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Im Datendictionary können berechnete Felder angelegt werden. Diesen stehen neben allen erreichbaren Items auch eine Reihe Operationen und Funktionen zur Verfügung.

Der Formelparser für selbst erstellte Formelfelder beherrscht neben den Grundrechenarten wie Addition, Subtraktion und Multiplikation sowie Division auch noch weitere Funktionen. Natürlich können auch Klammern gesetzt werden.

Als Argumente können alle Variablen, die über die Items zur Verfügung stehen, verwendet werden aber auch Festwerte. Fließkommazahlen müssen immer mit dem Dezimalpunkt als Komma-Trennzeichen und immer ohne Tausendertrennzeichen eingegeben werden.

3.45 ist gültig, 3,45 nicht. 345000 ist gültig, 345,000 nicht und 345.000 würde als Wert 345 interpretiert.

Neben den Grundrechenarten werden trigonometrische Funktionen sowie der natürliche Logarithmus LN, der dekadische LOG10 und der zur Basis 2 LOG2 unterstützt. Dabei ist immer ein Argument in Klammern anzugeben, das wieder eine Formel sein kann, z.B. ln(gewicht+1)

Zum Abschneiden von Nachkommastellen kann die Funktion TRUNC eingesetzt werden, FLOOR liefert den nächsten ganzzahligen Wert, der kleiner ist, CEIL den nächsten, der größer ist.

Um Formeln abzubilden, die Abhängig von Geschlecht oder anderen Parametern verschiedene Koeffizienten verwenden, stehen diese Funktionen zur Verfügung:

•sex(<wert für männlich>,<wert für nicht männlich>)

•black(<wert für schwarze Hautfarbe>,<wert für nicht schwarze Hautfarbe>)
-> Da dieser Parameter öfter Verwunderung erzeugt: Er wird z.B. in der eGFR CKD-EPI Formel verwendet und hat keinen rassistischen Hintergrund.

•kreahigh(<Wert für erhöhtes Kreatinin>,<Wert für nicht erhöhtes Kreatinin>)
Hier kommen diese Werte als Grenzwerte zum Einsatz
Männlich 0.9 mg/dL bzw. 79.2 mmol/L
Nicht männlich 0.7 mg/dL bzw. 61.6 mmol/L

•percentile(<Nummer der Perzentile>,<wert>)
Hier stehen verschiedene Perzentilekurven zur Verfügung. Das Ergebnis ist die exakte Perzentile (0 bis 100), auf der der angegebene Wert liegt, berechnet nach der LMS-Methode aus den KiGGS-Referenzdaten des Robert Koch-Instituts mit dem genauen Alter am Tag des Besuchs (Rechenweg wie z.B. beim Perzentilenrechner auf pedz.de). Der Wert kann natürlich eine Variable wie z.B. das Gewicht sein. Diese Funktion kann nur in den Verlaufsdaten eingesetzt werden und greift auf das Alter beim Visit und das angegebene Geschlecht zurück. Die Nummer der Perzentilekurve kann über den Button Variablen in die Formel eingefügt werden.

percentile(3,gewicht) als Formel erzeugt z.B. die Ausgabe 35,2 (die Nachkommastellen richten sich nach der Einstellung des Feldes im Dictionary). Liegt kein Geschlecht oder Geburtsdatum vor oder ist das Kind jünger als die Referenz, bleibt das Feld leer.

Die Referenzdaten decken den Altersbereich von der Geburt bis 18 Jahre ab; ältere Patienten werden mit der Referenz für 18-Jährige bewertet.
1=Länge (liegend)
2=Länge (stehend)
3=Gewicht
4=BMI
5=Kopfumfang
Länge (liegend) und Länge (stehend) verwenden dieselbe KiGGS-Tabelle (dort bis 2 Jahre liegend, ab 2 Jahren stehend gemessen).

•sds(<Nummer der Perzentile>,<wert>)
Liefert zu denselben Perzentilenkurven wie percentile den Standard Deviation Score (SDS, z-Score) des angegebenen Wertes, also die Abweichung vom Median in Standardabweichungen nach der LMS-Methode. 0 entspricht P50, +1 etwa P84, -2 etwa P2,3. Die Ausgabe hat sinnvollerweise zwei Nachkommastellen (Einstellung des Feldes im Dictionary). Es gelten dieselben Voraussetzungen wie bei percentile (nur Verlaufsdaten, Geschlecht und Geburtsdatum nötig, Kurven 1 bis 5).

sds(3,gewicht) als Formel erzeugt z.B. die Ausgabe -0,38.

•percrrsys(<körpergröße>,<wert>)
Berechnet die Perzentilen für den systolischen Blutdruck P50, P75, P95, P99 und P99+5

•percrrdia(<körpergröße>,<wert>)
Berechnet die Perzentilen für den diastolischen Blutdruck P50, P75, P95, P99 und P99+5

Quellen:

•Referenzperzentile für anthropometrische Maßzahlen und Blutdruck aus der Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland (KiGGS) des Robert Koch Institutes (2. erweiterte Auflage)

•Cole TJ, Green PJ. Smoothing reference centile curves: the LMS method and penalized likelihood. Stat Med 1992;11:1305-1319.