselt erinevaid ja täielikumaid tulemusi võrreldes TEHIKu andmetega, kuna dokumenteerimine pole enam retrospektiivne, vaid dokumenteerimne tomiub paraleelselt elustamisega. H7 OHCA andmekvaliteedi paranemine mõjutab statistiliselt oluliselt ruumi‑ajalise analüüsi tulemusi, sealhulgas kuum‑alade (hot-spot) ja riskipiirkondade tuvastamist, ning annab lisaväärtust kiirabiressursside paigutamise ja reageerimisaja optimeerimisel. Hot‑spot analüütika (KDE, Getis‑Ord Gi*, SaTSca n) eeldab täpseid ruumi‑aja andmeid (PPY et al., 2022; R et al., 2023) Hot‑spot ja ruumi- aja analüüs on kasutatud kõrge riskiga piirkondade leidmisel ja seostatud lühema reageerimisajaga. (PPY et al., 2022) Elustamisjuhtumite sagedus. Eestis toimub igal aastal hinnanguliselt 400-600 haiglavälist elustamisjuhtumit (www.tai.ee). Sotsiaalministeeriumi statistika on teine, vaadates Lisa 5, Tabel 1, seega on väga vajalik täpsem analüüs. Kokkuvõttes aitab põhjalik statistika ja analüüs parandada kiirabiressursi jaotust, toetada teadlikku 9  poliitikakujundamist ja edendada rahvusvahelist koostööd ​(Lubi & Soone, n.d.)​ Samuti saame teha Sotsiaalministeeriumile ettepanekud erinevate skaalade lisamiseks tavapraktikasse. Ülemaailmselt on teada, et andmete leidmine neuroloogilise staatuse täpsustamiseks on väga raske, mida kirjeldab ka Aves,T oma artiklis ​(Aves et al., 2025)​. Põhineb Utstein 2024 uuendusel, mis rõhutab täpsemaid definitsioone, ajapunktide kvaliteeti, dispetšeri rolli ning struktureeritud põhi- ja lisamuutujaid. ​(Brooks et al., 2022)​ 4.2. Sample and research methodology Description of the Valim sample [421] Valim: kõik patsiendid, kellel on dokumenteeritud elustamiskaart e-kiirabi elustamismoodulis 01.01.2020– 31.12.2025; ~4500 juhtumit. Prospektiivselt lisandub kuni 2030 ~680 juhtu/a. Praktilise töö käigus on olnud tähelepanekuid, et osadel juhtudel jääb elustamiskaart täitmata, mis tähendab tõsist lünka andmekvaliteedis. Seepärast teeme Tehikule päringu ka täiendavate kiirabikaartide kohta RHK-10 diagnoosikoodidega: I46.0 Südameseiskus eduka taaselustamisega I46.1 Kardiaalne äkksurm (nii kirjeldatud) I46.9 Täpsustamata südameseiskus Kontrollgrupiks on fibrilleeritavate ja mitte fibrilleeritavate rütmidega patsiendid. Kaasamiskriteeriumid: kõik elustamiskatsega patsiendid. Väljajätmiskriteeriumid: puuduvad. Data collection [422] Primaarandmed TEHIKu tervise infosüsteemist: kiirabikaartide elustamismoodul (protsessi parameetrid) ja ellujäänute epikriisid kuni 1 aasta. TEHIK väljastab pseudonüümitud CSV. Andmekoosseisude ühendamine TEHIKu tasandil; uurijale edastatakse ühendatud andmestik. Andmekoosseis on kirjeldatud lisas 1. Surmapõhjuste register. Data analysis [423] Uuring on populatsioonipõhine retrospektiivne ning prospektiivne kohortuuring, mille eesmärk on hinnata haiglavälise südameseiskuse esinemissagedust, 10 ellujäämist ja neuroloogilist lõpptulemust Eestis. Analüüs hõlmab kõiki juhte, kus kiirabibrigaad alustas elustamist perioodil 01.01.2020–31.12.2025. Uuringuperiood vältab prospektiivselt aastani 2030, hinnates igal aastal uuesti samu andmeid, et täiendada Eesti andmeid Euroopa registris. Hinnanguline retrospektiivne valim on ligikaudu 4500 juhtu, millele lisandub igal järgneval aastal ~680 juhtu. Andmed väljastab TEHIK pseudonüümitud kujul, mis tähendab, et kliinilised andmed on eraldatud isikuandmetest ning uurijal puudub võimalus konkreetseid isikuid identifitseerida. Selline lähenemine vastab GDPR nõuetele ja rahvusvahelistele standarditele, sh Utsteini protokollile. Primaarandmed pärinevad kiirabikaartide elustamismoodulist, mis sisaldab elustamisprotsessi parameetreid (rütm, CPR kvaliteet, AED kasutus, reageerimisaeg). Kaugtulemus hinnatakse ellujäänute puhul epikriiside alusel kuni ühe aasta jooksul pärast elustamissündmust. Neuroloogiline seisund määratakse CPC (Cerebral Performance Category) skaalal 30 ja 180 päeva järel, kus CPC 1–2 viitab heale või rahuldavale neuroloogilisele funktsioonile. Andmete analüüs toimub Utsteini meetodi alusel, mis tagab süstemaatilise lähenemise ja võimaldab tulemuste rahvusvahelist võrdlust. Kõiki andmed säilitatakse krüpteeritult andmebaasis ning juurdepääs on ainult vastutava asutuse uurijatel kasutades id- kaarti ja kaheastmelist identifitseerimist. Uuring ei hõlma invasiivseid protseduure ega sekkumist, tegemist on retrospektiivse andmeanalüüsiga, mille risk osalejatele on olematu. Projekti eetiline raamistik järgib STROBE juhiseid ja „ethics by design“ põhimõtet, tagades privaatsuse, konfidentsiaalsuse ja andmete turvalisuse. Tulemused aitavad optimeerida kiirabiressursse, täiustada elustamisprotokolle ja parandada ellujäämist, pakkudes olulist kasu rahvatervisele. Utsteini 2024 meetod (lisa 1); kirjeldav statistika; võrdlused rütmide ja ellujäämise osas; Neuroloogilise kaugtulemi hingamiseks CPC 30 ja 180 päeva peale elustamissündmust. Andmete eeltöötlus hõlmab puuduvate väärtuste käsitlemist, mille puhul lähtutakse puuduvate andmete mahust ja jaotusmustrist ning rakendatakse kas 11 sobivaid imputatsioonimeetodeid või eemaldatakse vastavad vaatlused eelnevalt määratletud kriteeriumide alusel. Lisaks viiakse läbi erindite tuvastamine ja käsitlemine, kasutades statistilisi meetodeid ebanormaalsete väärtuste identifitseerimiseks. Lisaks viiakse läbi erindite tuvastamine ja käsitlemine, kasutades statistilisi meetodeid ebanormaalsete väärtuste identifitseerimiseks. Arvestades valimi suurust (~4500 juhtu), eeldatakse, et statistiliselt tuvastatavate erindite osakaal jääb mõne protsendi piiresse. Erindite käsitlemine toimub juhtumipõhiselt, hinnates, kas tegemist on dokumenteerimisvea, andmestiku ebatäielikkuse või kliiniliselt põhjendatud äärmusega. Erindite eemaldamist valimist tehakse üksnes metoodiliselt põhjendatud juhtudel, et vältida kallutatust ja säilitada andmete kliiniline tähendus. Masinõppemeetodite rakendamise eel normaliseeritakse ja standardiseeritakse arvulised tunnused, et viia need võrreldavale skaalale. Samuti hinnatakse erinevate füsioloogiliste näitajate informatiivset väärtust ning viiakse läbi tunnuste valik, et määrata mudelite sisendiks sobivaimad tunnused. Valimi iseloomustamiseks kasutatakse kirjeldava statistika meetodeid. Andmete visualiseerimiseks rakendatakse erinevaid graafilisi esitusi, sealhulgas jaotusgraafikuid. Füsioloogiliste parameetrite ja elustamise andmete vaheliste seoste hindamiseks kasutatakse korrelatsioonanalüüsi ning vajadusel ka mitmese regressiooni mudeleid. Elustamise andmete objektiivseks hindamiseks rakendatakse klassifitseerimis- ja/või regressioonimudeleid. Klassifitseerimismudeleid kasutatakse juhtudel, kus uuritavaks tulemuseks on diskreetne või kategooriline tunnus (näiteks kliiniline tulemus, dokumenteerimise täielikkuse klass või elulemusklass). Regressioonimudeleid rakendatakse olukordades, kus tulemuseks on pidev või kvantitatiivne näitaja (näiteks ajavahemikud, füsioloogiliste parameetrite väärtused või prognostilised skoorid). Mudelite valik põhineb tulemuse muutujate omadustel, andmete struktuuril ja kliinilisel tõlgendatavusel. Mudelite treenimisel ja hindamisel kasutatakse ristvalideerimist, et tagada analüüsi tulemuste üldistatavus ja vältida üleõppimist. Mudelite toimivust hinnatakse sobivate jõudlusmõõdikute abil. Arvestades kliinilise konteksti eripära ja vajadust tulemuste mõistetavuse järele, rakendatakse mudelite selgitusmeetodeid, mis võimaldavad hinnata üksiktunnuste panust mudeli 12  ennustustesse ning toetavad kliinilist usaldust mudelite väljundite suhtes. 5.1. Recruitment and informing of participants Are people directly No involved as participants in the study? [511] Recruitment of participants [511a] Justification for including vulnerable participants [512a] 5.2. Impact of the study on participants Procedures and activities with participants [521] Description of physical intervention [522a] Description of mental strain or risk of mental health impairment [523a] 5.3. Use of human biological material Is human biological No material collected, used, or stored during the study? [531] Description of collection and use of biological material [531a] 13 5.4. Use of artifcial intelligence Is artificial intelligence Yes used in the study? [541] Description of artificial Eesmärk ja võimekus: Masinõppe meetodeid kasutatakse intelligence use [541a] andmeanalüüsis, prognostiliste mudelite väljatöötamisel (sh MIRACLE2, Charlsoni ja Elixhauseri skooride kalkuleerimiseks vabatekstist) ning prospektiivse dokumenteerimise süsteemi loomisel. Masinõppe eetilised riskid seonduvad peamiselt andmekaitse, õiglusprintsiipide, läbipaistvuse, vastutuse ja kontekstitundlikkusega. Nende riskide maandamine eeldab ethics‑by‑design lähenemist, ranget inimkontrolli, selgitusmeetodite kasutamist ning mudelite rakendamist üksnes otsustustoena, mitte iseseisva otsustajana. Andmete struktuurseks ühtlustamiseks ja rahvusvahelise võrreldavuse tagamiseks viiakse uuringus kasutatavad andmed võimalusel üle OMOP Common Data Model (OMOP‑CDM) standardile. See võimaldab standardiseeritud andmestruktuuri rakendamist ning tagab kooskõla rahvusvaheliste terviseandmete analüüsi praktikatega. Analüüsiks kasutatakse OHDSI kogukonna ATLAS tarkvara, mis toetab nii kirjeldavat statistikat, kohortuuringute läbiviimist kui ka prognostiliste mudelite arendamist standardiseeritud andmestikul. Masinõppe meetodeid kasutatakse andmeanalüüsis eelkõige prognostiliste mudelite väljatöötamiseks, olemasolevate kliiniliste riskiskooride rakendamiseks ning otsustustoe kontseptsioonide hindamiseks. Sealhulgas võimaldab OMOP‑põhine andmemudel koos sobivate loomuliku keele töötluse (NLP) meetoditega arvutada selliseid kliinilisi skooringusüsteeme nagu MIRACLE2, Charlsoni ja Elixhauseri komorbiidsusindeksid ka struktureerimata tekstist, parandades andmete kasutatavust ja võrreldavust. Masinõppe eetilised riskid seonduvad peamiselt andmekaitse, õiglusprintsiipide, läbipaistvuse, vastutuse ja kontekstitundlikkusega. Nende riskide maandamiseks rakendatakse ethics‑by‑design lähenemist, mis hõlmab pseudonüümitud andmete kasutamist, ranget inimkontrolli, selgitusmeetodite rakendamist ning masinõppemudelite kasutamist üksnes otsustust toetava tööriistana, mitte iseseisva otsustajana. Mudelite väljundeid ei kasutata kliiniliste otsuste automatiseerimiseks, vaid analüütilise ja teadusliku toena. Masinõppemeetodite õiguspärase, eetilise ja metoodiliselt 14  põhjendatud kasutamise eest vastutab vastutav uurija Tuuli Volber, tagades vastavuse kehtivatele õigusaktidele, teaduseetikale ja uuringu eesmärkidele. 5.5. Ethical risks and their mitigation Respect for participants [551] Uuringus teostatakse retrospektiivne andmeanalüüs pseudonüümitud andmetel ning prospektiivselt kaasatakse patsiendid, kes on elustamissündmuse ajal enamasti teadvuseta; seetõttu on andmete töötlemine ilma teadliku nõusolekuta põhjendatud, et vältida ellujäämiskallet (survival bias), ning see on kooskõlas Helsingi deklaratsiooni artikliga 30 ja ülekaaluka avaliku huviga. Vastavus IKS § 6 lg 3 p 1-3 § 6 lg 3 p 1 – ülekaalukas avalik huvi Käesolev uuring vastab ülekaaluka avaliku huvi kriteeriumile, kuna selle eesmärk on parandada haiglavälise elustamise dokumenteerimise kvaliteeti, andmete võrreldavust ja analüüsitavust riiklikul tasandil. Haiglaväline südameseiskus on kõrge suremusega seisund, mille käsitlus mõjutab otseselt elanikkonna tervisetulemusi, tervishoiuressursside kasutust ning tervishoiusüsteemi toimivust. Uuringu tulemused võimaldavad hinnata ja täiustada elustamise praktikaid, toetada tõenduspõhist otsustamist ning panustada riikliku ja rahvusvahelise elustamisandmestiku kvaliteedi parandamisse, sealhulgas Euroopa elustamise registri ajakohastamisse. Selline teaduslik ja süsteemne andmete kasutamine teenib selgelt avalikku huvi ning ületab üksikisiku andmetöötlusega seotud minimaalse riski. § 6 lg 3 p 2 – eesmärgi saavutamise võimatus muul viisil Uuringu eesmärke ei ole võimalik saavutada anonüümsete andmete või üksnes nõusolekul põhineva andmekogumise kaudu. Anonüümsete andmete kasutamine välistaks eri andmeallikatest pärinevate kliiniliste andmete linkimise ning pikemaajalise jälgimise, mis on vajalik nii andmekvaliteedi hindamiseks kui ka prospektiivseks ajakohastamiseks Euroopa registris. Samuti ei ole realistlik küsida teadlikku nõusolekut retrospektiivselt kõigilt uuringuperioodil elustatud patsientidelt, arvestades nii ajavahemikku, patsientide suremust kui ka kontaktandmete puudumist. Seetõttu on pseudonüümitud andmete kasutamine ainus proportsionaalne ja teostatav viis uuringu eesmärkide saavutamiseks. § 6 lg 3 p 3 – andmesubjekti õiguste kaitse Andmesubjektide õiguste ja huvide kaitse tagatakse pseudonüümitud andmete kasutamisega, mille puhul isikut otseselt tuvastavad andmed on eemaldatud ning pseudonüümivõti ei ole uurijatele kättesaadav. Andmeid töödeldakse üksnes teadusuuringu eesmärgil ning rakendatakse asjakohaseid tehnilisi ja korralduslikke turvameetmeid, sealhulgas ligipääsupiiranguid, logimist ja turvalist andmetöötluskeskkonda. Uuring ei hõlma sekkumist patsiendi ravisse ega mõjuta tema õigusi või ravivalikuid. Prospektiivses osas ei koguta täiendavaid isikuandmeid ega sekkuta patsiendi raviprotsessi. Andmete kogumine põhineb rutiinsel kliinilisel dokumenteerimisel ning riiklikel registritel. Uurija ei oma ligipääsu otseselt tuvastatavatele isikuandmetele ning ei tee individuaalseid otsuseid patsientide kohta. Kõik andmetöötluse etapid on dokumenteeritud uuringu protokollis ja andmehaldusplaanis. Selline lähenemine tagab, et uuring vastab kehtivatele õigusaktidele ning kaitseb nii andmesubjekte kui ka uurijat võimalike õiguslike riskide eest. Masinõppe ja andmeanalüüsi õiguspärase, eetilise ja metoodiliselt põhjendatud kasutamise eest vastutab 15 vastutav uurija Tuuli Volber, tagades vastavuse kehtivatele õigusaktidele, teaduseetika põhimõtetele ja eetikakomitee otsustele Benefits and harms associated with the study [552] Uuringuga ei kaasne uuritavatele otsest ega kaudset füüsilist või vaimset kahju. Tegemist on pseudonüümitud andmetel põhineva vaatlusuuringuga, milles ei toimu sekkumist, ravi muutmist ega otsest kontakti uuritavatega. Isikuandmete töötlemisega seotud riskid on viidud miinimumini ning uuring ei mõjuta uuritavate õigusi ega kohustusi. Kas ja kuidas on tagatud uuritavate autonoomia? Uuring põhineb retrospektiivsetel ja prospektiivsetel rutiinselt kogutud terviseandmetel ning ei hõlma sekkumist patsiendi raviprotsessi ega individuaalsete kliiniliste otsuste mõjutamist. Seetõttu ei ole patsientide autonoomiat otseselt piiratud. Retrospektiivses osas ei ole teadliku nõusoleku küsimine realistlik ega proportsionaalne, arvestades uuritavat ajavahemikku, patsientide suremust ning kontaktandmete puudumist. Prospektiivses osas kasutatakse üksnes rutiinse dokumenteerimise käigus kogutavaid andmeid ning ei koguta täiendavat teavet uurimise eesmärgil. Andmeid töödeldakse pseudonüümitud kujul ning uurijal puudub võimalus konkreetseid isikuid tuvastada. Selline lähenemine on kooskõlas autonoomia põhimõttega, kuna välditakse põhjendamatut sekkumist isikute õigustesse ja valikuvabadusse. Kas uuring võib põhjustada kahju (sh kaudset kahju)? Uuring ei põhjusta otsest füüsilist ega psühholoogilist kahju, kuna ei hõlma sekkumisi ega kontakti patsientidega. Siiski on hinnatud võimaliku kaudse kahju riski, sealhulgas ohtu, et analüüsist tulenevad järeldused võivad olla eksitavad andmekvaliteedi piirangute, kallutatuse või metodoloogiliste eelduste tõttu. Selle riski maandamiseks hinnatakse süstemaatiliselt andmete kvaliteeti, käsitletakse analüüsi piiranguid selgesõnaliselt ning välditakse individuaalseid või normatiivseid järeldusi. Masinõppemudeleid kasutatakse üksnes analüütilise ja teadusliku tööriistana ning nende väljundeid ei rakendata iseseisva kliinilise otsustamise alusena. Kas uuringu tulemused võivad viia stigmatiseerimiseni? On hinnatud võimalust, et teatud tulemused võiksid tahtmatult stigmatiseerida konkreetseid populatsioonirühmi (nt vanuse, soo, kaasuvate haiguste või sotsiaalsete tunnuste alusel). Selle vältimiseks keskendub uuring süsteemsete mustrite ja andmekvaliteedi hindamisele, mitte üksikisikute või rühmade väärtushinnangulisele võrdlemisele. Tulemusi esitatakse agregaatandmetena ning rõhutatakse konteksti, metodoloogilisi piiranguid ja mitmetegurilisi põhjusseoseid. Selline lähenemine vähendab riski, et uuringutulemusi tõlgendataks viisil, mis võiks kaasa tuua ebaõiglasi üldistusi või stigmatiseerimist. Kuidas on tagatud õigluse printsiip? Õigluse põhimõte on tagatud kaasava ja erapooletu uuringudisaini kaudu. Analüüsi kaasatakse kõik uuringuperioodil haiglaväliselt elustatud patsiendid vastavalt eelnevalt määratletud kriteeriumitele, sõltumata demograafilistest või kliinilistest tunnustest. Uuring ei eelista ega välista ühtegi rühma ning tulemused on suunatud tervishoiusüsteemi kui terviku parandamisele. Analüüsides hinnatakse ka võimalikke erinevusi andmete kättesaadavuses ja kvaliteedis, et vältida varjatud kallutatust. Kuidas on käsitletud metodoloogilisi kallutatusi (nt survival bias)? Uuringus arvestatakse ellujäämuskalduvuse (survival bias) võimalusega, mille puhul analüüsi satuvad ebaproportsionaalselt sagedamini patsiendid, kelle andmed on paremini kättesaadavad. Seda kallutatust käsitletakse nii analüüsi planeerimisel kui ka tulemuste tõlgendamisel ning vastavad piirangud kirjeldatakse selgesõnaliselt. See aitab vältida põhjendamatult optimistlikke või eksitavaid järeldusi. Vastavus Helsingi deklaratsiooni põhimõtetele 16 Uuring on kooskõlas Helsingi deklaratsiooni põhimõtetega, järgides eelkõige: inimväärikuse ja privaatsuse austamist pseudonüümitud andmete kasutamise kaudu; riskide ja kasu proportsionaalsuse põhimõtet, kuna uuring ei too kaasa täiendavat sekkumist ega riski; teaduslikku põhjendatust ja läbipaistvust, sh metoodika ja piirangute selget kirjeldamist; vastutuse põhimõtet, mille kohaselt vastutav uurija tagab uuringu eetilise ja õiguspärase läbiviimise. Rahvusvahelisse registrisse ühinemine teenib selget avalikku huvi, võimaldades võrrelda Eesti elustamispraktikaid teiste Euroopa riikidega, parandada andmekvaliteeti ning toetada tõenduspõhist tervishoiu arendamist. Samas on rakendatud proportsionaalsed meetmed andmesubjektide õiguste kaitseks, sealhulgas: pseudonüümitud andmete kasutamine, isikute otsese tuvastamise välistamine, andmete edastamine üksnes EL-siseselt, selge rollijaotus andmevaldaja, uurija ja rahvusvahelise registri vahel. Other ethical risks [553] Uuringu läbiviimisel järgitakse STROBE juhiseid ning ethics‑by‑design põhimõtteid kogu andmetöötluse ja analüüsi vältel. Tehisintellekti prototüüpe testitakse üksnes simuleeritud andmetel, et vältida mõju tegelikele isikutele. Kõigis uurimisprotsessi etappides on tagatud inimkontroll ning automatiseeritud otsuseid üksikisikute kohta ei tehta. Uurimisprotsess ja analüüsietapid dokumenteeritakse läbipaistvalt ja jälgitavalt. Andmetöötlus toimub turvalises keskkonnas, kasutades krüpteerimist ja rangelt piiratud ligipääsuõigusi. 6.1. Personal data processing control questions Are personal data Yes processed in the study? [611] Explanation for not processing personal data [611a] 6.2. Origin of personal data Are personal data Yes processed that are not collected directly from the individual? [621] Are personal data Yes processed from national databases or registries? [622] 17 Which national c 1) gene bank d e f g databases are used in b 2) health information system c d e f g the study? [623] c 3) cancer registry d e f g c 4) cancer screening registry d e f g c 5) pregnancy information d e f g system c 6) myocardial infarction d e f g registry c 7) tuberculosis registry d e f g c 8) drug treatment database d e f g b 9) causes of death registry c d e f g c 10) Infectious diseases d e f g registry c 11) prescription center d e f g c 12) health insurance fund d e f g database c 13) other d e f g Explanation regarding Uuringus kasutatakse TEHIKu poolt pseudonüümitud kujul the use of data from ettevalmistatud andmeid. databases [623] TEHIK eemaldab kõik otsesed identifikaatorid ning pseudonüümi võti jääb üksnes andmevaldaja valdusesse, mistõttu uurijal ei ole võimalik üksikuid isikuid tuvastada. Uurija töötleb ainult pseudonüümitud andmeid teaduslikul eesmärgil ega kogu ega töötle otseseid isikuandmeid. Tulemusi esitatakse üksnes agregaatkujul, tagades, et üksikjuhtude identifitseerimine ei ole võimalik. How is the secure Terviseinfosüsteemist kasutatakse kiirabi elustamismooduli processing of personal kirjeid ajavahemikust 01.01.2020–31.12.2025 ning data from databases ensured? [624] prospektiivselt igal järgneval aastal kuni 2030. Lisaks kasutatakse ellujäänud patsientide haiglaepikriise kuni ühe aasta ulatuses pärast elustamist, eesmärgiga hinnata ravitulemust ja dokumenteerimise järjepidevust. Andmete väljastamine ja töötlemise korraldus Andmed väljastab TEHIK, kes toimib andmevaldaja ja andmete pseudonüümijana. Enne andmete edastamist eemaldatakse isikut otseselt tuvastavad andmed ning need asendatakse unikaalse pseudonüümiga. Pseudonüümivõti säilib TEHIKu juures ning ei ole uurijatele kättesaadav. TEHIK ühendab vajadusel eri andmekogudest (nt Terviseinfosüsteem, Surmapõhjuste register) pärinevad kirjed pseudonüümi alusel enne andmete väljastamist. Uurija saab ligipääsu üksnes pseudonüümitud ja eelnevalt määratletud andmeväljadele (LISA 2) ning ei teosta iseseisvat linkimist otseselt tuvastatavate isikuandmetega. Kasutatavad andmed ja tegevused 18  Uuringus töödeldakse üksnes neid andmeelemente, mis on otseselt vajalikud: elustamise dokumenteerimise kvaliteedi hindamiseks, füsioloogiliste ja protsessinäitajate analüüsiks, tulemuste (sh elulemus ja järelravi) kirjeldamiseks. Andmeid kasutatakse kirjeldava statistika, seoseanalüüsi ja masinõppemeetodite rakendamiseks teadusuuringu eesmärgil. Andmeid ei kasutata patsientide individuaalseks hindamiseks ega kliiniliste otsuste tegemiseks. Minimaalse vajalikkuse põhimõtte tagamine Minimaalse vajalikkuse põhimõte on tagatud järgmiselt: kogutakse ja töödeldakse ainult neid andmeid, mis on otseselt seotud uuringu eesmärkidega; ei koguta täiendavaid isikuandmeid ega tundlikke tunnuseid, millel puudub teaduslik põhjendus; Aandmete pseudonüümimine toimub enne nende väljastamist uurijale; ligipääs andmetele on piiratud üksnes uuringuga seotud isikutega; andmeid kasutatakse üksnes käesolevas uuringus kirjeldatud eesmärkidel. Selline andmetöötlus on kooskõlas GDPRi ja isikuandmete kaitse seaduse nõuetega ning tagab andmesubjektide õiguste ja privaatsuse kaitse. Explanation of the need for de‑‑pseudonymization [627a] Are personal data No obtained from sources other than national databases? [628] How and from which sources are personal data obtained? [628a] How is transparency in Uuringus kasutatakse TEHIKu poolt eelnevalt pseudonüümitud personal data andmeid. processing ensured? [629] Pseudonüümimise käigus eemaldab TEHIK kõik otsesed identifikaatorid ning pseudonüümi sidestusvõti jääb eranditult TEHIKu valdusesse; uurijal puudub sellele juurdepääs. Andmeid hoitakse asutuse turvatud, krüptitud serverikeskkonnas, ligipääs on üksnes nimetatud uurimisrühma liikmetel, kasutusel on mitmeastmeline autentimine, ligipääsulogid ja rollipõhised õigused. Analüüsitulemusi esitatakse üksnes agregaatkujul, vältides 19  väikearvulisi rühmi ja taasidentifitseerimise riski. Toorandmeid kolmandatele osapooltele ei edastata; koostööpartneritele koostatakse vajadusel TEHIKu poolt eraldi pseudonüümitud väljavõte või jagatakse vaid agregaatseid/sünteetilisi andmeid. Projekti lõppedes andmestik kustutatakse ja TEHIK hävitab koodivõtme hiljemalt 31.01.2030 6.3. Overview of personal data processing Which personal data Milliseid isikuandmeid uuringus töödeldakse? are processed in the Uuringus töödeldakse järgmisi isikuandmete kategooriaid (kõik study? [631] pseudonüümitud kujul): 1.Sotsiaaldemograafilised andmed: sugu, vanus. 2. Kliinilised elustamisandmed: kliinilise surma tekke aeg ja tunnistamine, esmane diagnoositud vereringeseiskuse vorm, CPR kvaliteet, defibrillatsioon (aeg, energia, kordade arv), elustamiseks kasutatud ravimid, elustamise kestus ja tulemus. 3. Kiirabi protsessiandmed: hädaabiteate vastuvõtmise aeg, väljasõidu aeg, sündmuskohale jõudmise aeg, sündmuskohalt lahkumise aeg (reageerimisajad). 4. Patsiendi seisundi andmed: teadvus, pupillide reaktsioon, omahingamine, vererõhk, südamesagedus ja -rütm enne ja pärast elustamist ning haiglasse saabumisel. 5. Diagnoosi andmed: põhihaigus, kaasuvad haigused ja välispõhjus (RHK-10 koodid). 6. Kaugtulemuse andmed (ainult ellujäänute puhul, kuni 1 aasta): ambulatoorsed ja statsionaarsed epikriisid, neuroloogiline seisund CPC skaalal 30 ja 180 päeva järel, voodipäevade arv, intensiivravi protseduurid. 7. Vereanalüüside tulemused: cTnT, P-Crea, eGFR, aB-Lac, NSE. Täpne andmekoosseis on esitatud lisas 2. Does the study involve Yes the processing of health data or other special categories of personal data? [632] Explanation of special Terviseandmed (GDPR art 9); saadud TEHIKust categories of personal pseudonüümitult. data [632a] Uuringusse kaasatakse kõik elustamiskaardid st et uuringusse kaasatakse lapsed, erivajadusega inimesed, haruldaste haiguste ja seisunditega inimesed. Haavatavate gruppide kaasamine uuringusse on vajalik, kuna see võimaldab uuringu tulemusi üldistada üldkogumile. Haavatavate gruppide ebavõrdne kohtlemine on välistatud, kuna valimisse kaasatakse 20  kõik elustamiskaardid ning muid välistamiskriteeriume ei ole kehtestatud. Füüsilist ja vaimset kahju ega koormust ei tekitata, kuna patsientide ja nende lähedastega kontakti ei võeta ja andmeid ei koguta patsientidelt ega nende lähedastelt intervjuude või küsitluse abil. Pseudonüümitud terviseandmete töötlemisel järgitakse rangelt isikuandmete kaitse seaduse §6 punkt 1, mille kohaselt eemaldatakse kõik konkreetsetele isikutele (nimi, telefoninumber, isiku/-te seos patsiendiga) ja sündmustele viitavad tunnused (sündmuskoht, asutus, kuupäev). Are there more Yes sensitive data among the personal data? [633] Explanation of Uuringus töödeldavad tundlikud isikuandmed hõlmavad sensitive personal äkksurma ja elustamissündmuse asjaolusid, sealhulgas data [633a] sündmuse toimumise konteksti, ajastust ja rakendatud meditsiinilisi sekkumisi. Lisaks käsitletakse elustamise tulemust, mis võib hõlmata nii patsiendi ellujäämist kui ka surma, ning on seetõttu eriti delikaatse iseloomuga terviseandmed. Samuti töödeldakse andmeid patsiendi neuroloogilise seisundi ja funktsionaalse võimekuse kohta elustamise järgselt, mis võimaldavad hinnata ajukahjustuse ulatust ja patsiendi edasist toimetulekut ning kuuluvad eriliiki isikuandmete hulka. Isikuandmete konfidentsiaalsus on tagatud pseudonüümimise, krüpteerimise ning rangete ligipääsupiirangute rakendamisega, et minimeerida andmesubjektide kaudse tuvastamise riski ja tagada andmete töötlemine vastavuses kehtivate andmekaitsenõuetega. 6.4. Responsibility for personal data processing Who is the data controller? [641] a) The responsible institution is the sole data controller. Explanation regarding the division of responsibility [641a] Does any part of Yes personal data processing occur without the data subject’s consent? [642] 21 [642] Are special categories Yes of personal data processed without consent? [643] Justification for not Isikuandmete töötlemine uuringus toimub ilma andmesubjekti using consent [644] teadliku nõusolekuta, kuna elustamissündmuse ajal ja vahetult pärast seda on patsiendid enamasti teadvuseta ning nõusoleku küsimine ei ole praktiliselt ega eetiliselt võimalik. Andmete kaasamata jätmine viiks süsteemse ellujäämiskallutatuse (survival bias) tekkeni ning kahjustaks uuringu teaduslikku usaldusväärsust. Andmetöötlus on õigustatud vastavalt isikuandmete kaitse seaduse § 6 lõike 3 punktidele 1–3 ning GDPR artikli 9 lõike 2 punktile j, kuna tegemist on ülekaaluka avaliku huviga teadusuuringuga, mille eesmärki ei ole võimalik saavutada muul viisil ning mille puhul on rakendatud asjakohased tehnilised ja organisatsioonilised kaitsemeetmed. Andmetöötlus on kooskõlas Helsingi deklaratsiooni artikliga 30 ning andmeid kasutatakse üksnes teaduslikul eesmärgil pseudonüümitud kujul, tagades andmesubjektide õiguste ja privaatsuse kaitse. Are personal data No processed without consent in an identifiable form? [645] Justification for using identifiable data [645a] Description of Andmesubjektid ei ole uurijate jaoks ei otseselt ega kaudselt circumstances tuvastatavad, kuna uuringus kasutatakse valdavalt TEHIKu poolt preventing identification [645b] väljastatud pseudonüümitud andmeid. Enne andmete edastamist eemaldab TEHIK kõik isikut otseselt tuvastavad andmed (nt nimi, isikukood, kontaktandmed) ning asendab need unikaalse pseudonüümiga. Pseudonüümivõti säilitatakse eranditult TEHIKu juures ning ei ole uurijatele kättesaadav. Uurijatel puudub nii tehniline kui ka õiguslik võimalus andmesubjektide taasidentifitseerimiseks ning ligipääs täiendavatele andmekogudele või identifitseerivat infot sisaldavatele andmetele. Vajaduse korral ühendab TEHIK eri andmekogudest (sh Terviseinfosüsteem, Surmapõhjuste register) pärinevad kirjed pseudonüümi alusel enne andmete väljastamist, mistõttu uurija ei teosta iseseisvat andmete linkimist ega töötle otseselt või 22  kaudselt tuvastatavaid isikuandmeid. Uurija saab ligipääsu üksnes eelnevalt määratletud andmeväljadele pseudonüümitud kujul ning andmeid kasutatakse ainult teadusuuringu eesmärgil. Rakendatud tehnilised ja organisatsioonilised meetmed, sealhulgas pseudonüümimine, ligipääsupiirangud välistavad andmesubjektide taastuvtuvastamise ning tagavad andmete töötlemise kooskõla isikuandmete kaitse seaduse ja GDPRi nõuetega. Disclosure, sharing, Uuringu vältel jagatakse isikuandmeid üksnes piiratud ulatuses storage, and reuse of ja kontrollitud tingimustel. Andmeid väljastab ja töötleb TEHIK, personal data [646] kes toimib andmevaldaja ja pseudonüümijana. Vastutav uurija ja uurimisrühma liikmed saavad ligipääsu ainult pseudonüümitud andmetele ning üksnes eelnevalt määratletud andmeväljadele, mis on vajalikud uuringu eesmärkide saavutamiseks. Isikuandmeid ei jagata kolmandate osapooltega ega edastata väljapoole Euroopa Liitu. Koostööpartneritel (sh Tallinna Kiirabi) puudub ligipääs TEHIKu poolt väljastatud pseudonüümitud andmestikule väljaspool nende seaduslikku rolli andmevaldaja või andmete esmase kogujana. Häälpõhise dokumenteerimismudeli puhul jäävad helisalvestised Tallinna Kiirabi valdusesse ning neid ei edastata uurijale ega säilitata uurija keskkonnas. Isikuandmeid ei avaldata. Uuringu tulemused avaldatakse üksnes koondatud ja anonüümses vormis teadusartiklites, ettekannetes ja aruannetes. Avaldatavad tulemused ei võimalda üksikute patsientide, sündmuste ega tervishoiutöötajate otsest ega kaudset tuvastamist. Individuaalseid juhtumeid, helisalvestisi ega pseudonüümitud toorandmeid ei avaldata ega tehta kättesaadavaks väljaspool uurimisrühma. Isikuandmete töötlemine ja säilitamine pärast uuringu lõppu Pseudonüümitud uurimisandmeid säilitatakse turvalises keskkonnas ajavahemikul juuni 2026 kuni jaanuar 2035. Säilitamisperiood on vajalik teadustulemuste kontrollitavuse, võimalike täpsustavate analüüside ning hea teadustava järgimise tagamiseks. Pärast säilitustähtaja lõppu hävitatakse uurija valduses olevad pseudonüümitud andmed turvaliselt. Pseudonüümivõti jääb kogu aja TEHIKu valdusesse ning pärast seadusest tulenevate säilitustähtaegade möödumist hävitab TEHIK ka pseudonüümivõtme, mille järel ei ole andmete taasidentifitseerimine enam võimalik. Isikuandmete taaskasutamine Uuringus kogutud isikuandmeid ei taaskasutata automaatselt uutes uuringutes. Andmete võimalik taaskasutus teadusuuringute eesmärgil on lubatud üksnes juhul, kui: 23  taaskasutus on kooskõlas esialgse uuringu eesmärkidega või nendega selgelt kokkusobiv; andmeid kasutatakse üksnes pseudonüümitud või anonümiseeritud kujul; taaskasutuseks on saadud uus asjakohane eetikanõukogu heakskiit ning vajaduse korral andmevaldaja (TEHIKu) luba; järgitud on isikuandmete kaitse seaduse ja GDPRi nõudeid. Ilma täiendava eetilise ja õigusliku hindamiseta andmeid taaskasutada ei ole lubatud. Õiguspärasuse ja andmekaitse tagamine Isikuandmete säilitamise ja võimaliku taaskasutuse õiguspärasus on tagatud järgmiste meetmetega: andmete pseudonüümimine enne uurijale väljastamist; pseudonüümivõtme eraldatus ja uurijatele kättesaamatus; ligipääsupiirangud ja rollipõhine juurdepääs andmetele; andmete kasutamine üksnes teadusuuringu eesmärgil; säilitustähtaegade selge määratlemine ja andmete õigeaegne hävitamine. Kõik andmetöötlustoimingud on kooskõlas GDPRi ning isikuandmete kaitse seaduse nõuetega ning lähtuvad isikuandmete minimaalsuse, eesmärgipärasuse ja turvalisuse põhimõtetest. 6.5. Risks related to personal data processing Does the study involve Yes systematic monitoring of individuals or collection of personal data via devices and sensors? Justification for Andmete analüüs toimub Utstein 2024 küsimustele tuginedes systematic monitoring (lisa 1), neuroloogilist kaugtulemit hinnatakse CPC (Cerebral [651a] performance score) skaala alusel. Valimisse kuuluvad kõik elustamiskatsega patsiendid, kellel on dokumenteeritud elustamiskaart. TEHIK väljastab vastutavale uurijale tervise infosüsteemist kõikide valimisse kuuluvate isikute kiirabikaartidel lisas 2 toodud andmed csv kujul pseudonüümitult. Kaugtulemit hinnatakse tervise infosüsteemi epikriiside (ambulatoorsed või statsionaarsed) lisas 2 toodud andmete põhjal. Seda tehakse ainult nende isikute korral, kui patsient jäi elustamise tulemusena ellu. Ambulatoorse, statsionaarse epikriisi andmeid vt. lisa 2 on vajalikud kuni 1 aasta jooksul alates elustamissündmusest st ambulatoorne või statsionaarne 24  haigusjuhutum on lõppenud elustamissündmusest kuni 1 aasta jooksul. Does the study involve No profiling or automated decision-making about individuals? [652] Explanation regarding profiling or automated decisions [652a] Are personal data Yes from different databases, registries, or other sources combined during the study? [653] Explanation regarding Uuringu raames on plaanis ühendada haiglavälise elustamisega combining different seotud andmestikud, sealhulgas kiirabi elustamismooduli kirjed, datasets [653a] ellujäänud patsientide haiglaepikriisid ning raviarvete andmed. Andmete ühendamise viib läbi TEHIK kui andmevaldaja kontrollitud keskkonnas enne andmete väljastamist uurijale. Ühendamine toimub pseudonüümi alusel, kus kõik isikut otseselt tuvastavad andmed on eelnevalt eemaldatud ning asendatud unikaalse pseudonüümiga. Uurijale edastatakse üksnes eelnevalt ühendatud ja pseudonüümitud andmestik ning uurijal puudub ligipääs pseudonüümivõtmele, otseselt tuvastatavatele isikuandmetele või teistele andmekogudele, mis võimaldaksid iseseisvat andmete linkimist. Andmetöötluse turvalisus on tagatud TEHIKu poolt rakendatavate tehniliste ja organisatsiooniliste meetmetega. Pseudonüümimine toimub enne andmete väljastamist uurijale ning pseudonüümivõti säilib eranditult TEHIKu juures. Uurija töötab üksnes pseudonüümitud andmestikuga ning ligipääs andmetele on piiratud vaid uuringuga seotud isikutega. Andmete edastamine ja säilitamine toimub turvalistes keskkondades ning kooskõlas kehtivate andmekaitsenõuetega. Andmestike ühendamine on vajalik, et hinnata elustamise järgnevaid kaugtulemusi ning tagada elustamissündmuste dokumenteerimise ja raviteekonna järjepidev analüüs. Üksikandmestike eraldi vaatlemine ei võimaldaks hinnata, kuidas haiglavälise elustamise dokumenteerimine, haiglaravi ja sellele järgnev ravi on omavahel seotud ega milline on nende koostoime patsiendi lühi- ja keskpika aja tervisetulemustega. Ühendatud andmestik võimaldab uurida elulemust, neuroloogilist ja funktsionaalset seisundit ning ravi kulgu tervikuna, mitte eraldiseisvate episoodidena. 25  Andmete ühendamise tulemusel tekib uus teadmine inimeste kohta elustamissündmuse järgse raviprotsessi ja tulemuste tasandil. See teadmine ei puuduta üksikisikute individuaalset hindamist ega prognoosi, vaid võimaldab hinnata süsteemseid mustreid, seoseid ja dokumenteerimise kvaliteeti populatsioonipõhiselt. Uurimistulemused aitavad mõista, millised elustamise ja järgneva ravi praktikad on seotud paremate tulemustega ning kus esineb dokumenteerimise katkemine või ebaühtlus. Eri andmestike ühendamise otsene negatiivne mõju andmesubjektidele on minimaalne, kuna andmeid töödeldakse pseudonüümitud kujul ning neid ei kasutata üksikisikute hindamiseks, profileerimiseks ega kliiniliste otsuste tegemiseks. Andmete töötlemine toimub teadusuuringu eesmärgil ja on suunatud tervishoiusüsteemi kvaliteedi parandamisele, mis võib kaudselt avaldada positiivset mõju patsientide ohutusele ja ravikvaliteedile. Andmesubjektide õiguste kaitse on tagatud GDPRi ja isikuandmete kaitse seaduse kohaste kaitsemeetmete rakendamisega. Kuigi teoreetiliselt suurendab eri andmestike ühendamine andmete detailirohkust, on andmesubjektide taastuvastamise tõenäosus väga madal. Uurija ei oma ligipääsu pseudonüümivõtmele ega otseselt tuvastatavatele andmetele ning ei teosta andmete linkimist väljaspool TEHIKu kontrollitud protsessi. Seetõttu ei ole uurijal ei tehnilist ega õiguslikku võimalust andmesubjektide otseseks ega kaudseks tuvastamiseks. Rakendatud meetmed välistavad andmete ühendamisest tuleneva põhjendamatu riski andmesubjektide privaatsusele. Does the study involve Yes large-scale processing of sensitive or special categories of personal data? [654] Specification of the Töödeldavate tundlike ja eriliiki andmete kirjeldus ning scope of sensitive or andmesubjektide hulk special category data [654a] Uuringus töödeldakse eriliiki isikuandmeid (GDPR artikkel 9), mis hõlmavad terviseandmeid haiglavälise elustamise sündmuste ja sellele järgneva ravi kohta. Töödeldavad tundlikud andmed sisaldavad muu hulgas äkksurma asjaolusid, elustamise käiku ja tulemusi (sh ellujäämine või surm), füsioloogilisi näitajaid, rakendatud meditsiinilisi sekkumisi ning elustamise järgselt dokumenteeritud neuroloogilist seisundit ja funktsionaalset võimekust. Ellujäänud patsientide puhul kasutatakse lisaks haiglaepikriise ja raviarvete andmeid kuni ühe aasta ulatuses pärast elustamist, et hinnata raviteekonna 26  järjepidevust ja kaugtulemusi. Retrospektiivses osas hõlmab uuring ligikaudu 4500 elustamisjuhtu. Prospektiivselt lisandub hinnanguliselt kuni 680 juhtu aastas, kokku kuni aastani 2030, mistõttu kasvab andmesubjektide koguarv märkimisväärseks. Kõiki andmeid töödeldakse pseudonüümitud kujul ning uurijatele ei ole kättesaadavad otseselt isikut tuvastavad andmed. Ulatuslik andmetöötlus on uuringu eesmärkide saavutamiseks vältimatult vajalik. Haiglaväline elustamine on suhteliselt harva esinev, kuid äärmiselt kriitilise tähtsusega meditsiiniline sündmus, mille tulemusi mõjutavad mitmed omavahel seotud tegurid. Usaldusväärsete järelduste tegemiseks dokumenteerimise kvaliteedi, protsessinõuete järgimise ning elustamise lühi- ja kaugtulemuste kohta on vajalik piisavalt suur valim. Ligikaudu 4500 retrospektiivse ja kuni 680 prospektiivse juhu aastane lisandumine võimaldab: saavutada statistiliselt piisava võimsuse seoste ja mustrite tuvastamiseks; vähendada juhuslikust variatsioonist ja väikestest alarühmadest tulenevat kallutatust; hinnata dokumenteerimise kvaliteeti ja ravi tulemusi erinevates alarühmades (nt vanus, sugu, sündmuse asjaolud) ilma üksikisikute esiletõstmiseta. Lisaks on ulatuslik ja standardiseeritud andmestik vajalik selleks, et Eesti saaks liituda Euroopa elustamisregistriga ning panustada rahvusvahelisse võrdlevasse teadustöösse. See eeldab piisava mahu, ajakatvuse ja andmekvaliteediga andmestikku, mis vastab rahvusvaheliselt tunnustatud elustamisandmete kogumise standarditele. Seega on ulatuslik isikuandmete töötlemine proportsionaalne ja põhjendatud, tulenedes otseselt uuringu teaduslikest eesmärkidest, avalikust huvist ning vajadusest tagada tulemuste usaldusväärsus ja üldistatavus. Rakendatud pseudonüümimise ja andmekaitsemeetmete tõttu on samal ajal minimeeritud võimalik mõju andmesubjektide õigustele ja privaatsusele. Are personal data No transferred to third countries with insufficient data protection? [655] Explanation regarding countries with insufficient data protection [655a] Are innovative Yes solutions or new technologies used for 27 technologies used for personal data processing in the study? [656] Explanation regarding Uuringus rakendatakse uudset andmetöötluslahendust, mis innovative solutions or põhineb masinõppemeetodite ja loomuliku keele töötlemise technologies [656a] (natural language processing, NLP) kasutamisel Eesti haiglavälise südameseiskuse (OHCA) andmestikul. Andmeanalüüsi objektiks on struktureeritud andmed (nt ajamärgendid, protsessinõuded, elulemusnäitajad) ning osaliselt struktureerimata või vabatekstilised kirjed, sealhulgas elustamissündmuste kirjeldused ja dokumenteerimise sisu. Uudne on lahendus eeskätt Eesti kontekstis, kus senini on OHCA andmeid analüüsitud valdavalt kirjeldava statistika tasandil ning masinõppe ja NLP meetodeid ei ole süsteemselt rakendatud elustamise dokumenteerimise kvaliteedi hindamiseks ega prognostiliste mustrite tuvastamiseks. Uudne andmetöötlus on vajalik uuringu eesmärkide saavutamiseks, kuna traditsioonilised analüüsimeetodid ei võimalda käsitleda suurmahulist ja mitmemõõtmelist andmestikku piisava detailsusega. Elustamissündmused on ajakriitilised, protsessidünaamilised ja sageli ebatäielikult dokumenteeritud, mistõttu on oluline kasutada meetodeid, mis suudavad tuvastada mustreid, seoseid ja kõrvalekaldeid ka osaliselt puudulikes või heterogeensetes andmetes. Masinõppemeetodid võimaldavad: hinnata dokumenteerimise kvaliteeti ja täielikkust süsteemselt, analüüsida protsessi- ja tulemuste seoseid suurel valimil, toetada prognoosimudelite arendamist populatsioonitasandil. Loomuliku keele töötlemise kasutamine on vajalik selleks, et struktureerida ja analüüsida tekstipõhiseid kirjeid, mida ei ole võimalik käsitleda ilma automatiseeritud meetoditeta. Uudse andmetöötlusega kaasnevad riskid on üldjoontes teada ning seotud eelkõige: algoritmide võimaliku kallutatusega (bias), andmete ebatäielikkusest tulenevate vigadega, tulemuste eksliku tõlgendamise riskiga, isikuandmete kaudse tuvastamise teoreetilise võimalusega suurte ja detailsete andmestike korral. Need riskid on teaduskirjanduses laialdaselt kirjeldatud ning neid käsitletakse uuringu kavandamisel teadlikult. Uudne andmetöötlus ei mõjuta otseselt andmesubjektide õigusi ega heaolu, kuna: andmeid töödeldakse pseudonüümitud kujul, analüüs toimub populatsioonitasandil, andmetöötlust ei kasutata üksikisikute hindamiseks, 28  profileerimiseks ega kliiniliste otsuste tegemiseks. Andmesubjektide autonoomia on täiendavalt kaitstud asjaoluga, et uuringu tulemusi kasutatakse teadusuuringu ja süsteemse kvaliteedi parandamise eesmärgil ning mitte individuaalsete meditsiiniliste otsuste alusena. Riskide maandamise meetmed Uudse andmetöötlusega kaasnevaid riske maandatakse mitmekihiliselt, lähtudes ethics‑by‑design põhimõttest. Rakendatakse järgmisi meetmeid: masinõppemudeleid testitakse ja valideeritakse esmalt simuleeritud ja sünteetilistel andmetel enne rakendamist tegelikele pseudonüümitud andmetele; kasutatavad mudelid ja analüüsitulemused alluvad inimkontrollile ning automatiseeritud otsuseid andmesubjektide kohta ei tehta; mudelite väljundeid hinnatakse kriitiliselt ning neid ei käsitleta absoluutse tõena, vaid uurimistulemuste ühe sisendina; andmete minimaalsuse põhimõtet järgitakse ka modelleerimisfaasis, vältides mittevajalike tunnuste kasutamist; andmetöötlus toimub dokumenteeritult ja läbipaistvalt, võimaldades metoodika auditeeritavust. Kokkuvõte Uudne andmetöötluslahendus on teaduslikult põhjendatud, proportsionaalne ja vajalik uuringu eesmärkide saavutamiseks. Rakendatud tehnilised, organisatsioonilised ja eetilised meetmed vähendavad riske miinimumini ning tagavad andmesubjektide õiguste ja privaatsuse kaitse kooskõlas isikuandmete kaitse seaduse ja GDPRi nõuetega. Has a data protection No impact assessment been conducted for the study? [657] Please explain why an Võttes arvesse andmetöötluse laadi, ulatust ja uudset impact assessment tehnoloogiat, võib uuringuga kaasneda suurenenud risk has not been conducted [657a] andmesubjektide õigustele, mistõttu on andmekaitse mõjuhinnangu läbiviimine asjakohane. Andmekaitse mõjuhinnangu läbiviimine on vastutava töötleja kohustus. Käesolevas uuringus täidab vastutava töötleja rolli TEHIK, kellega koostöös viiakse mõjuhinnang läbi enne isikuandmete tegeliku töötlemise alustamist. Uurija osaleb mõjuhinnangu protsessis sisendi andjana, kirjeldades kavandatavat andmetöötlust ja riskide maandamise meetmeid. Andmetöötlust ei alustata enne, kui mõjuhinnang on läbi viidud ning vajadusel on kaasatud andmekaitse spetsialist. 29 Additional documents Type File Comment Study protocol or design  LISA 1 Data composition / Data table structure  Lisa 2 Other document  Elustamise statistika 2018-2025 Other document  Kasutatud kirjandus Confrmations  Date of Role Confirmer Institution / Structural unit confirmation Principal Tuuli 23.04.2026 investigator Volber 10:16:33 Jana Tallinna Tehnikaülikool, Infotehnoloogia teaduskond, 23.04.2026 Validator Holmar Tervisetehnoloogiate instituut 12:17:39 30 Lisa 1. Utstein 2024 OHCA Data Elements System- Level Core Data Population served : Number of people covered by the EMS system . Cardiac arrests attended : All cases assessed by EMS with absent circulation ( including ROSC before EMS arrival ). Resuscitation attempted : Any EMS‑ initiated CPR, defibrillation , or emergency life‑support activity . Resuscitation not attempted : Count of cases where interventions were withheld ( e.g ., DNACPR, obvious death ). System description : EMS structure , response tiers , staff competencies , call volume , coverage area . 2. Dispatch Data Dispatcher recognition of cardiac arrest : Whether the call taker identified cardiac arrest . Telephone CPR: Whether bystander CPR instructions were provided . Optional : Time to recognition of cardiac arrest . Volunteer / community responder alert and response . 3. Patient Characteristics Age &amp; sex : Recorded or estimated . Witnessed status : Bystander‑witnessed , EMS‑ witnessed , unwitnessed . Location of arrest : Home, public place , workplace , healthcare facility , etc. Bystander CPR: Any non‑ dispatched person performing CPR. Bystander AED use : Whether applied and whether shock delivered . First monitored rhythm : Shockable vs. non‑ shockable . Presumed cause : Medical, trauma, overdose , drowning , electrocution , asphyxial , or unknown . 4. Intra‑Arrest Care Key time points : Call received , EMS dispatched , arrival on scene , arrival at patient , start of transport, hospital arrival . Response time : Interval from call to EMS arrival ( or first intervention , depending on system ). Time to first defibrillation : From arrest onset / call to first shock . Airway management : Bag ‑mask, supraglottic airway , endotracheal tube, none . Drug therapy : Use of adrenaline , amiodarone , lidocaine . Mechanical CPR: Whether device ‑assisted CPR was used . ECMO/ECPR: Whether extracorporeal CPR was initiated . 5. Post‑ Resuscitation Care STEMI after ROSC: Presence of ST elevation on initial post‑ROSC ECG. Coronary angiography : Urgent , delayed , or not performed . Reperfusion therapy : PCI, thrombolysis , CABG, or none . Hospital type : Transport to PCI‑ capable ( adult ) or PICU‑ capable ( pediatric ) center . Temperature management : Hypothermic , normothermic , fever‑prevention , or none . Circulatory support : ECMO, intra‑aortic balloon pump, LVAD if used post‑ROSC. 6. Outcomes Any ROSC: Return of spontaneous circulation at any point . Sustained ROSC (“ survived event ”): ROSC lasting to hospital handover . Transport to hospital : With ROSC or ongoing CPR. Survival to discharge / 30 days : Alive at discharge or day 30. Neurological outcome : CPC or mRS score at discharge or day 30. Optional : Scene outcome , arrival outcome , organ donation . 7. Utstein Comparator Group ( for Benchmarking ) Bystander‑witnessed cases Initial shockable rhythm Resuscitation attempted Used internationally to compare system efficacy . ​(J-T et al ., 2024)​ Lisa 2. Andmekoosseis Kiirabikaartidelt elustamismooduli andmekogu Andmed, lähtutud seaduse nummeratsioonist : 8. Patsiendi andmed: 8.4. Sugu 8.6. Vanus ja selle täpsus 11. Hädaabikutse ja väljasõidukorralduse ning kutse täitmise andmed: 11.1. Hädaabiteate vastuvõtmise aeg 11.2. Väljasõidukorralduse edastamise aeg 11.3. Väljasõidu aeg 11.4. Sündmuskohale jõudmise aeg 11.5. Sündmuskohalt haiglasse lahkumise aeg 11.6. Vabanemise aeg 11.8. Väljasõidukorralduse annulleerimise aeg 11.9. Takistusele kulunud aeg ja takistavad tegurid 12. Patsiendi abistamine enne kiirabibrigaadi kohalejõudmist 12.1. Enne kiirabi saabumist teostatud abistamine 12.2. Hinnang kiirabibrigaadi kohalejõudmise eelsele abistamisele 13. Anamneesi andmed 15. Lõpliku kliinilise diagnoosi andmed 15.1. Põhihaigus 15.1.1. Diagnoosi kood ja nimetus 15.2. Kaasuv haigus 15.2.1. Diagnoosi kood ja nimetus RHK 10 järgi 15.3. Välispõhjus 15.3.1. Diagnoosi kood ja nimetus RHK 10 järgi 16. Elustamise andmed 16.1. Kliiniline surm 16.1.1. Kliinilise surma tekke aeg 16.1.3. Kliinilise surma tekke tunnistamine 16.1.4. Millal nähti/kuuldi patsienti viimati elusana 16.2. Patsiendi KNS seisund CPC protokolli järgi enne kliinilise surma teket 16.3. Kiirabieelsed ABC võtted 16.3.1. Elustamisel osalejad 16.3.2. Teostatud protseduurid 16.4. Aeg, mis kulus kliinilise surma tekkest ABC alustamiseni 16.5. Hinnang kiirabieelsete ABC võtete rakendamisele 16.6. Kliinilise surma eeldatav põhjus 16.7. Kvalifitseeritud elustamisvõtetega alustamise aeg 16.8. Täpne aeg kliinilise surma tekkimisest kvalifitseeritud elustamisvõtete rakendamiseni 16.9. Patsiendi seisund enne kvalifitseeritud elustamisvõtteid 16.9.1. Seisundi hindamise aeg 16.9.2. Naha värvus 16.9.3. Pupillide suurus 16.9.4. Pupillide valgusreaktsioon 16.9.5. Teadvus 16.9.6. Omahingamine 16.9.7. Hingamisteede refleksid 16.9.8. Palpeeritav pulss 16.10. Esmane diagnoositud vereringeseiskuse vorm 16.11. Defibrilleerimine 16.11.1. Esmase defibrilleerimise aeg 16.11.2. Esmane energia 16.11.3. Maksimaalne energia 16.11.4. Kordade arv 16.12. Aeg esimese defibrillatsioonini esmase südameseiskuse defibrilleeritava vormi puhul 16.13. Elektrokardiostimulatsioon 16.13.1. Protseduuri toimumise kestus 16.13.2. Elektrokardiostimulatsiooni meetod 16.13.3. Sagedus 16.13.4. Voolutugevus 16.13.5. Režiimrakendamiseni 16.14. Südamemassaaž 16.15. Hingamismeetmed 16.15.1. Teostatud protseduurid 16.15.1.1. Kopsude kunstlik ventilatsioon 16.15.1.1.1. Kopsude mehhaanilise ventilatsiooni meetod 16.15.1.1.2. Hingamisaparaadi töörežiim 16.15.1.1.3. Hingamismaht 16.15.1.1.4. Hingamissagedus 16.15.1.1.5. FiO2 16.15.2. Hapniku manustamise kogus 16.16. Elustamiseks kasutatud ravimid 16.16.1. Ravimi manustamise aeg 16.16.2. Toimeaine 16.16.3. Ravimivorm 16.16.4. Ühekordne annus 16.16.5. Ravimi manustamise tee 16.16.6. Ravimi manustamine perfuusoriga 16.16.6.1. Ravimilahuse kontsentratsioon 16.16.6.2. Perfuusori kiirus 16.16.7. Allergia tekkimine kiirabi poolt manustatud ravimitele 16.16.8. Patsiendi enda ravimi kasutamine 16.16.9. Lisainfo 16.17. Elustamise tulemus ja hindamise aeg 16.17.1. Kiirabil elustamiseks kulunud aeg minutites 16.17.2. Kliinilise surma kestus kokku (minutites) 16.18. Südametegevuse käivitaja 16.19. Patsiendi seisund vereringe taastumise järel (enne relaksantide ja sedatiivumite manustamist) 16.19.1. Seisundi hindamise aeg 16.19.2. Teadvus 16.19.3. Pupillide suurus 16.19.4. Pupillide valgusreaktsioon 16.19.5. Omahingamine 16.19.6. Motoorne vastus 16.19.7. Köharefleks 16.19.8. Süstoolne vererõhk 16.19.9. Diastoolne vererõhk 16.19.10. Südamesagedus 16.19.11. Südame rütm 16.20. Patsiendi seisund haiglasse saabumisel 16.20.1. Seisundi hindamise aeg 16.20.2. Teadvus 16.20.3. Pupillide suurus 16.20.4. Pupillide valgusreaktsioon 16.20.5. Omahingamine 16.20.6. Motoorne vastus 16.20.7. Köharefleks 16.20.8. Süstoolne vererõhk 16.20.9. Diastoolne vererõhk 16.20.10. Südamesagedus 16.20.11. Südame rütm 16.21. Probleemid ja tüsistused elustamisel 18. Trauma andmed 18.1. Täpne või umbkaudne trauma toimumise aeg 18.3. Trauma mehhanism 18.4. Liiklusõnnetuses osalenute andmed 18.4.1. Vigastatud isiku poolt kasutatud sõiduk 18.4.2. Vigastatud isiku roll 18.4.3. Vigastatu turvaseadmed või kaitsevahendid 18.4.4. Teiste liiklusõnnetuses osalejate sõidukid 18.5. Kannatanute arv samas õnnetuses 18.6. Trauma liik 18.7. Vigastuse piirkond ja iseloom 19. Mürgistuse andmed 19.1. Täpne või umbkaudne mürgistuse aeg 19.3. Mürgistuse laad 19.4. Mürgistust põhjustav aine 20. Kiirabi teostatud protseduuride andmed 20.1. Veeni kanüleerimine 20.2. Intraossaalse nõela paigaldamine 20.3.2. Intrakardiaalse ravimi manustamise meetod 20.4. Perfuusori kasutamine 20.5. Infusioon 20.6. Kardiomonitooring 20.7. Defibrilleerimine 20.8. Kardioversioon 20.9. Elektrokardiostimulatsioon 20.9.5. Režiim 20.10. Pulssoksümeetria 20.11. Kapnograafia / kapnomeetria 20.12. EKG tegemine 20.14. Veresuhkru määramine 20.15. Temperatuuri mõõtmine 20.16. Hapnikravi 20.17. Endotrahheaalne intubatsioon 20.18. Kõritoru paigaldamine 20.19. Oro - või nasofarüngeaaltoru paigaldamine 20.20 Kõrimaski paigaldamine 20.21. Krikotüreotoomia 20.22. Aspireerimine 20.23 CPAP maski kasutamine 20.27. Perikardiõõne punkteerimine 20.28. Pleuraõõne dreneerimine 20.38. Võõrkeha eemaldamine 22.1. Konsultatsioonid 22.1.1. Konsultatsiooni allikas 22.2. Lisajõu appikutsumine 24. Visiidi tulemuse andmed 24.1. Visiidi tulemus 24.2. Patsiendi üleandmine 24.2.1.1. Üleandmise aeg 24.2.1.2.3.1. Asutuse nimetus 24.2.5.1. Surma kuupäev ja kellaaeg LISA 3. Ambulatoorse epikriisi ja statsionaarse ning päevaravi epikriisi andmekoosseis. 5. Haigusjuhtumi andmed 5.2. Haigusjuhtumi algus- ja lõpuaeg 5.5. Surma kuupäev ja kellaaeg 7. Anamneesi andmed 7.1. Anamnees 7.2. Kaebused 8.2.12.2. Teadvuse ja vaimsete võimete kirjeldus 8.2.16. Psüühiline seisund 8.2.16.1. Leiu hinnang 8.2.16.2. Orienteerituse kirjeldus 8.2.16.3. Psüühika kirjeldus 8.3. Funktsioonide hindamine 8.3.1. Hindamise kuupäev 8.3.2.2. Abivahend 8.3.2.3. Abivahendi kasutamise vajaduse kirjeldus 8.3.5. Motoorika 8.3.5.1. Hinnangu kirjeldus 8.3.5.2. Abivahend 8.3.5.3. Abivahendi kasutamise vajaduse kirjeldus 8.3.6. Liikumine 8.3.6.1. Hinnangu kirjeldus 8.3.6.2. Abivahend 8.3.6.3. Abivahendi kasutamise vajaduse kirjeldus 8.3.7. Hingamine 8.3.7.1. Hinnangu kirjeldus 8.3.7.2. Abivahend 8.3.7.3. Abivahendi kasutamise vajaduse kirjeldus 22.3. Terviseseisundi kirjeldus Statsionaarse ja päevaravi epikriisi andmekoosseis: 5. Haigusjuhtumi andmed 5.2. Haigusjuhtumi algus- ja lõpuaeg 5.5. Voodipäevade arv 5.6. Päevaravi kuupäev* 5.7. Osakondades viibimine** 5.7.5. Voodipäevade arv osakonnas 5.9. Surma kuupäev ja kellaaeg 8. Anamneesi andmed 8.1. Anamnees 8.2. Diagnoosi põhjendus 8.3. Haiguse kulg 18. Seisund haiglast väljakirjutamisel 18.1. Patsiendi seisund 18.2. Seisundi kirjeldus 19. Režiimi ja ravialased (sh taastusraviks) soovitused 19.1. Soovituste kirjeldus 22.3. Terviseseisundi kirjeldus TIS struktuursed andmed Kõik kaasuvad RHK-10 diagnooside koodid kuupäevaga (et arvutada Charlsoni ja Elixhauseri kaasuvate haiguste skoore) Vereanalüüside tulemused kuupäevaga: cTnT (kõrgtundlik) ng /l P- Crea eGFR aB-Lac Neuronispetsiifiline enolaas (NSE) Raviarvete andmed: Intensiivravi protseduuride teostamise andmed: Tsentraalveeni kanüleerimine ,7741 Perikardiõõne või pleuraõõne punktsioon , 7744 Pleuraõõne püsidrenaaži rajamine , 7745 Pidev hemodialüüs või hemodiafiltratsioon (üks ööpäev) , 7746 Hemodialüüsi seanss , 7709 Elustamine kliinilisest surmast (juhitav hingamine, südamemassaaž, ravimid, defibrillatsioon , protokoll) , 7756 Hüperbaarilise oksügenisatsiooni seanss , 7757 Intraaortaalne kontrapulsatsioon , 7759 EEG pidevmonitooring intensiivravi osakonnas (üks ööpäev) , 7767 Ekstrakorporaalse membraanoksügenisatsiooni protseduur (üks ööpäev) , 7768 Intraaortaalne kontrapulsatsioon , 7759 Invasiivse kardioloogia uuringute ja protseduuride teostamine Swan-Ganzi kateetri paigaldamine ja monitooring, 7651, Koronarograafia , 7654 Koronaaršuntide angiograafia, 7687 Perkutaanne koronaarinterventsioon esimesel stenoosil, 7655 Perkutaanne korornaarinterventsioon igal järgneval stenoosil, 7656 Perkutaanne korornaarinterventsioon kroonilise oklusiooni avamiseks, 7688 Vooluvaru mõõtmine (FFR), 7689 Pärgarterisisene ultraheliuuring (IVUS), 7690 Pärgarterisisene optiline koherentstomograafia (OCT) Perkutaanne endomüokardi biopsia, 7696 Arütmiate raadiosageduslik kateeterablatsioon , 7679 Arütmiate kompleksne raadiosageduslik kateeterablatsioon , 7680 Ühekambrilise südamestimulaatori paigaldamine ja programmeerimine, 7673 Kahekambrilise südamestimulaatori paigaldamine ja programmeerimine, 7674 Südamestimulaatori elektroodide eemaldamine ja/või vahetus, 7662 Resünkroniseeriva kardiostimulaatori (CRT-P) paigaldamine ja programmeerimine,7678 Resünkroniseeriva kardioverter-defibrillaatori (CRT-D) paigaldamine ja programmeerimine, 7675 Kahekambrilise kardioverter-defibrillaatori (DR ICD) paigaldamine ja programmeerimine, 7676 Ühekambrilise kardioverter-defibrillaatori (VR ICD) paigaldamine ja programmeerimine, 7677 Ajutise endokardiaalse elektroodi paigaldamine, 7710 Südamestimulaatori telemeetriline järelkontroll (kvartalis), 7683 Elektriline sünkroniseeritud kardioversioon , 7684 Voodipäevade arv I astme intensiivravi, 2070 päevade arv II astme intensiivravi, 2071, päevade arv III astme intensiivravi, 2072, päevade arv III A astme intensiivravi, 2073, päevade arv Järelravi , 2047, päevade arv Statsionaarne hospiitsravi, 2068 Doonorlusega seotud raviarved Surnud doonori pankrease käitlus siirdamiseks (sh eemaldamine) , 1Y2102 Surnud doonori maksa käitlus siirdamiseks, sh maksa eemaldamine, 0Y2101 Surnud doonori pankrease käitlus siirdamiseks (sh eemaldamine) , 1Y2102 Surnud doonori naha käitlus siirdamiseks, sealhulgas allogeensete nahatransplantaatide ( allonaha ) eemaldamine, 1Q2122 Surnud doonori luukoe käitlus siirdamiseks, sealhulgas luukoe eemaldamine, 1N2159 F Funktsionaaldiagnostiliste uuringute teostamine Elektrokardiograafia , 6361 Elektrokardiograafia koormustest ( veloergomeetril , koormusrajal), 6324 Tilt -test, 6325 Söögitorukaudne ehhokardiograafia , 6331 Söögitorukaudne elektrofüsioloogiline uuring, 6332 Ehhokardiograafia osalise mahuga, 6339 Täismahus ehhokardiograafia , 6340 „ Strain “ ehhokardiograafia , 6367 Diagnoosipõhiste kompleksteenuste (DRG) osutamine Raske traumaatiline ajukahjustus , 027 Traumaatiline ajukahjustus, vanus &gt;17, kht-ga , 028 Traumaatiline ajukahjustus, vanus &gt;17, kht -ta , 029 Traumaatiline ajukahjustus, vanus 0–17 , 030 Põrutus, vanus &gt;17, kht-ga , 031 Põrutus, vanus &gt;17, kht -ta , 032 Põrutus, vanus 0–17 , 033 Närvisüsteemi muud haigused, kht-ga , 034 Närvisüsteemi muud haigused, kht -ta , 035 Kopsuarteri emboolia , 078 Hingamisteede infektsioonid ja põletikud, vanus &gt; 17, kht-ga , 079 Hingamisteede infektsioonid ja põletikud, vanus &gt; 17, kht -ta , 080 Hingamisteede infektsioonid ja põletikud, vanus 0–17 , 081 Kopsuturse ja hingamispuudulikkus , 087 Krooniline obstruktiivne kopsuhaigus ,088 Müokardi infarkt kardiovaskulaarsete tüsistustega, elus neljandal ravipäeval , 121 Äge müokardi infarkt kardiovaskulaarsete tüsistusteta, elus neljandal ravipäeval , 122 Äge müokardi infarkt kardiovaskulaarsete tüsistustega, surm esimese kolme ravipäeva jooksul Diagnostiline perkutaanne südame protseduur keerukate vereringe seisunditega , 124 Diagnostiline perkutaanne südame protseduur ilma keerukate vereringe seisunditeta , 125 Diagnostiline perkutaanne südame protseduur, lühike ravi ,125O Äge ja alaäge endokardiit , 126 Südamepuudulikkus ja šokk , 127 Süvaveenide tromboflebiit , 128 Selgitamata põhjusega südameseiskus , 129 Lisa 3. Tabel 1. Eesti elustamise statistika 2018- 03. 2025 Siin on mõned olulisemad andmed Sotsiaalministeeriumilt kuni 03.04.2025 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 03.04.2025 kokku AS Lõuna-Eesti Haigla 15 19 30 19 24 24 14 6 202 Karell Kiirabi AS 92 104 92 92 81 86 101 30 899 Kuressaare Haigla SA 10 11 17 5 13 9 13 2 113 Narva Haigla SA 38 35 34 32 38 26 33 12 328 PÕHJA-EESTI REGIONAALHAIGLA SA 116 95 111 126 76 93 99 23 948 Pärnu Haigla SA 42 44 36 50 44 28 56 13 406 SA Tartu Kiirabi 150 176 180 199 185 161 171 42 1735 Tallinna Kiirabi 253 304 326 306 302 314 294 56 2161 Valga Haigla AS 10 8 18 13 13 19 14 3 116 Üldkokkuvõte 726 796 844 842 776 760 795 187 6908 Lisa 4. Kasutatud kirjandus ​​Aves, T., Allan, K. S., Sujanthan , S., Henderson -Lee Wah , D., Rahimi , M., Shalca , S., Kishibe , T., Lin , S., Swartz , R. H., Dainty , K. N., &amp; Haywood , K. L. (2025). Evaluating measurement quality and feasibility of neurocognitive screening instruments for adult survivors of out-of-hospital cardiac arrest: A systematic review . In Resuscitation . Elsevier Ireland Ltd. https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2025.110793 ​Brooks, S. C., Clegg , G. R., Bray , J., Deakin , C. D., Perkins , G. D., Ringh , M., Smith, C. M., Link, M. S., Merchant, R. M., Pezo-Morales , J., Parr , M., Morrison , L. J., Wang , T. L., Koster , R. W., &amp; Ong , M. E. H. (2022). Optimizing Outcomes after Out-of-Hospital Cardiac Arrest with Innovative Approaches to Public-Access Defibrillation: A Scientific Statement from the International Liaison Committee on Resuscitation. In Circulation ( Vol . 145, Number 13). https://doi.org/10.1161/CIR.0000000000001013 ​ Caputo , M. L., Baldi , E., Burkart , R., Wilmes , A., Cresta , R., Benvenuti , C., Oezkartal , T., Cianella , R., Primi , R., Currao , A., Bendotti , S., Compagnoni , S., Gentile, F. R., Anselmi , L., Savastano , S., Klersy , C., &amp; Auricchio , A. (2024). Validation of Utstein-Based score to predict return of spontaneous circulation (UB-ROSC) in patients with out -of- hospital cardiac arrest . Resuscitation , 197. https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2024.110113 ​ Chen , D., Li, G., Huang , J., &amp; Li, Y. (2026). Superior Machine Learning Model for Post-Cardiac Arrest Mortality Prediction: A MIMIC-IV Cohort Study . Resuscitation Plus, 101223. https://doi.org/10.1016/j.resplu.2026.101223 ​E, B., ML, C., S, S., &amp; et al . (2020). An Utstein-based model score to predict survival to hospital admission: The UB-ROSC score . International Journal of Cardiology , 308, 84–89. https://www.internationaljournalofcardiology.com/article/S0167-5273(19)36379-X/fulltext ​ Gräsner , J. T., Herlitz , J., Koster , R., Ortiz , F. R., Wnent , J., Maurer , H., Masterson , S., Tjelmeland , I. B. M., Böttiger , B. W., &amp; Bossaert , L. (2014). EuReCa ONE - ONE month - ONE Europe - ONE goal . In Resuscitation ( Vol . 85, Number 10, pp . 1307–1308). Elsevier Ireland Ltd. https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2014.08.001 ​ Hellsén , G., Rawshani , A., Skoglund , K., Bergh , N., Råmunddal , T., Myredal , A., Helleryd , E., Taha, A., Mahmoud , A., Hjärtstam , N., Backelin , C., Dahlberg , P., Hessulf , F., Herlitz , J., Engdahl , J., &amp; Rawshani , A. (2023). Predicting recurrent cardiac arrest in individuals surviving Out-of-Hospital cardiac arrest. Resuscitation, 184. https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2022.109678 ​ Hessulf , F., Bhatt , D. L., Engdahl , J., Lundgren , P., Omerovic , E., Rawshani , A., Helleryd , E., Dworeck , C., Friberg , H., Redfors , B., Nielsen, N., Myredal , A., Frigyesi , A., Herlitz , J., &amp; Rawshani , A. (2023). Predicting survival and neurological outcome in out-of-hospital cardiac arrest using machine learning: the SCARS model. EBioMedicine, 89. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2023.104464 ​J-T, G., JE, B., JP, N., &amp; et al . (2024). Cardiac arrest and cardiopulmonary resuscitation outcome reports: 2024 update of the Utstein Out-of-Hospital Cardiac Arrest Registry template. Resuscitation, 201, 110288. https://www.resuscitationjournal.com/article/S0300-9572(24)00182-5/fulltext ​Lubi, K., &amp; Soone, H. ( n.d .). The necessity of a resuscitation registry in Estonia: qualitative approach based on expert interviews and document analysis. ​ Ni , P., Zhang , S., Zhang , G., Zhang , W., Zhang , H., Zhu , Y., Hu , W., &amp; Diao , M. (2025). Development and validation of machine learning-based prediction model for outcome of cardiac arrest in intensive care units. Scientific Reports, 15(1). https://doi.org/10.1038/s41598-025-93182-3 ​on Resuscitation (ILCOR), I. L. C. (2024). 2024 OHCA Utstein Template Update. https://ilcor.org/news/2024-ohca-utstein-template-update ​PPY, W., C-T, L., W, C., KTY, L., &amp; P-C, L. (2022). A spatiotemporal data mining study to identify high-risk neighborhoods for out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) incidents. Scientific Reports. https://www.nature.com/articles/s41598-022-07442-7.pdf ​R, B., van Schuppen H, H, K., EW, H., R, S., &amp; D, D. (2023). Where do we need to improve resuscitation? Spatial analysis of out-of-hospital cardiac arrest incidence and mortality. Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine , 31, 63. https://link.springer.com/article/10.1186/s13049-023-01131-8 ​ Reinhard , V., Vaasna , E., Kärgenberg , L., Laugamets , A., Kõrgvee, A., &amp; Kiirabi, T. (2010). Haiglaväline äkksurm, kaugtulemused haiglavälisest äkksurmast elustamise korral ning võimalused nende parandamiseks. In Eesti Arst ( Vol . 89, Number 11). ​ Sipria , A., Kirsimägi, Ü., Popov, A., &amp; Veber , A. (2016). Taaselustamine haiglaväliselt tekkinud südame äkksurmast. Tulemused. In Eesti Arst ( Vol . 95, Number 7). ​ Sunderland , N., Cheese , F., Leadbetter , Z., Joshi , N. V, Mariathas , M., Felekos , I., Biswas , S., Dalton , G., Dastidar , A., Aziz , S., McKenzie , D., Kandan , R., Khavandi , A., Rahbi , H., Bourdeaux , C., Rooney , K., Govier , M., Thomas, M., Dorman , S., … Johnson, T. W. (2023). Validation of the MIRACLE2 Score for Prognostication After Out-of-hospital Cardiac Arrest. Interventional Cardiology: Reviews, Research, Resources, 18. https://doi.org/10.15420/icr.2023.08 NB! Print view does not include fles that are attached to the form. Files should be printed out separately. TEET350 application 2026 Research project application Title in Estonian Üle-Eestilise haiglavälise kliinilisest surmast elustamise tulemuslikkuse retrospektiivne kohortuuring; Üle-Euroopalise haiglavälise elustamise registriga liitumine ja andmekvaliteedi parandamine läbi uuringu tulemuste. Title in English A nationwide retrospective cohort study on the outcomes of out-of-hospital clinical death resuscitation; joining the pan- European out-of-hospital resuscitation registry and improving data quality based on the study findings. Principal investigator Tuuli Volber Responsible Tallinn University of Technology, School of Information institution Technologies, Department of Health Technologies Study start date 01.06.2026 Study end date 01.01.2035 Fields of research 1.2 Computer and information sciences 2.6 Medical engineering 3.2 Clinical medicine 3.3 Health sciences Main objective of the study (in Estonian) Uuringu põhieesmärk on parandada Eestis haiglavälisel elustamisel kliinilisest surmast taaselustamise dokumenteerimise kvaliteeti, et võimaldada usaldusväärsemat prognostikat ja tõenduspõhist tervishoiuressursside planeerimist. Selle eesmärgi saavutamiseks hinnatakse retrospektiivses kohortuuringus ajavahemikul 01.01.2020–31.12.2025 haiglaväliselt taaselustatud patsientide elustamisandmete kvaliteeti TEHIKu andmebaasi põhjal (prognoositav valim ~4500 juhtu), jätkates andmete kogumist ja analüüsi prospektiivselt kuni aastani 2030. Uuring hõlmab riikliku andmekorje ühtlustamist ja integreerimist Euroopa elustamise registriga ning dokumenteerimispraktikate täiustamist, sealhulgas dokumenteerimist toetava digitaalse abivahendi piloteerimist ja selle abil kogutud andmete võrdlust rutiinsete registriandmetega. Main objective of the study (in English) The primary objective of the study is to improve the quality of documentation related to out-of-hospital 1 resuscitation from clinical death in Estonia, in order to enable more reliable prognostication and evidence- based healthcare resource planning. To achieve this objective, a retrospective cohort study will assess the quality of resuscitation data for patients resuscitated outside the hospital setting between 1 January 2020 and 31 December 2025, based on data from the TEHIK database (estimated sample size approximately 4,500 cases). Data collection and analysis will subsequently continue prospectively until 2030. The study also encompasses the harmonization of national data collection practices and integration with the European cardiac arrest registry, as well as the improvement of documentation practices, including the piloting of a digital documentation support tool and comparison of data collected through this tool with routine registry data. Other involved institutions Additional information Is this a student Yes project? Which subcommittee 3) Health Data and Data Science Subcommittee would you prefer to review your application? Will part of the study Yes be conducted outside Estonia? Research Location Countries EU European Union Briefly explain the Kuigi uuring viiakse läbi Eestis ning esmased andmetöötluse ja research activities analüüsi etapid toimuvad Eesti andmevaldajate ja uurija taking place outside Estonia vastutusel, on uuring osaliselt seotud rahvusvahelise koostööga Euroopa elustamise registriga. Uuringu raames kavandatakse riikliku elustamisandmestiku ühtlustamist ja edastamist Euroopa tasandi registrisse, eesmärgiga tagada andmete võrreldavus, kvaliteet ja pikaajaline säilitamine rahvusvahelises teadusraamistikus. Euroopa elustamise registrisse edastatakse üksnes pseudonüümitud ja standardiseeritud andmed, mis ei sisalda otseseid isikut tuvastavaid tunnuseid. Andmete edastamine toimub Euroopa Liidu piires ning vastavalt kehtivatele andmekaitsenõuetele, sh isikuandmete kaitse üldmäärusele (GDPR). Uurija ei edasta andmeid väljapoole Euroopa Liitu ega oma kontrolli registri edasise andmekasutuse üle, mis toimub vastavalt vastava registri andmehalduse ja juurdepääsu reeglitele. On arvestatud võimalusega, et Euroopa elustamise registrisse 2  edastatud andmeid võidakse tulevikus kasutada Euroopa- ülesteks koondanalüüsideks. Sellisel juhul toimub andmete kasutamine registri kehtivate eetikareeglite, andmekaitsemeetmete ja juurdepääsuprotseduuride alusel ning eraldiseisvate uurimisprojektide raames. Käesoleva uuringu vastutav uurija ei osale ega vastuta andmete edasise sekundaarse kasutamise eest väljaspool käesoleva uuringu eesmärke. Andmete edasine kasutamine toimub üksnes agregaat- ja pseudonüümitud kujul ning ei võimalda üksikisikute tuvastamist. Selline lähenemine vastab nii andmekaitse põhimõtetele kui ka teaduseetika nõuetele ning on kooskõlas Helsingi deklaratsiooni privaatsuse ja konfidentsiaalsuse põhimõtetega. Has the study or any No part of it been submitted for review to another ethics committee in Estonia or abroad? Additional information about previous or concurrent reviews Has artificial Yes intelligence been used in preparing the application or any of its parts? Please explain for Käesoleva töö koostamisel kasutati tehisaru‑põhist kirjutamis- what purpose and to ja analüüsimistööriista Microsoft 365 Copilot, mille ülesanne oli what extent AI was used toetada keelelist toimetamist, tekstilise väljenduse selgust ja struktuuri kujundamist. Kõik teaduslikud otsused ja sisu, andmetõlgendused ja järeldused pärinevad uurijate meeskonnalt. Principal investigator 3  Person Degree Institution and occupation Start date End date CV Tallinn University of Technology, School of Information Technologies, Department of Health EST Tuuli Master's Technologies, Junior Research Fellow (1,00), Tallinn 01.06.2026 01.01.2035 / Volber Degree Health University of Applied Sciences, Chair of ENG Nursing , lecturer-teacher (1,00), Tallinn Health Care College, Nursing, teatcher Other researchers involved (main executors, collaborators) Institution and Role Person Degree Start date End date CV occupation Main Eno-Martin EST / 01.06.2026 01.01.2035 executor Lotman ENG Main Doctor's EST / Elli Valla 01.06.2026 01.01.2035 executor Degree ENG Main Katrin Gross- Doctor's EST / 01.06.2026 01.01.2035 executor Paju Degree ENG 3.1. Funding Funding sources [311] Kogu uuring viiakase läbi põhitöö raames ja uurijatele lisatasusid ei maksta. Estimated total cost of 0 the study [312] Related projects [313] 3.2. Compensation and insurance for participants Will participants No receive compensation (monetary and/or non- monetary) for taking part in the study? [321] Amount of compensation and/or description and 4 description and justification of non- monetary compensation [321a] Is insurance coverage No for participants required for conducting the study? [322] Explanation of insurance coverage [322a] 4.1. Background, purpose, and justifcation of the study Brief overview of Eestis on teostatud samal teemal kaks olulisemat uuringut: previous studies on 1) Haiglavälise äkksurma elustamine Eestis (1999–2013) ​ the same topic [411] (Sipria et al., 2016)​ Selles prospektiivses kohort-uuringus analüüsiti 8586 haiglavälist elustamiskatset. Uuringus selgus, et tunnistajate juuresolekul tekkinud äkksurma korral oli edukas taaselustamine 10,2% juhtudest. Kusjuures elulemus paranes ajas 9,4% (1999-2003) ja 13,8% (2009-2013)Kiirabi reageerimisaeg kauem kui 10 min vähendas ellujäämist (OR=0,37) ja taaselustamise kestus enam kui 20 min seostus väga madala ellujäämisega (OR=0,09). 2) Haiglavälise äkksurma kaugtulemused ja elukvaliteet. Eesti Arst, 2010; ​(Reinhard et al., 2010)​ Uuringu tulemusena näidati et haiglast kirjutatakse välja ~10% tunnistajatega äkksurma juhtudest ning 1 kuni 5 aasta elulemus on enam kui 60%. Samas elukvaliteet on madalam kui üldrahvastiku keskmine (füüsiline võimekus, sotsiaalne toimetulek, üldine tervis). Globaalsetest registritest on teada, et äkksurmast taaselustamise üldine prognoos elulemusele ning neuroloogilisele taastumisele on halb. Euroopas esineb ligi 350 000 haiglavälist südame äkksurma juhtu aastas (​ Gräsner et al., 2014)​. Suurem osa neist, kellel suudetakse taastada efektiivne vereringe, on haiglasse jõudes teadvuseta ning vajavad käsitlust intensiivravi osakonnas. Sealt kirjutatakse elusana välja 30–55% reanimeeritud patsientidest. 5 Osal neist esineb hilisemas elus kognitiivseid häireid ja psühholoogilisi probleeme. Neuroloogilise kaugtulemuse hindamiseks kasutatakse levinud hindamisskaalasid (CPC - cerebral performance category; GCS - Glasgow coma scale; mRS - modified Rankin scale), kuid neid skaalasid ei dokumenteerita Eestis süstemaatiliselt. Palju on varasemalt uuritud neuroloogilise kahjustuse patofüsioloogiat. Kliinilise surma korral verevarustuse katkedes tarvitatakse aju energiavarud 5 minuti jooksul. Hapniku ja energia defitsiit põhjustavad elektrokeemilise transmembraanse gradiendi kadumise, mis katkestab sünaptiliste ühenduste ülekanded ja aktsioonipotentsiaalide tekke. Vabanenud glutamaat ja rakusisene kaltsium kuhjuvad ning see protsess tingib raku hukkumise. Vereringe taastumisega kaasnevad reperfusioon ja reoksügenistatsioon, need aga kutsuvad esile edasist närviraku kahjustust. Hüpereemia tekitab esialgu mikrotsirkulatsiooni häireid, millele hiljem järgneb vasomotoorsest paralüüsist globaalne ja multifokaalne hüpoperfusioon. Reoksügenisatsioon tekitab mitmeid keemilisi kaskaade, mis põhjustavad oksüdatiivset kahjustust. Muutused põletikureaktsioonis aktiveerivad endoteliaalrakke ja leukotsüüte, need süvendavad omakorda koekahjustust. Hüpoksilise ajukahjustuse ravis pole vaatamata intensiivravi võimaluste olulisele paranemisele märkimisväärset arengut toimunud. Viimastes ravijuhendites peetakse elustamisjärgses seisundis haigetel palaviku vältimist ning homeostaasi säilitamist oluliseks hüpoksilise ajukahjustuse vähendamiseks. Prekliiniliste ja kliiniliste uuringute alusel on leitud mitmeid faktoreid, mis ennustavad neuroloogilse taastumise prognoosi vereringe taastumise järel. On näidatud, et neuroloogilist prognoosi ja suremust mõjutavad oluliselt näiteks kliinilise surma kestus, varajane elustamisevõtete kasutamine, vanus ning südameseiskuse vorm. Üks enim valideeritud skoore, mis ennustab taaselustamise järgselt neuroloogilise taastumise tõenäosust on MIRACLE2 ​(Sunderland et al., 2023).​ Üks olulisemaid taaselustatud patsientide käsitluse komponente on võimalikult 6 täpne ning varajane neuroloogilise prognoosi hindamine. Neuroloogilist prognoosi hinnatakse kompleksse algoritmi alusel, mille moodustavad elektroentsefalograafia (EEG), piltdiagnostika (nt kompuutertomograafia ja aju magnetresonantstomograafia), ajutüve reflekside hindamine, vereanalüüsid (näiteks neuronspetsiifiline enolaas) jt. Edukad elustamise registrid mujal, erakorralisest meditsiiniabist lähtuvad: sisaldavad OHCA (haiglaväline südameseiskus) sündmuskoha andmeid, haiglavälise elustamise ROSC (spontaanse vereringe teke) kohta ning võivad sisaldada põhilisi intensiivravi osakonna andmeid. Väheste registrite kohta on vabalt kättesaadavad täpsed andmekoosseisud ja väljade definitsioonid. Näited: ICNARC Case Mix Programme (UK) Suurbritannia riiklik intensiivravi audit. Kogub patsientide juhtumipõhist infot intensiivravi osakondade kvaliteedi, juhtumite raskuse ja tulemite kohta. ANZICS Adult Patient Database (Austraalia & Uus-Meremaa) Hõlmab peaaegu kõiki intensiivravi osakondasi Austraalias ja Uus-Meremaal. https://www.anzics.org/adult-patient-database- apd/NICE (Holland) Rahvuslik ICU (intensiivravi osakond) kvaliteedi register ja uurimisplatvorm. SIR (Rootsi intensiivraviregister) Kogub kõik ICU juhtumid riiklikult. eICU Collaborative Research Database (USA) Mitmekeskuseline ( 200+ haiglat) ICU telemeditsiini andmestik. https://eicu- crd.mit.edu/gettingstarted/access/ CARES (Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival, USA) Haiglaväliste südameseiskuste register. https://mycares.net/sitepages/hospitaldataelements.jsp GWTG- Resuscitation (USA, American Heart Association) Haiglasiseste südameseiskuste register ja kvaliteediprogramm. Andmeelementide loendid ja CRF ei ole avalikud; ainult osalejatele. EuReCa THREE Euroopa rahvusvaheline taaselustamise register 1. september 2022 kuni 30. November 2022. Uuringu uudsus: tehisintellekti kasutamine andmeanalüüsis, kiirabide paiknemise parameetrite paikapanek ressursikasutuse sihipärase kasutuse eesmärgil ja võimaliku dokumenteerimise abivahendi rakendamine- häälemudeli kasutamine ning selle piloteerimine poole aasta vältel. 7 Study objective, Uuringu erinevates etappides hinnatakse mitmeid summary, and taaselustamise protsessi, dokumenteerimise ja ravi kvaliteedi justification [412] aspekte. Uurimisküsimused: 1. Hinnatakse olemasolevat andmebaasi kogunenud struktuursete andmete vastavust Utsteini standardile (Lisa 2), et tuvastada süsteemsed lüngad? 2. Mil määral vastab Eesti OHCA (out-of-hospital cardiac arrest) register Utsteini 2024 standardi põhi‑ ja lisamuutujatele ning millised on peamised kogutud andmelüngad? 3. Hinnatakse millised andmekvaliteedi probleemid (vastuolud, ajamonotoonsuse rikkumised, vähene eristusvõime) mõjutavad kõige enam elulemuse hindamise täpsust? 4. Kas olemasolevate andmete põhjal on võimalik adekvaatselt hinnata ellujääjate neuroloogilist kaugtulemust ning kas andmekaevet on võimalilk teha TI-vahenditega? 5. Kas häälmudeli piloteerimine (elustamise dokumenteerimine ei sõltu enam mälul vaid on täielikult taasesitatav), Tallinna Kiirabi brigaadidel, poole aasta vältel, annab erinevad tulemused võrreldes TEHIKU andmetega? 6. Kuidas mõjutab andmekvaliteedi paranemine ruumi‑ajalisel OHCA analüüsil saadavaid tulemusi (kuum-kohad, riskipiirkonnad) ning millist lisaväärtust annab see kiirabiressursi paigutamise ja reageerimisaja optimeerimisele? Hüpoteesid: H1: Kas Eesti OHCA register jätab olulise osa Utstein 2024 põhiandmetest kas osaliselt või täielikult täitmata, eriti dispetšeri ja ajapõhiste protsessimuutujate osas. Utstein 2024 toob välja, et dispetšeri andmed, ajapunktide täpsus ja uued laiendatud protsessimuutujad on globaalselt sageli alaesindatud. (E et al., 2020; on Resuscitation (ILCOR), 2024) H2: Dokumenteeritud andmetes on puudulikud või ebatäpsed ajapunktid (nt esimese kompressiooni aeg, esimese šoki aeg, EMS‑i reageerimisaeg, esmane rütm ja bystander‑CPR kirjed), mis mõjutavad peamiselt ellujäämisprognooside täpsust. Uuringud näitavad, et just need tunnused on olulised ellujäämise ennustajad. (Caputo et al., 2024; Hellsén et al., 2023; Hessulf et al., 2023) 8 H3: Paremini struktureeritud sündmuse koordinaadid ja ajad võimaldavad tuvastada oluliselt täpsemaid OHCA ruumi‑ajalisi klastreid, parandades kiirabi teenuse katvust ja reageerimise kiirust. H4: Olemasolevate andmete põhjal on võimalik kalkuleerida MIRACLE2 skoori ning seda valideerida neuroloogilise kaugtulemuse prognostikaks Eestis (Sunderland et al., 2023) H5: Vabateksti väljadest ning raviarvete andmetest on võimalik kalkuleerida TI-vahendite abiga levinumaid neuroloogilise kaugtulemuse skoore (CPC, GCS, mRS). Olemasolevaid andmeid on võimalik kasutada, et valideerida hulgiparameetrilisi TI-l põhinevaid andmemudeleid, mis ennustavad taaselustamise järgset pikaaegset elulemust (Chenet al., 2026) ning haiglasisest suremust (Ni et al., 2025). Struktureeritud ja vabateksti andmete põhjal on võimalik kalkuleerida kaasuvate haiguste koormust Charlsoni (CCI) ja Elixhauser kaasuvate haiguste skoori (Quan 2005) ning neid skoore valideerida haiglasisese ja pikaaegse suremuse prognostikas. H6 Tallinna Kiirabi brigaadidel poole aasta vältel piloteeritav häälpõhine elustamise dokumenteerimise mudel annab elustamissündmuste dokumenteerimisel statistiliselt oluliselt erinevaid ja täielikumaid tulemusi võrreldes TEHIKu andmetega, kuna dokumenteerimine pole enam retrospektiivne, vaid dokumenteerimne tomiub paraleelselt elustamisega. H7 OHCA andmekvaliteedi paranemine mõjutab statistiliselt oluliselt ruumi‑ajalise analüüsi tulemusi, sealhulgas kuum‑alade (hot-spot) ja riskipiirkondade tuvastamist, ning annab lisaväärtust kiirabiressursside paigutamise ja reageerimisaja optimeerimisel. Hot‑spot analüütika (KDE, Getis‑Ord Gi*, SaTSca n) eeldab täpseid ruumi‑aja andmeid (PPY et al., 2022; R et al., 2023) Hot‑spot ja ruumi- aja analüüs on kasutatud kõrge riskiga piirkondade leidmisel ja seostatud lühema reageerimisajaga. (PPY et al., 2022) Elustamisjuhtumite sagedus. Eestis toimub igal aastal hinnanguliselt 400-600 haiglavälist elustamisjuhtumit (www.tai.ee). Sotsiaalministeeriumi statistika on teine, vaadates Lisa 5, Tabel 1, seega on väga vajalik täpsem analüüs. Kokkuvõttes aitab põhjalik statistika ja analüüs parandada kiirabiressursi jaotust, toetada teadlikku 9  poliitikakujundamist ja edendada rahvusvahelist koostööd ​(Lubi & Soone, n.d.)​ Samuti saame teha Sotsiaalministeeriumile ettepanekud erinevate skaalade lisamiseks tavapraktikasse. Ülemaailmselt on teada, et andmete leidmine neuroloogilise staatuse täpsustamiseks on väga raske, mida kirjeldab ka Aves,T oma artiklis ​(Aves et al., 2025)​. Põhineb Utstein 2024 uuendusel, mis rõhutab täpsemaid definitsioone, ajapunktide kvaliteeti, dispetšeri rolli ning struktureeritud põhi- ja lisamuutujaid. ​(Brooks et al., 2022)​ 4.2. Sample and research methodology Description of the Valim sample [421] Valim: kõik patsiendid, kellel on dokumenteeritud elustamiskaart e-kiirabi elustamismoodulis 01.01.2020– 31.12.2025; ~4500 juhtumit. Prospektiivselt lisandub kuni 2030 ~680 juhtu/a. Praktilise töö käigus on olnud tähelepanekuid, et osadel juhtudel jääb elustamiskaart täitmata, mis tähendab tõsist lünka andmekvaliteedis. Seepärast teeme Tehikule päringu ka täiendavate kiirabikaartide kohta RHK-10 diagnoosikoodidega: I46.0 Südameseiskus eduka taaselustamisega I46.1 Kardiaalne äkksurm (nii kirjeldatud) I46.9 Täpsustamata südameseiskus Kontrollgrupiks on fibrilleeritavate ja mitte fibrilleeritavate rütmidega patsiendid. Kaasamiskriteeriumid: kõik elustamiskatsega patsiendid. Väljajätmiskriteeriumid: puuduvad. Data collection [422] Primaarandmed TEHIKu tervise infosüsteemist: kiirabikaartide elustamismoodul (protsessi parameetrid) ja ellujäänute epikriisid kuni 1 aasta. TEHIK väljastab pseudonüümitud CSV. Andmekoosseisude ühendamine TEHIKu tasandil; uurijale edastatakse ühendatud andmestik. Andmekoosseis on kirjeldatud lisas 1. Surmapõhjuste register. Data analysis [423] Uuring on populatsioonipõhine retrospektiivne ning prospektiivne kohortuuring, mille eesmärk on hinnata haiglavälise südameseiskuse esinemissagedust, 10 ellujäämist ja neuroloogilist lõpptulemust Eestis. Analüüs hõlmab kõiki juhte, kus kiirabibrigaad alustas elustamist perioodil 01.01.2020–31.12.2025. Uuringuperiood vältab prospektiivselt aastani 2030, hinnates igal aastal uuesti samu andmeid, et täiendada Eesti andmeid Euroopa registris. Hinnanguline retrospektiivne valim on ligikaudu 4500 juhtu, millele lisandub igal järgneval aastal ~680 juhtu. Andmed väljastab TEHIK pseudonüümitud kujul, mis tähendab, et kliinilised andmed on eraldatud isikuandmetest ning uurijal puudub võimalus konkreetseid isikuid identifitseerida. Selline lähenemine vastab GDPR nõuetele ja rahvusvahelistele standarditele, sh Utsteini protokollile. Primaarandmed pärinevad kiirabikaartide elustamismoodulist, mis sisaldab elustamisprotsessi parameetreid (rütm, CPR kvaliteet, AED kasutus, reageerimisaeg). Kaugtulemus hinnatakse ellujäänute puhul epikriiside alusel kuni ühe aasta jooksul pärast elustamissündmust. Neuroloogiline seisund määratakse CPC (Cerebral Performance Category) skaalal 30 ja 180 päeva järel, kus CPC 1–2 viitab heale või rahuldavale neuroloogilisele funktsioonile. Andmete analüüs toimub Utsteini meetodi alusel, mis tagab süstemaatilise lähenemise ja võimaldab tulemuste rahvusvahelist võrdlust. Kõiki andmed säilitatakse krüpteeritult andmebaasis ning juurdepääs on ainult vastutava asutuse uurijatel kasutades id- kaarti ja kaheastmelist identifitseerimist. Uuring ei hõlma invasiivseid protseduure ega sekkumist, tegemist on retrospektiivse andmeanalüüsiga, mille risk osalejatele on olematu. Projekti eetiline raamistik järgib STROBE juhiseid ja „ethics by design“ põhimõtet, tagades privaatsuse, konfidentsiaalsuse ja andmete turvalisuse. Tulemused aitavad optimeerida kiirabiressursse, täiustada elustamisprotokolle ja parandada ellujäämist, pakkudes olulist kasu rahvatervisele. Utsteini 2024 meetod (lisa 1); kirjeldav statistika; võrdlused rütmide ja ellujäämise osas; Neuroloogilise kaugtulemi hingamiseks CPC 30 ja 180 päeva peale elustamissündmust. Andmete eeltöötlus hõlmab puuduvate väärtuste käsitlemist, mille puhul lähtutakse puuduvate andmete mahust ja jaotusmustrist ning rakendatakse kas 11 sobivaid imputatsioonimeetodeid või eemaldatakse vastavad vaatlused eelnevalt määratletud kriteeriumide alusel. Lisaks viiakse läbi erindite tuvastamine ja käsitlemine, kasutades statistilisi meetodeid ebanormaalsete väärtuste identifitseerimiseks. Lisaks viiakse läbi erindite tuvastamine ja käsitlemine, kasutades statistilisi meetodeid ebanormaalsete väärtuste identifitseerimiseks. Arvestades valimi suurust (~4500 juhtu), eeldatakse, et statistiliselt tuvastatavate erindite osakaal jääb mõne protsendi piiresse. Erindite käsitlemine toimub juhtumipõhiselt, hinnates, kas tegemist on dokumenteerimisvea, andmestiku ebatäielikkuse või kliiniliselt põhjendatud äärmusega. Erindite eemaldamist valimist tehakse üksnes metoodiliselt põhjendatud juhtudel, et vältida kallutatust ja säilitada andmete kliiniline tähendus. Masinõppemeetodite rakendamise eel normaliseeritakse ja standardiseeritakse arvulised tunnused, et viia need võrreldavale skaalale. Samuti hinnatakse erinevate füsioloogiliste näitajate informatiivset väärtust ning viiakse läbi tunnuste valik, et määrata mudelite sisendiks sobivaimad tunnused. Valimi iseloomustamiseks kasutatakse kirjeldava statistika meetodeid. Andmete visualiseerimiseks rakendatakse erinevaid graafilisi esitusi, sealhulgas jaotusgraafikuid. Füsioloogiliste parameetrite ja elustamise andmete vaheliste seoste hindamiseks kasutatakse korrelatsioonanalüüsi ning vajadusel ka mitmese regressiooni mudeleid. Elustamise andmete objektiivseks hindamiseks rakendatakse klassifitseerimis- ja/või regressioonimudeleid. Klassifitseerimismudeleid kasutatakse juhtudel, kus uuritavaks tulemuseks on diskreetne või kategooriline tunnus (näiteks kliiniline tulemus, dokumenteerimise täielikkuse klass või elulemusklass). Regressioonimudeleid rakendatakse olukordades, kus tulemuseks on pidev või kvantitatiivne näitaja (näiteks ajavahemikud, füsioloogiliste parameetrite väärtused või prognostilised skoorid). Mudelite valik põhineb tulemuse muutujate omadustel, andmete struktuuril ja kliinilisel tõlgendatavusel. Mudelite treenimisel ja hindamisel kasutatakse ristvalideerimist, et tagada analüüsi tulemuste üldistatavus ja vältida üleõppimist. Mudelite toimivust hinnatakse sobivate jõudlusmõõdikute abil. Arvestades kliinilise konteksti eripära ja vajadust tulemuste mõistetavuse järele, rakendatakse mudelite selgitusmeetodeid, mis võimaldavad hinnata üksiktunnuste panust mudeli 12  ennustustesse ning toetavad kliinilist usaldust mudelite väljundite suhtes. 5.1. Recruitment and informing of participants Are people directly No involved as participants in the study? [511] Recruitment of participants [511a] Justification for including vulnerable participants [512a] 5.2. Impact of the study on participants Procedures and activities with participants [521] Description of physical intervention [522a] Description of mental strain or risk of mental health impairment [523a] 5.3. Use of human biological material Is human biological No material collected, used, or stored during the study? [531] Description of collection and use of biological material [531a] 13 5.4. Use of artifcial intelligence Is artificial intelligence Yes used in the study? [541] Description of artificial Eesmärk ja võimekus: Masinõppe meetodeid kasutatakse intelligence use [541a] andmeanalüüsis, prognostiliste mudelite väljatöötamisel (sh MIRACLE2, Charlsoni ja Elixhauseri skooride kalkuleerimiseks vabatekstist) ning prospektiivse dokumenteerimise süsteemi loomisel. Masinõppe eetilised riskid seonduvad peamiselt andmekaitse, õiglusprintsiipide, läbipaistvuse, vastutuse ja kontekstitundlikkusega. Nende riskide maandamine eeldab ethics‑by‑design lähenemist, ranget inimkontrolli, selgitusmeetodite kasutamist ning mudelite rakendamist üksnes otsustustoena, mitte iseseisva otsustajana. Andmete struktuurseks ühtlustamiseks ja rahvusvahelise võrreldavuse tagamiseks viiakse uuringus kasutatavad andmed võimalusel üle OMOP Common Data Model (OMOP‑CDM) standardile. See võimaldab standardiseeritud andmestruktuuri rakendamist ning tagab kooskõla rahvusvaheliste terviseandmete analüüsi praktikatega. Analüüsiks kasutatakse OHDSI kogukonna ATLAS tarkvara, mis toetab nii kirjeldavat statistikat, kohortuuringute läbiviimist kui ka prognostiliste mudelite arendamist standardiseeritud andmestikul. Masinõppe meetodeid kasutatakse andmeanalüüsis eelkõige prognostiliste mudelite väljatöötamiseks, olemasolevate kliiniliste riskiskooride rakendamiseks ning otsustustoe kontseptsioonide hindamiseks. Sealhulgas võimaldab OMOP‑põhine andmemudel koos sobivate loomuliku keele töötluse (NLP) meetoditega arvutada selliseid kliinilisi skooringusüsteeme nagu MIRACLE2, Charlsoni ja Elixhauseri komorbiidsusindeksid ka struktureerimata tekstist, parandades andmete kasutatavust ja võrreldavust. Masinõppe eetilised riskid seonduvad peamiselt andmekaitse, õiglusprintsiipide, läbipaistvuse, vastutuse ja kontekstitundlikkusega. Nende riskide maandamiseks rakendatakse ethics‑by‑design lähenemist, mis hõlmab pseudonüümitud andmete kasutamist, ranget inimkontrolli, selgitusmeetodite rakendamist ning masinõppemudelite kasutamist üksnes otsustust toetava tööriistana, mitte iseseisva otsustajana. Mudelite väljundeid ei kasutata kliiniliste otsuste automatiseerimiseks, vaid analüütilise ja teadusliku toena. Masinõppemeetodite õiguspärase, eetilise ja metoodiliselt 14  põhjendatud kasutamise eest vastutab vastutav uurija Tuuli Volber, tagades vastavuse kehtivatele õigusaktidele, teaduseetikale ja uuringu eesmärkidele. 5.5. Ethical risks and their mitigation Respect for participants [551] Uuringus teostatakse retrospektiivne andmeanalüüs pseudonüümitud andmetel ning prospektiivselt kaasatakse patsiendid, kes on elustamissündmuse ajal enamasti teadvuseta; seetõttu on andmete töötlemine ilma teadliku nõusolekuta põhjendatud, et vältida ellujäämiskallet (survival bias), ning see on kooskõlas Helsingi deklaratsiooni artikliga 30 ja ülekaaluka avaliku huviga. Vastavus IKS § 6 lg 3 p 1-3 § 6 lg 3 p 1 – ülekaalukas avalik huvi Käesolev uuring vastab ülekaaluka avaliku huvi kriteeriumile, kuna selle eesmärk on parandada haiglavälise elustamise dokumenteerimise kvaliteeti, andmete võrreldavust ja analüüsitavust riiklikul tasandil. Haiglaväline südameseiskus on kõrge suremusega seisund, mille käsitlus mõjutab otseselt elanikkonna tervisetulemusi, tervishoiuressursside kasutust ning tervishoiusüsteemi toimivust. Uuringu tulemused võimaldavad hinnata ja täiustada elustamise praktikaid, toetada tõenduspõhist otsustamist ning panustada riikliku ja rahvusvahelise elustamisandmestiku kvaliteedi parandamisse, sealhulgas Euroopa elustamise registri ajakohastamisse. Selline teaduslik ja süsteemne andmete kasutamine teenib selgelt avalikku huvi ning ületab üksikisiku andmetöötlusega seotud minimaalse riski. § 6 lg 3 p 2 – eesmärgi saavutamise võimatus muul viisil Uuringu eesmärke ei ole võimalik saavutada anonüümsete andmete või üksnes nõusolekul põhineva andmekogumise kaudu. Anonüümsete andmete kasutamine välistaks eri andmeallikatest pärinevate kliiniliste andmete linkimise ning pikemaajalise jälgimise, mis on vajalik nii andmekvaliteedi hindamiseks kui ka prospektiivseks ajakohastamiseks Euroopa registris. Samuti ei ole realistlik küsida teadlikku nõusolekut retrospektiivselt kõigilt uuringuperioodil elustatud patsientidelt, arvestades nii ajavahemikku, patsientide suremust kui ka kontaktandmete puudumist. Seetõttu on pseudonüümitud andmete kasutamine ainus proportsionaalne ja teostatav viis uuringu eesmärkide saavutamiseks. § 6 lg 3 p 3 – andmesubjekti õiguste kaitse Andmesubjektide õiguste ja huvide kaitse tagatakse pseudonüümitud andmete kasutamisega, mille puhul isikut otseselt tuvastavad andmed on eemaldatud ning pseudonüümivõti ei ole uurijatele kättesaadav. Andmeid töödeldakse üksnes teadusuuringu eesmärgil ning rakendatakse asjakohaseid tehnilisi ja korralduslikke turvameetmeid, sealhulgas ligipääsupiiranguid, logimist ja turvalist andmetöötluskeskkonda. Uuring ei hõlma sekkumist patsiendi ravisse ega mõjuta tema õigusi või ravivalikuid. Prospektiivses osas ei koguta täiendavaid isikuandmeid ega sekkuta patsiendi raviprotsessi. Andmete kogumine põhineb rutiinsel kliinilisel dokumenteerimisel ning riiklikel registritel. Uurija ei oma ligipääsu otseselt tuvastatavatele isikuandmetele ning ei tee individuaalseid otsuseid patsientide kohta. Kõik andmetöötluse etapid on dokumenteeritud uuringu protokollis ja andmehaldusplaanis. Selline lähenemine tagab, et uuring vastab kehtivatele õigusaktidele ning kaitseb nii andmesubjekte kui ka uurijat võimalike õiguslike riskide eest. Masinõppe ja andmeanalüüsi õiguspärase, eetilise ja metoodiliselt põhjendatud kasutamise eest vastutab 15 vastutav uurija Tuuli Volber, tagades vastavuse kehtivatele õigusaktidele, teaduseetika põhimõtetele ja eetikakomitee otsustele Benefits and harms associated with the study [552] Uuringuga ei kaasne uuritavatele otsest ega kaudset füüsilist või vaimset kahju. Tegemist on pseudonüümitud andmetel põhineva vaatlusuuringuga, milles ei toimu sekkumist, ravi muutmist ega otsest kontakti uuritavatega. Isikuandmete töötlemisega seotud riskid on viidud miinimumini ning uuring ei mõjuta uuritavate õigusi ega kohustusi. Kas ja kuidas on tagatud uuritavate autonoomia? Uuring põhineb retrospektiivsetel ja prospektiivsetel rutiinselt kogutud terviseandmetel ning ei hõlma sekkumist patsiendi raviprotsessi ega individuaalsete kliiniliste otsuste mõjutamist. Seetõttu ei ole patsientide autonoomiat otseselt piiratud. Retrospektiivses osas ei ole teadliku nõusoleku küsimine realistlik ega proportsionaalne, arvestades uuritavat ajavahemikku, patsientide suremust ning kontaktandmete puudumist. Prospektiivses osas kasutatakse üksnes rutiinse dokumenteerimise käigus kogutavaid andmeid ning ei koguta täiendavat teavet uurimise eesmärgil. Andmeid töödeldakse pseudonüümitud kujul ning uurijal puudub võimalus konkreetseid isikuid tuvastada. Selline lähenemine on kooskõlas autonoomia põhimõttega, kuna välditakse põhjendamatut sekkumist isikute õigustesse ja valikuvabadusse. Kas uuring võib põhjustada kahju (sh kaudset kahju)? Uuring ei põhjusta otsest füüsilist ega psühholoogilist kahju, kuna ei hõlma sekkumisi ega kontakti patsientidega. Siiski on hinnatud võimaliku kaudse kahju riski, sealhulgas ohtu, et analüüsist tulenevad järeldused võivad olla eksitavad andmekvaliteedi piirangute, kallutatuse või metodoloogiliste eelduste tõttu. Selle riski maandamiseks hinnatakse süstemaatiliselt andmete kvaliteeti, käsitletakse analüüsi piiranguid selgesõnaliselt ning välditakse individuaalseid või normatiivseid järeldusi. Masinõppemudeleid kasutatakse üksnes analüütilise ja teadusliku tööriistana ning nende väljundeid ei rakendata iseseisva kliinilise otsustamise alusena. Kas uuringu tulemused võivad viia stigmatiseerimiseni? On hinnatud võimalust, et teatud tulemused võiksid tahtmatult stigmatiseerida konkreetseid populatsioonirühmi (nt vanuse, soo, kaasuvate haiguste või sotsiaalsete tunnuste alusel). Selle vältimiseks keskendub uuring süsteemsete mustrite ja andmekvaliteedi hindamisele, mitte üksikisikute või rühmade väärtushinnangulisele võrdlemisele. Tulemusi esitatakse agregaatandmetena ning rõhutatakse konteksti, metodoloogilisi piiranguid ja mitmetegurilisi põhjusseoseid. Selline lähenemine vähendab riski, et uuringutulemusi tõlgendataks viisil, mis võiks kaasa tuua ebaõiglasi üldistusi või stigmatiseerimist. Kuidas on tagatud õigluse printsiip? Õigluse põhimõte on tagatud kaasava ja erapooletu uuringudisaini kaudu. Analüüsi kaasatakse kõik uuringuperioodil haiglaväliselt elustatud patsiendid vastavalt eelnevalt määratletud kriteeriumitele, sõltumata demograafilistest või kliinilistest tunnustest. Uuring ei eelista ega välista ühtegi rühma ning tulemused on suunatud tervishoiusüsteemi kui terviku parandamisele. Analüüsides hinnatakse ka võimalikke erinevusi andmete kättesaadavuses ja kvaliteedis, et vältida varjatud kallutatust. Kuidas on käsitletud metodoloogilisi kallutatusi (nt survival bias)? Uuringus arvestatakse ellujäämuskalduvuse (survival bias) võimalusega, mille puhul analüüsi satuvad ebaproportsionaalselt sagedamini patsiendid, kelle andmed on paremini kättesaadavad. Seda kallutatust käsitletakse nii analüüsi planeerimisel kui ka tulemuste tõlgendamisel ning vastavad piirangud kirjeldatakse selgesõnaliselt. See aitab vältida põhjendamatult optimistlikke või eksitavaid järeldusi. Vastavus Helsingi deklaratsiooni põhimõtetele 16 Uuring on kooskõlas Helsingi deklaratsiooni põhimõtetega, järgides eelkõige: inimväärikuse ja privaatsuse austamist pseudonüümitud andmete kasutamise kaudu; riskide ja kasu proportsionaalsuse põhimõtet, kuna uuring ei too kaasa täiendavat sekkumist ega riski; teaduslikku põhjendatust ja läbipaistvust, sh metoodika ja piirangute selget kirjeldamist; vastutuse põhimõtet, mille kohaselt vastutav uurija tagab uuringu eetilise ja õiguspärase läbiviimise. Rahvusvahelisse registrisse ühinemine teenib selget avalikku huvi, võimaldades võrrelda Eesti elustamispraktikaid teiste Euroopa riikidega, parandada andmekvaliteeti ning toetada tõenduspõhist tervishoiu arendamist. Samas on rakendatud proportsionaalsed meetmed andmesubjektide õiguste kaitseks, sealhulgas: pseudonüümitud andmete kasutamine, isikute otsese tuvastamise välistamine, andmete edastamine üksnes EL-siseselt, selge rollijaotus andmevaldaja, uurija ja rahvusvahelise registri vahel. Other ethical risks [553] Uuringu läbiviimisel järgitakse STROBE juhiseid ning ethics‑by‑design põhimõtteid kogu andmetöötluse ja analüüsi vältel. Tehisintellekti prototüüpe testitakse üksnes simuleeritud andmetel, et vältida mõju tegelikele isikutele. Kõigis uurimisprotsessi etappides on tagatud inimkontroll ning automatiseeritud otsuseid üksikisikute kohta ei tehta. Uurimisprotsess ja analüüsietapid dokumenteeritakse läbipaistvalt ja jälgitavalt. Andmetöötlus toimub turvalises keskkonnas, kasutades krüpteerimist ja rangelt piiratud ligipääsuõigusi. 6.1. Personal data processing control questions Are personal data Yes processed in the study? [611] Explanation for not processing personal data [611a] 6.2. Origin of personal data Are personal data Yes processed that are not collected directly from the individual? [621] Are personal data Yes processed from national databases or registries? [622] 17 Which national c 1) gene bank d e f g databases are used in b 2) health information system c d e f g the study? [623] c 3) cancer registry d e f g c 4) cancer screening registry d e f g c 5) pregnancy information d e f g system c 6) myocardial infarction d e f g registry c 7) tuberculosis registry d e f g c 8) drug treatment database d e f g b 9) causes of death registry c d e f g c 10) Infectious diseases d e f g registry c 11) prescription center d e f g c 12) health insurance fund d e f g database c 13) other d e f g Explanation regarding Uuringus kasutatakse TEHIKu poolt pseudonüümitud kujul the use of data from ettevalmistatud andmeid. databases [623] TEHIK eemaldab kõik otsesed identifikaatorid ning pseudonüümi võti jääb üksnes andmevaldaja valdusesse, mistõttu uurijal ei ole võimalik üksikuid isikuid tuvastada. Uurija töötleb ainult pseudonüümitud andmeid teaduslikul eesmärgil ega kogu ega töötle otseseid isikuandmeid. Tulemusi esitatakse üksnes agregaatkujul, tagades, et üksikjuhtude identifitseerimine ei ole võimalik. How is the secure Terviseinfosüsteemist kasutatakse kiirabi elustamismooduli processing of personal kirjeid ajavahemikust 01.01.2020–31.12.2025 ning data from databases ensured? [624] prospektiivselt igal järgneval aastal kuni 2030. Lisaks kasutatakse ellujäänud patsientide haiglaepikriise kuni ühe aasta ulatuses pärast elustamist, eesmärgiga hinnata ravitulemust ja dokumenteerimise järjepidevust. Andmete väljastamine ja töötlemise korraldus Andmed väljastab TEHIK, kes toimib andmevaldaja ja andmete pseudonüümijana. Enne andmete edastamist eemaldatakse isikut otseselt tuvastavad andmed ning need asendatakse unikaalse pseudonüümiga. Pseudonüümivõti säilib TEHIKu juures ning ei ole uurijatele kättesaadav. TEHIK ühendab vajadusel eri andmekogudest (nt Terviseinfosüsteem, Surmapõhjuste register) pärinevad kirjed pseudonüümi alusel enne andmete väljastamist. Uurija saab ligipääsu üksnes pseudonüümitud ja eelnevalt määratletud andmeväljadele (LISA 2) ning ei teosta iseseisvat linkimist otseselt tuvastatavate isikuandmetega. Kasutatavad andmed ja tegevused 18  Uuringus töödeldakse üksnes neid andmeelemente, mis on otseselt vajalikud: elustamise dokumenteerimise kvaliteedi hindamiseks, füsioloogiliste ja protsessinäitajate analüüsiks, tulemuste (sh elulemus ja järelravi) kirjeldamiseks. Andmeid kasutatakse kirjeldava statistika, seoseanalüüsi ja masinõppemeetodite rakendamiseks teadusuuringu eesmärgil. Andmeid ei kasutata patsientide individuaalseks hindamiseks ega kliiniliste otsuste tegemiseks. Minimaalse vajalikkuse põhimõtte tagamine Minimaalse vajalikkuse põhimõte on tagatud järgmiselt: kogutakse ja töödeldakse ainult neid andmeid, mis on otseselt seotud uuringu eesmärkidega; ei koguta täiendavaid isikuandmeid ega tundlikke tunnuseid, millel puudub teaduslik põhjendus; Aandmete pseudonüümimine toimub enne nende väljastamist uurijale; ligipääs andmetele on piiratud üksnes uuringuga seotud isikutega; andmeid kasutatakse üksnes käesolevas uuringus kirjeldatud eesmärkidel. Selline andmetöötlus on kooskõlas GDPRi ja isikuandmete kaitse seaduse nõuetega ning tagab andmesubjektide õiguste ja privaatsuse kaitse. Explanation of the need for de‑‑pseudonymization [627a] Are personal data No obtained from sources other than national databases? [628] How and from which sources are personal data obtained? [628a] How is transparency in Uuringus kasutatakse TEHIKu poolt eelnevalt pseudonüümitud personal data andmeid. processing ensured? [629] Pseudonüümimise käigus eemaldab TEHIK kõik otsesed identifikaatorid ning pseudonüümi sidestusvõti jääb eranditult TEHIKu valdusesse; uurijal puudub sellele juurdepääs. Andmeid hoitakse asutuse turvatud, krüptitud serverikeskkonnas, ligipääs on üksnes nimetatud uurimisrühma liikmetel, kasutusel on mitmeastmeline autentimine, ligipääsulogid ja rollipõhised õigused. Analüüsitulemusi esitatakse üksnes agregaatkujul, vältides 19  väikearvulisi rühmi ja taasidentifitseerimise riski. Toorandmeid kolmandatele osapooltele ei edastata; koostööpartneritele koostatakse vajadusel TEHIKu poolt eraldi pseudonüümitud väljavõte või jagatakse vaid agregaatseid/sünteetilisi andmeid. Projekti lõppedes andmestik kustutatakse ja TEHIK hävitab koodivõtme hiljemalt 31.01.2030 6.3. Overview of personal data processing Which personal data Milliseid isikuandmeid uuringus töödeldakse? are processed in the Uuringus töödeldakse järgmisi isikuandmete kategooriaid (kõik study? [631] pseudonüümitud kujul): 1.Sotsiaaldemograafilised andmed: sugu, vanus. 2. Kliinilised elustamisandmed: kliinilise surma tekke aeg ja tunnistamine, esmane diagnoositud vereringeseiskuse vorm, CPR kvaliteet, defibrillatsioon (aeg, energia, kordade arv), elustamiseks kasutatud ravimid, elustamise kestus ja tulemus. 3. Kiirabi protsessiandmed: hädaabiteate vastuvõtmise aeg, väljasõidu aeg, sündmuskohale jõudmise aeg, sündmuskohalt lahkumise aeg (reageerimisajad). 4. Patsiendi seisundi andmed: teadvus, pupillide reaktsioon, omahingamine, vererõhk, südamesagedus ja -rütm enne ja pärast elustamist ning haiglasse saabumisel. 5. Diagnoosi andmed: põhihaigus, kaasuvad haigused ja välispõhjus (RHK-10 koodid). 6. Kaugtulemuse andmed (ainult ellujäänute puhul, kuni 1 aasta): ambulatoorsed ja statsionaarsed epikriisid, neuroloogiline seisund CPC skaalal 30 ja 180 päeva järel, voodipäevade arv, intensiivravi protseduurid. 7. Vereanalüüside tulemused: cTnT, P-Crea, eGFR, aB-Lac, NSE. Täpne andmekoosseis on esitatud lisas 2. Does the study involve Yes the processing of health data or other special categories of personal data? [632] Explanation of special Terviseandmed (GDPR art 9); saadud TEHIKust categories of personal pseudonüümitult. data [632a] Uuringusse kaasatakse kõik elustamiskaardid st et uuringusse kaasatakse lapsed, erivajadusega inimesed, haruldaste haiguste ja seisunditega inimesed. Haavatavate gruppide kaasamine uuringusse on vajalik, kuna see võimaldab uuringu tulemusi üldistada üldkogumile. Haavatavate gruppide ebavõrdne kohtlemine on välistatud, kuna valimisse kaasatakse 20  kõik elustamiskaardid ning muid välistamiskriteeriume ei ole kehtestatud. Füüsilist ja vaimset kahju ega koormust ei tekitata, kuna patsientide ja nende lähedastega kontakti ei võeta ja andmeid ei koguta patsientidelt ega nende lähedastelt intervjuude või küsitluse abil. Pseudonüümitud terviseandmete töötlemisel järgitakse rangelt isikuandmete kaitse seaduse §6 punkt 1, mille kohaselt eemaldatakse kõik konkreetsetele isikutele (nimi, telefoninumber, isiku/-te seos patsiendiga) ja sündmustele viitavad tunnused (sündmuskoht, asutus, kuupäev). Are there more Yes sensitive data among the personal data? [633] Explanation of Uuringus töödeldavad tundlikud isikuandmed hõlmavad sensitive personal äkksurma ja elustamissündmuse asjaolusid, sealhulgas data [633a] sündmuse toimumise konteksti, ajastust ja rakendatud meditsiinilisi sekkumisi. Lisaks käsitletakse elustamise tulemust, mis võib hõlmata nii patsiendi ellujäämist kui ka surma, ning on seetõttu eriti delikaatse iseloomuga terviseandmed. Samuti töödeldakse andmeid patsiendi neuroloogilise seisundi ja funktsionaalse võimekuse kohta elustamise järgselt, mis võimaldavad hinnata ajukahjustuse ulatust ja patsiendi edasist toimetulekut ning kuuluvad eriliiki isikuandmete hulka. Isikuandmete konfidentsiaalsus on tagatud pseudonüümimise, krüpteerimise ning rangete ligipääsupiirangute rakendamisega, et minimeerida andmesubjektide kaudse tuvastamise riski ja tagada andmete töötlemine vastavuses kehtivate andmekaitsenõuetega. 6.4. Responsibility for personal data processing Who is the data controller? [641] a) The responsible institution is the sole data controller. Explanation regarding the division of responsibility [641a] Does any part of Yes personal data processing occur without the data subject’s consent? [642] 21 [642] Are special categories Yes of personal data processed without consent? [643] Justification for not Isikuandmete töötlemine uuringus toimub ilma andmesubjekti using consent [644] teadliku nõusolekuta, kuna elustamissündmuse ajal ja vahetult pärast seda on patsiendid enamasti teadvuseta ning nõusoleku küsimine ei ole praktiliselt ega eetiliselt võimalik. Andmete kaasamata jätmine viiks süsteemse ellujäämiskallutatuse (survival bias) tekkeni ning kahjustaks uuringu teaduslikku usaldusväärsust. Andmetöötlus on õigustatud vastavalt isikuandmete kaitse seaduse § 6 lõike 3 punktidele 1–3 ning GDPR artikli 9 lõike 2 punktile j, kuna tegemist on ülekaaluka avaliku huviga teadusuuringuga, mille eesmärki ei ole võimalik saavutada muul viisil ning mille puhul on rakendatud asjakohased tehnilised ja organisatsioonilised kaitsemeetmed. Andmetöötlus on kooskõlas Helsingi deklaratsiooni artikliga 30 ning andmeid kasutatakse üksnes teaduslikul eesmärgil pseudonüümitud kujul, tagades andmesubjektide õiguste ja privaatsuse kaitse. Are personal data No processed without consent in an identifiable form? [645] Justification for using identifiable data [645a] Description of Andmesubjektid ei ole uurijate jaoks ei otseselt ega kaudselt circumstances tuvastatavad, kuna uuringus kasutatakse valdavalt TEHIKu poolt preventing identification [645b] väljastatud pseudonüümitud andmeid. Enne andmete edastamist eemaldab TEHIK kõik isikut otseselt tuvastavad andmed (nt nimi, isikukood, kontaktandmed) ning asendab need unikaalse pseudonüümiga. Pseudonüümivõti säilitatakse eranditult TEHIKu juures ning ei ole uurijatele kättesaadav. Uurijatel puudub nii tehniline kui ka õiguslik võimalus andmesubjektide taasidentifitseerimiseks ning ligipääs täiendavatele andmekogudele või identifitseerivat infot sisaldavatele andmetele. Vajaduse korral ühendab TEHIK eri andmekogudest (sh Terviseinfosüsteem, Surmapõhjuste register) pärinevad kirjed pseudonüümi alusel enne andmete väljastamist, mistõttu uurija ei teosta iseseisvat andmete linkimist ega töötle otseselt või 22  kaudselt tuvastatavaid isikuandmeid. Uurija saab ligipääsu üksnes eelnevalt määratletud andmeväljadele pseudonüümitud kujul ning andmeid kasutatakse ainult teadusuuringu eesmärgil. Rakendatud tehnilised ja organisatsioonilised meetmed, sealhulgas pseudonüümimine, ligipääsupiirangud välistavad andmesubjektide taastuvtuvastamise ning tagavad andmete töötlemise kooskõla isikuandmete kaitse seaduse ja GDPRi nõuetega. Disclosure, sharing, Uuringu vältel jagatakse isikuandmeid üksnes piiratud ulatuses storage, and reuse of ja kontrollitud tingimustel. Andmeid väljastab ja töötleb TEHIK, personal data [646] kes toimib andmevaldaja ja pseudonüümijana. Vastutav uurija ja uurimisrühma liikmed saavad ligipääsu ainult pseudonüümitud andmetele ning üksnes eelnevalt määratletud andmeväljadele, mis on vajalikud uuringu eesmärkide saavutamiseks. Isikuandmeid ei jagata kolmandate osapooltega ega edastata väljapoole Euroopa Liitu. Koostööpartneritel (sh Tallinna Kiirabi) puudub ligipääs TEHIKu poolt väljastatud pseudonüümitud andmestikule väljaspool nende seaduslikku rolli andmevaldaja või andmete esmase kogujana. Häälpõhise dokumenteerimismudeli puhul jäävad helisalvestised Tallinna Kiirabi valdusesse ning neid ei edastata uurijale ega säilitata uurija keskkonnas. Isikuandmeid ei avaldata. Uuringu tulemused avaldatakse üksnes koondatud ja anonüümses vormis teadusartiklites, ettekannetes ja aruannetes. Avaldatavad tulemused ei võimalda üksikute patsientide, sündmuste ega tervishoiutöötajate otsest ega kaudset tuvastamist. Individuaalseid juhtumeid, helisalvestisi ega pseudonüümitud toorandmeid ei avaldata ega tehta kättesaadavaks väljaspool uurimisrühma. Isikuandmete töötlemine ja säilitamine pärast uuringu lõppu Pseudonüümitud uurimisandmeid säilitatakse turvalises keskkonnas ajavahemikul juuni 2026 kuni jaanuar 2035. Säilitamisperiood on vajalik teadustulemuste kontrollitavuse, võimalike täpsustavate analüüside ning hea teadustava järgimise tagamiseks. Pärast säilitustähtaja lõppu hävitatakse uurija valduses olevad pseudonüümitud andmed turvaliselt. Pseudonüümivõti jääb kogu aja TEHIKu valdusesse ning pärast seadusest tulenevate säilitustähtaegade möödumist hävitab TEHIK ka pseudonüümivõtme, mille järel ei ole andmete taasidentifitseerimine enam võimalik. Isikuandmete taaskasutamine Uuringus kogutud isikuandmeid ei taaskasutata automaatselt uutes uuringutes. Andmete võimalik taaskasutus teadusuuringute eesmärgil on lubatud üksnes juhul, kui: 23  taaskasutus on kooskõlas esialgse uuringu eesmärkidega või nendega selgelt kokkusobiv; andmeid kasutatakse üksnes pseudonüümitud või anonümiseeritud kujul; taaskasutuseks on saadud uus asjakohane eetikanõukogu heakskiit ning vajaduse korral andmevaldaja (TEHIKu) luba; järgitud on isikuandmete kaitse seaduse ja GDPRi nõudeid. Ilma täiendava eetilise ja õigusliku hindamiseta andmeid taaskasutada ei ole lubatud. Õiguspärasuse ja andmekaitse tagamine Isikuandmete säilitamise ja võimaliku taaskasutuse õiguspärasus on tagatud järgmiste meetmetega: andmete pseudonüümimine enne uurijale väljastamist; pseudonüümivõtme eraldatus ja uurijatele kättesaamatus; ligipääsupiirangud ja rollipõhine juurdepääs andmetele; andmete kasutamine üksnes teadusuuringu eesmärgil; säilitustähtaegade selge määratlemine ja andmete õigeaegne hävitamine. Kõik andmetöötlustoimingud on kooskõlas GDPRi ning isikuandmete kaitse seaduse nõuetega ning lähtuvad isikuandmete minimaalsuse, eesmärgipärasuse ja turvalisuse põhimõtetest. 6.5. Risks related to personal data processing Does the study involve Yes systematic monitoring of individuals or collection of personal data via devices and sensors? Justification for Andmete analüüs toimub Utstein 2024 küsimustele tuginedes systematic monitoring (lisa 1), neuroloogilist kaugtulemit hinnatakse CPC (Cerebral [651a] performance score) skaala alusel. Valimisse kuuluvad kõik elustamiskatsega patsiendid, kellel on dokumenteeritud elustamiskaart. TEHIK väljastab vastutavale uurijale tervise infosüsteemist kõikide valimisse kuuluvate isikute kiirabikaartidel lisas 2 toodud andmed csv kujul pseudonüümitult. Kaugtulemit hinnatakse tervise infosüsteemi epikriiside (ambulatoorsed või statsionaarsed) lisas 2 toodud andmete põhjal. Seda tehakse ainult nende isikute korral, kui patsient jäi elustamise tulemusena ellu. Ambulatoorse, statsionaarse epikriisi andmeid vt. lisa 2 on vajalikud kuni 1 aasta jooksul alates elustamissündmusest st ambulatoorne või statsionaarne 24  haigusjuhutum on lõppenud elustamissündmusest kuni 1 aasta jooksul. Does the study involve No profiling or automated decision-making about individuals? [652] Explanation regarding profiling or automated decisions [652a] Are personal data Yes from different databases, registries, or other sources combined during the study? [653] Explanation regarding Uuringu raames on plaanis ühendada haiglavälise elustamisega combining different seotud andmestikud, sealhulgas kiirabi elustamismooduli kirjed, datasets [653a] ellujäänud patsientide haiglaepikriisid ning raviarvete andmed. Andmete ühendamise viib läbi TEHIK kui andmevaldaja kontrollitud keskkonnas enne andmete väljastamist uurijale. Ühendamine toimub pseudonüümi alusel, kus kõik isikut otseselt tuvastavad andmed on eelnevalt eemaldatud ning asendatud unikaalse pseudonüümiga. Uurijale edastatakse üksnes eelnevalt ühendatud ja pseudonüümitud andmestik ning uurijal puudub ligipääs pseudonüümivõtmele, otseselt tuvastatavatele isikuandmetele või teistele andmekogudele, mis võimaldaksid iseseisvat andmete linkimist. Andmetöötluse turvalisus on tagatud TEHIKu poolt rakendatavate tehniliste ja organisatsiooniliste meetmetega. Pseudonüümimine toimub enne andmete väljastamist uurijale ning pseudonüümivõti säilib eranditult TEHIKu juures. Uurija töötab üksnes pseudonüümitud andmestikuga ning ligipääs andmetele on piiratud vaid uuringuga seotud isikutega. Andmete edastamine ja säilitamine toimub turvalistes keskkondades ning kooskõlas kehtivate andmekaitsenõuetega. Andmestike ühendamine on vajalik, et hinnata elustamise järgnevaid kaugtulemusi ning tagada elustamissündmuste dokumenteerimise ja raviteekonna järjepidev analüüs. Üksikandmestike eraldi vaatlemine ei võimaldaks hinnata, kuidas haiglavälise elustamise dokumenteerimine, haiglaravi ja sellele järgnev ravi on omavahel seotud ega milline on nende koostoime patsiendi lühi- ja keskpika aja tervisetulemustega. Ühendatud andmestik võimaldab uurida elulemust, neuroloogilist ja funktsionaalset seisundit ning ravi kulgu tervikuna, mitte eraldiseisvate episoodidena. 25  Andmete ühendamise tulemusel tekib uus teadmine inimeste kohta elustamissündmuse järgse raviprotsessi ja tulemuste tasandil. See teadmine ei puuduta üksikisikute individuaalset hindamist ega prognoosi, vaid võimaldab hinnata süsteemseid mustreid, seoseid ja dokumenteerimise kvaliteeti populatsioonipõhiselt. Uurimistulemused aitavad mõista, millised elustamise ja järgneva ravi praktikad on seotud paremate tulemustega ning kus esineb dokumenteerimise katkemine või ebaühtlus. Eri andmestike ühendamise otsene negatiivne mõju andmesubjektidele on minimaalne, kuna andmeid töödeldakse pseudonüümitud kujul ning neid ei kasutata üksikisikute hindamiseks, profileerimiseks ega kliiniliste otsuste tegemiseks. Andmete töötlemine toimub teadusuuringu eesmärgil ja on suunatud tervishoiusüsteemi kvaliteedi parandamisele, mis võib kaudselt avaldada positiivset mõju patsientide ohutusele ja ravikvaliteedile. Andmesubjektide õiguste kaitse on tagatud GDPRi ja isikuandmete kaitse seaduse kohaste kaitsemeetmete rakendamisega. Kuigi teoreetiliselt suurendab eri andmestike ühendamine andmete detailirohkust, on andmesubjektide taastuvastamise tõenäosus väga madal. Uurija ei oma ligipääsu pseudonüümivõtmele ega otseselt tuvastatavatele andmetele ning ei teosta andmete linkimist väljaspool TEHIKu kontrollitud protsessi. Seetõttu ei ole uurijal ei tehnilist ega õiguslikku võimalust andmesubjektide otseseks ega kaudseks tuvastamiseks. Rakendatud meetmed välistavad andmete ühendamisest tuleneva põhjendamatu riski andmesubjektide privaatsusele. Does the study involve Yes large-scale processing of sensitive or special categories of personal data? [654] Specification of the Töödeldavate tundlike ja eriliiki andmete kirjeldus ning scope of sensitive or andmesubjektide hulk special category data [654a] Uuringus töödeldakse eriliiki isikuandmeid (GDPR artikkel 9), mis hõlmavad terviseandmeid haiglavälise elustamise sündmuste ja sellele järgneva ravi kohta. Töödeldavad tundlikud andmed sisaldavad muu hulgas äkksurma asjaolusid, elustamise käiku ja tulemusi (sh ellujäämine või surm), füsioloogilisi näitajaid, rakendatud meditsiinilisi sekkumisi ning elustamise järgselt dokumenteeritud neuroloogilist seisundit ja funktsionaalset võimekust. Ellujäänud patsientide puhul kasutatakse lisaks haiglaepikriise ja raviarvete andmeid kuni ühe aasta ulatuses pärast elustamist, et hinnata raviteekonna 26  järjepidevust ja kaugtulemusi. Retrospektiivses osas hõlmab uuring ligikaudu 4500 elustamisjuhtu. Prospektiivselt lisandub hinnanguliselt kuni 680 juhtu aastas, kokku kuni aastani 2030, mistõttu kasvab andmesubjektide koguarv märkimisväärseks. Kõiki andmeid töödeldakse pseudonüümitud kujul ning uurijatele ei ole kättesaadavad otseselt isikut tuvastavad andmed. Ulatuslik andmetöötlus on uuringu eesmärkide saavutamiseks vältimatult vajalik. Haiglaväline elustamine on suhteliselt harva esinev, kuid äärmiselt kriitilise tähtsusega meditsiiniline sündmus, mille tulemusi mõjutavad mitmed omavahel seotud tegurid. Usaldusväärsete järelduste tegemiseks dokumenteerimise kvaliteedi, protsessinõuete järgimise ning elustamise lühi- ja kaugtulemuste kohta on vajalik piisavalt suur valim. Ligikaudu 4500 retrospektiivse ja kuni 680 prospektiivse juhu aastane lisandumine võimaldab: saavutada statistiliselt piisava võimsuse seoste ja mustrite tuvastamiseks; vähendada juhuslikust variatsioonist ja väikestest alarühmadest tulenevat kallutatust; hinnata dokumenteerimise kvaliteeti ja ravi tulemusi erinevates alarühmades (nt vanus, sugu, sündmuse asjaolud) ilma üksikisikute esiletõstmiseta. Lisaks on ulatuslik ja standardiseeritud andmestik vajalik selleks, et Eesti saaks liituda Euroopa elustamisregistriga ning panustada rahvusvahelisse võrdlevasse teadustöösse. See eeldab piisava mahu, ajakatvuse ja andmekvaliteediga andmestikku, mis vastab rahvusvaheliselt tunnustatud elustamisandmete kogumise standarditele. Seega on ulatuslik isikuandmete töötlemine proportsionaalne ja põhjendatud, tulenedes otseselt uuringu teaduslikest eesmärkidest, avalikust huvist ning vajadusest tagada tulemuste usaldusväärsus ja üldistatavus. Rakendatud pseudonüümimise ja andmekaitsemeetmete tõttu on samal ajal minimeeritud võimalik mõju andmesubjektide õigustele ja privaatsusele. Are personal data No transferred to third countries with insufficient data protection? [655] Explanation regarding countries with insufficient data protection [655a] Are innovative Yes solutions or new technologies used for 27 technologies used for personal data processing in the study? [656] Explanation regarding Uuringus rakendatakse uudset andmetöötluslahendust, mis innovative solutions or põhineb masinõppemeetodite ja loomuliku keele töötlemise technologies [656a] (natural language processing, NLP) kasutamisel Eesti haiglavälise südameseiskuse (OHCA) andmestikul. Andmeanalüüsi objektiks on struktureeritud andmed (nt ajamärgendid, protsessinõuded, elulemusnäitajad) ning osaliselt struktureerimata või vabatekstilised kirjed, sealhulgas elustamissündmuste kirjeldused ja dokumenteerimise sisu. Uudne on lahendus eeskätt Eesti kontekstis, kus senini on OHCA andmeid analüüsitud valdavalt kirjeldava statistika tasandil ning masinõppe ja NLP meetodeid ei ole süsteemselt rakendatud elustamise dokumenteerimise kvaliteedi hindamiseks ega prognostiliste mustrite tuvastamiseks. Uudne andmetöötlus on vajalik uuringu eesmärkide saavutamiseks, kuna traditsioonilised analüüsimeetodid ei võimalda käsitleda suurmahulist ja mitmemõõtmelist andmestikku piisava detailsusega. Elustamissündmused on ajakriitilised, protsessidünaamilised ja sageli ebatäielikult dokumenteeritud, mistõttu on oluline kasutada meetodeid, mis suudavad tuvastada mustreid, seoseid ja kõrvalekaldeid ka osaliselt puudulikes või heterogeensetes andmetes. Masinõppemeetodid võimaldavad: hinnata dokumenteerimise kvaliteeti ja täielikkust süsteemselt, analüüsida protsessi- ja tulemuste seoseid suurel valimil, toetada prognoosimudelite arendamist populatsioonitasandil. Loomuliku keele töötlemise kasutamine on vajalik selleks, et struktureerida ja analüüsida tekstipõhiseid kirjeid, mida ei ole võimalik käsitleda ilma automatiseeritud meetoditeta. Uudse andmetöötlusega kaasnevad riskid on üldjoontes teada ning seotud eelkõige: algoritmide võimaliku kallutatusega (bias), andmete ebatäielikkusest tulenevate vigadega, tulemuste eksliku tõlgendamise riskiga, isikuandmete kaudse tuvastamise teoreetilise võimalusega suurte ja detailsete andmestike korral. Need riskid on teaduskirjanduses laialdaselt kirjeldatud ning neid käsitletakse uuringu kavandamisel teadlikult. Uudne andmetöötlus ei mõjuta otseselt andmesubjektide õigusi ega heaolu, kuna: andmeid töödeldakse pseudonüümitud kujul, analüüs toimub populatsioonitasandil, andmetöötlust ei kasutata üksikisikute hindamiseks, 28  profileerimiseks ega kliiniliste otsuste tegemiseks. Andmesubjektide autonoomia on täiendavalt kaitstud asjaoluga, et uuringu tulemusi kasutatakse teadusuuringu ja süsteemse kvaliteedi parandamise eesmärgil ning mitte individuaalsete meditsiiniliste otsuste alusena. Riskide maandamise meetmed Uudse andmetöötlusega kaasnevaid riske maandatakse mitmekihiliselt, lähtudes ethics‑by‑design põhimõttest. Rakendatakse järgmisi meetmeid: masinõppemudeleid testitakse ja valideeritakse esmalt simuleeritud ja sünteetilistel andmetel enne rakendamist tegelikele pseudonüümitud andmetele; kasutatavad mudelid ja analüüsitulemused alluvad inimkontrollile ning automatiseeritud otsuseid andmesubjektide kohta ei tehta; mudelite väljundeid hinnatakse kriitiliselt ning neid ei käsitleta absoluutse tõena, vaid uurimistulemuste ühe sisendina; andmete minimaalsuse põhimõtet järgitakse ka modelleerimisfaasis, vältides mittevajalike tunnuste kasutamist; andmetöötlus toimub dokumenteeritult ja läbipaistvalt, võimaldades metoodika auditeeritavust. Kokkuvõte Uudne andmetöötluslahendus on teaduslikult põhjendatud, proportsionaalne ja vajalik uuringu eesmärkide saavutamiseks. Rakendatud tehnilised, organisatsioonilised ja eetilised meetmed vähendavad riske miinimumini ning tagavad andmesubjektide õiguste ja privaatsuse kaitse kooskõlas isikuandmete kaitse seaduse ja GDPRi nõuetega. Has a data protection No impact assessment been conducted for the study? [657] Please explain why an Võttes arvesse andmetöötluse laadi, ulatust ja uudset impact assessment tehnoloogiat, võib uuringuga kaasneda suurenenud risk has not been conducted [657a] andmesubjektide õigustele, mistõttu on andmekaitse mõjuhinnangu läbiviimine asjakohane. Andmekaitse mõjuhinnangu läbiviimine on vastutava töötleja kohustus. Käesolevas uuringus täidab vastutava töötleja rolli TEHIK, kellega koostöös viiakse mõjuhinnang läbi enne isikuandmete tegeliku töötlemise alustamist. Uurija osaleb mõjuhinnangu protsessis sisendi andjana, kirjeldades kavandatavat andmetöötlust ja riskide maandamise meetmeid. Andmetöötlust ei alustata enne, kui mõjuhinnang on läbi viidud ning vajadusel on kaasatud andmekaitse spetsialist. 29 Additional documents Type File Comment Study protocol or design  LISA 1 Data composition / Data table structure  Lisa 2 Other document  Elustamise statistika 2018-2025 Other document  Kasutatud kirjandus Confrmations  Date of Role Confirmer Institution / Structural unit confirmation Principal Tuuli 23.04.2026 investigator Volber 10:16:33 Jana Tallinna Tehnikaülikool, Infotehnoloogia teaduskond, 23.04.2026 Validator Holmar Tervisetehnoloogiate instituut 12:17:39 30 Lisa 1. Utstein 2024 OHCA Data Elements System- Level Core Data Population served : Number of people covered by the EMS system . Cardiac arrests attended : All cases assessed by EMS with absent circulation ( including ROSC before EMS arrival ). Resuscitation attempted : Any EMS‑ initiated CPR, defibrillation , or emergency life‑support activity . Resuscitation not attempted : Count of cases where interventions were withheld ( e.g ., DNACPR, obvious death ). System description : EMS structure , response tiers , staff competencies , call volume , coverage area . 2. Dispatch Data Dispatcher recognition of cardiac arrest : Whether the call taker identified cardiac arrest . Telephone CPR: Whether bystander CPR instructions were provided . Optional : Time to recognition of cardiac arrest . Volunteer / community responder alert and response . 3. Patient Characteristics Age &amp; sex : Recorded or estimated . Witnessed status : Bystander‑witnessed , EMS‑ witnessed , unwitnessed . Location of arrest : Home, public place , workplace , healthcare facility , etc. Bystander CPR: Any non‑ dispatched person performing CPR. Bystander AED use : Whether applied and whether shock delivered . First monitored rhythm : Shockable vs. non‑ shockable . Presumed cause : Medical, trauma, overdose , drowning , electrocution , asphyxial , or unknown . 4. Intra‑Arrest Care Key time points : Call received , EMS dispatched , arrival on scene , arrival at patient , start of transport, hospital arrival . Response time : Interval from call to EMS arrival ( or first intervention , depending on system ). Time to first defibrillation : From arrest onset / call to first shock . Airway management : Bag ‑mask, supraglottic airway , endotracheal tube, none . Drug therapy : Use of adrenaline , amiodarone , lidocaine . Mechanical CPR: Whether device ‑assisted CPR was used . ECMO/ECPR: Whether extracorporeal CPR was initiated . 5. Post‑ Resuscitation Care STEMI after ROSC: Presence of ST elevation on initial post‑ROSC ECG. Coronary angiography : Urgent , delayed , or not performed . Reperfusion therapy : PCI, thrombolysis , CABG, or none . Hospital type : Transport to PCI‑ capable ( adult ) or PICU‑ capable ( pediatric ) center . Temperature management : Hypothermic , normothermic , fever‑prevention , or none . Circulatory support : ECMO, intra‑aortic balloon pump, LVAD if used post‑ROSC. 6. Outcomes Any ROSC: Return of spontaneous circulation at any point . Sustained ROSC (“ survived event ”): ROSC lasting to hospital handover . Transport to hospital : With ROSC or ongoing CPR. Survival to discharge / 30 days : Alive at discharge or day 30. Neurological outcome : CPC or mRS score at discharge or day 30. Optional : Scene outcome , arrival outcome , organ donation . 7. Utstein Comparator Group ( for Benchmarking ) Bystander‑witnessed cases Initial shockable rhythm Resuscitation attempted Used internationally to compare system efficacy . ​(J-T et al ., 2024)​ Lisa 3. Tabel 1. Eesti elustamise statistika 2018- 03. 2025 Siin on mõned olulisemad andmed Sotsiaalministeeriumilt kuni 03.04.2025 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 03.04.2025 kokku AS Lõuna-Eesti Haigla 15 19 30 19 24 24 14 6 202 Karell Kiirabi AS 92 104 92 92 81 86 101 30 899 Kuressaare Haigla SA 10 11 17 5 13 9 13 2 113 Narva Haigla SA 38 35 34 32 38 26 33 12 328 PÕHJA-EESTI REGIONAALHAIGLA SA 116 95 111 126 76 93 99 23 948 Pärnu Haigla SA 42 44 36 50 44 28 56 13 406 SA Tartu Kiirabi 150 176 180 199 185 161 171 42 1735 Tallinna Kiirabi 253 304 326 306 302 314 294 56 2161 Valga Haigla AS 10 8 18 13 13 19 14 3 116 Üldkokkuvõte 726 796 844 842 776 760 795 187 6908 Saatja: "Tuuli Volber" <[email protected]> Saaja: "Info - SOM" <[email protected]> Teema: Andmete pärimine e-kiirabi moodulist. Eetikakomisjoni luba olemas Kuupäev: 2026-06-13 06:18 Tähelepanu! Tegemist on välisvõrgust saabunud kirjaga. Tundmatu saatja korral palume linke ja faile mitte avada. Tere! Saadan Eetikakomisjoni loa andmete pärimiseks e-kiirabi moodulist ja epikriisidest, samuti huvitab mind: kas surmapõhjuste registriga teeb ühildamise ära TEHIK, sest pseudonüümandmetega see ei ole mul endal võimalik. Samas vabatekstiandmetega, kui see on suurem töökoormus tavapärasest on mul rohkem aega. Soov oleks esimesel võimalusel saada luba e-kiirabi mooduli andmetele, need on struktureeritud elustamiskaardid, kogu andmekoosseis on olemas eetikaloa lisas, mis vastab riigiteatajas avaldatule. Eetikaloa number TEET350- lisasin kirjale manusena. Tervitades, Tuuli Volber BcS, McS, RN. Doktorant-nooremteadur Tervisetehnoloogiate instituut Infotehnoloogia teaduskond Tallinna Tehnikaülikool “Development and Evaluation of a National Out-of-Hospital Cardiac Arrest Dataset in Estonia: Data Quality, Utstein Compliance, and Artificial Intelligence Readiness”