Klinische Studien EDC
Mit AI-Agenten erstellen
Klinische Studien EDC Backend

Klinische Studien EDC App Backend Vorlage
Verwalten Sie Patientendaten, bearbeiten Sie Studienprozesse und ermöglichen Sie sichere Kommunikation zwischen Forschern und Teilnehmern.

Ein produktionsbereites klinisches Studien EDC-Backend auf Back4app mit sicherem Zugriff auf Patientendaten, Studienmanagement, Forscher-Messaging und zentralen Audit-Logs. Beinhaltet ER-Diagramm, Datenwörterbuch, JSON-Schema, API-Spielplatz und ein AI Agent Prompt für einen schnellen Bootstrap.

Wichtigste Erkenntnisse

Liefern Sie ein für klinische Studien bereitgestelltes Backend mit sicheren Zugriffskontrollen, Datenversionsverwaltung, Messaging und Prüfpfaden, damit Ihr Produktteam sich auf Benutzererfahrung und Compliance konzentrieren kann.

  1. Patientenorientiertes DatenmodellHalten Sie separate, aber verbundene Datenentitäten für die Patientenidentität, Studiendaten, Nachrichten und Prüfungsinformationen für eine klare Herkunft und Autorisierung.
  2. Sichere KommunikationThreaded-Nachrichten zwischen Forschern und Teilnehmern mit Zustellbestätigungen und Aufbewahrungskontrollen.
  3. Versionierte PatientendatenSpeichern Sie verschiedene Instanzen von Studiendaten und deren Updates, um eine klare Rückverfolgbarkeit von Ergebnissen und Teilnehmerinteraktionen sicherzustellen.
  4. Lebenszyklus des PrüfungsmanagementsVerwalten Sie Entwürfe von Prüfungen, Genehmigungen durch Forscher und die Historie der Änderungen, um die Einhaltung sicherzustellen.
  5. Prüfungsbereite ProtokollierungDas zentralisierte AuditLog führt ein Protokoll sensibler Ereignisse zur Überprüfung, Überwachung und Einhaltung von Vorschriften.

Was ist die Vorlage für die EDC-App des klinischen Trials?

Back4app ist ein Backend-as-a-Service (BaaS) für eine schnelle Bereitstellung. Die Vorlage für die EDC-App des klinischen Trials ist ein vorgefertigtes Schema, das die Verwaltung von Patientendaten, Studienabläufe, sichere Nachrichtenübermittlung und Protokollierung umfasst. Verbinden Sie Ihr bevorzugtes Frontend (React, Flutter, Next.js und mehr) und liefern Sie schneller.

Am besten geeignet für:

Management von klinischen StudiendatenNachrichten zwischen Forscher und TeilnehmerSichere Lieferung von PatientendatenProzesse des StudienmanagementsTeams, die konforme EDC-Lösungen entwickeln

Übersicht

Klinische Studien EDC-Anwendungen erfordern eine starke Datenverwaltung, Prüfpfade und eine zuverlässige Lieferung sensibler Informationen wie Patientendaten und Studiendetails.

Diese Vorlage definiert PatientData, TrialManagement, Message, ResearcherProfile und AuditLog mit strukturiertem Eigentum und rollenbasierten Regeln, damit Teams klinische Studien EDC-Apps schnell und sicher implementieren können.

Kernfunktionen des klinischen EDC für Studien

Jede Technologiekarte in diesem Hub nutzt dasselbe Schema des klinischen Studien-EDC-Backends mit PatientData, TrialManagement, Message, ResearcherProfile und AuditLog.

Patientendaten & Authentifizierung

PatientData behält Identität, Kontaktdaten und Präferenzen des authentifizierten Benutzers bei.

Versionierte Handhabung von Versuchsdata

TrialManagement erfasst Studientyp, Versuchsdata, verfolgt am, und Versionshistorie.

Sichere Kommunikation zwischen Forschern und Teilnehmern

Nachrichten unterstützen Threads, Dateianhänge, Absender-/Empfängerbezeichnungen und Zustell-/Lesestatus.

Zentralisierte Prüfprotokolle

AuditLog zeichnet die Identität des Akteurs, den Aktionstyp, den Kontext der Entität und Metadaten des Payloads zur Einhaltung von Vorschriften auf.

Warum Ihr Backend für die klinische Studien EDC-App mit Back4app erstellen?

Back4app kümmert sich um die Backend-Grundlagen – Sicherheit, Persistenz, APIs und Echtzeitfunktionalität –, damit Sie sich auf Benutzererfahrung, Datenschutz-Workflows und die Integration von Studien konzentrieren können.

  • Sichere Verwaltung von klinischen Daten: Integrierte Authentifizierung und ACL/CLP-Strukturen ermöglichen es Ihnen, zu steuern, welche Benutzer auf die Daten jedes Patienten, die Studiendetails oder Nachrichten zugreifen können.
  • Einhaltung von Vorschriften und Audit-Trails: AuditLog erfasst, wer auf sensible Aufzeichnungen zugegriffen, sie veröffentlicht oder geändert hat, und unterstützt Ihre Compliance- und Debugging-Bemühungen.
  • Messaging und Benachrichtigungen: Threaded-Nachrichten, Dateianhänge und optionale Live-Updates sorgen für eine reibungslose Kommunikation zwischen Forschern und Teilnehmern.

Setzen Sie schnell ein sicheres klinisches EDC-Backend für Studien ein und entwickeln Sie die Arbeitsabläufe für Studien weiter, anstatt sich um das Backend-Management zu kümmern.

Kernvorteile

Ein klinisches Studien-EDC-Backend, das Sicherheit, Prüfprotokolle und schnelle Entwicklung betont.

Beschleunigte Studienprozesse

Liefern Sie eine sichere Handhabung, Messaging und Prozesse für Testdaten schneller, indem Sie eine vorvalidierte Backend-Struktur nutzen.

Robuste Datenrückverfolgbarkeit

Versionieren Sie Ihre Testdaten und Nachrichtenhistorie, sodass Änderungen auditierbar und transparent sind.

Feinkörnige Berechtigungen

Sichern Sie sensible Informationen mit ACL/CLP und Rollenüberprüfungen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Forscher und Patienten auf notwendige Daten zugreifen.

Integriertes Messaging-System

Threaded-Diskussionen mit Anhängen und Echtzeit-Updates verbessern die Kommunikation zwischen Forschern und Teilnehmern.

Regulatorisch konformes Protokollieren

Zentralisiertes AuditLog unterstützt bei Nachprüfungen, Vorfalluntersuchungen und Compliance-Dokumentation.

KI-unterstützte Erstkonfiguration

Kickstart-Entwicklung mit einem KI-Agenten-Prompt, der Datenschema, Berechtigungen und grundlegenden Integrationscode erstellt.

Bereit, eine sichere EDC-App für klinische Studien zu erstellen?

Erlauben Sie dem Back4app KI-Agenten, Ihr klinisches Studien-Backend zu strukturieren und Patientendaten, Studienmanagement, Messaging und Prüfprotokolle aus einer einzigen Anfrage zu generieren.

Kostenlos starten – 50 KI-Agenten-Prompts/Monat, keine Kreditkarte erforderlich

Technologiestack

Alles enthalten in dieser Vorlage für das EDC-Backend klinischer Studien.

Frontend
13+ Technologien
Backend
Back4app
Datenbank
MongoDB
Auth
Eingebaute Authentifizierung + Sitzungen
API
REST und GraphQL
Echtzeit
Live Queries

ER-Diagramm

Entitätsbeziehungsmodell für das Clinical Trial EDC Backend-Schema.

Diagrammquelle anzeigen
Mermaid
erDiagram
    PatientProfile ||--o{ DataCapture : "participates in"
    ClinicalTrial ||--o{ DataCapture : "captures"
    PatientProfile ||--o{ Message : "context for"
    PatientProfile ||--o{ Appointment : "scheduled in"
    _User ||--o{ Message : "sends/receives"
    _User ||--o{ DataCapture : "uploads"

    PatientProfile {
        String objectId PK
        Pointer user FK
        String medicalRecordNumber
        String displayName
        Date dateOfBirth
        String primaryClinic
        Boolean isActive
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    ClinicalTrial {
        String objectId PK
        String title
        String description
        String status
        Date startDate
        Date endDate
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    DataCapture {
        String objectId PK
        Pointer patient FK
        Pointer trial FK
        String dataValue
        Date timestamp
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Message {
        String objectId PK
        String conversationId
        Pointer from FK
        Pointer to FK
        Pointer patient FK
        String body
        Array attachments
        Boolean isRead
        Date sentAt
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    Appointment {
        String objectId PK
        Pointer patient FK
        Pointer provider FK
        Date startAt
        Date endAt
        String location
        String status
        String reason
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

    AuditLog {
        String objectId PK
        Pointer actor FK
        String entityType
        String entityId
        String action
        String summary
        Object metadata
        Date createdAt
        Date updatedAt
    }

Integrationsfluss

Typischer Lauf für das Management von Patientendaten, Studienmanagement und Nachrichten.

Diagrammquelle anzeigen
Mermaid
sequenceDiagram
  participant Patient
  participant App as Clinical Trial EDC App
  participant Clinician
  participant Back4app as Back4app Cloud

  Patient->>App: Sign in with email or SSO
  App->>Back4app: POST /login (credentials/SSO token)
  Back4app-->>App: Return Session Token + Patient context

  Patient->>App: Open Dashboard (trial details & recent data captures)
  App->>Back4app: GET /classes/PatientProfile?where={"user":Pointer("_User", "u123")}
  Back4app-->>App: PatientProfile object
  App->>Back4app: GET /classes/DataCapture?where={"patient":Pointer("PatientProfile","p123")}&order=-timestamp
  Back4app-->>App: List of DataCapture (latest first)

  Patient->>App: View active Clinical Trials
  App->>Back4app: GET /classes/ClinicalTrial?where={"status":"active"}
  Back4app-->>App: List of ClinicalTrial

  Patient->>App: Send secure message to clinician
  App->>Back4app: POST /classes/Message (conversationId, body, to: Pointer(_User, clinicianId))
  Back4app-->>App: Message objectId

  Back4app-->>App: LiveQuery -> new Message or DataCapture update
  App-->>Patient: Real-time notification (new message / capture available)

  Clinician->>Back4app: Update DataCapture (finalize)
  Back4app-->>App: LiveQuery event -> App fetches updated DataCapture
  App-->>Patient: Alert: "New data capture recorded"

Datenwörterbuch

Vollständiger Feldreferenz für jede Klasse im Schema der klinischen Studie.

FeldTypBeschreibungErforderlich
objectIdStringAuto-generated unique identifierAuto
userPointer<_User>Linked Back4app user account
medicalRecordNumberStringUnique MRN for the patient
displayNameStringPatient full name shown in UI
dateOfBirthDatePatient date of birth
primaryClinicStringPrimary clinic or provider group
isActiveBooleanActive portal access flag
createdAtDateAuto-generated creation timestampAuto
updatedAtDateAuto-generated last-update timestampAuto

9 Felder in PatientProfile

Sicherheit und Berechtigungen

Wie ACL, CLP und Verschlüsselungsstrategien Patientendaten, Studiendetails, Nachrichten und Prüfprotokolle sichern.

Rollenbasierter Zugriff und Besitz

Wenden Sie ACLs an, damit Teilnehmer auf ihre eigenen Daten zugreifen können, während Forscher nur ihre zugewiesenen Daten sehen; CLPs verhindern unbefugte Klassenoperationen.

Verschlüsselte Datenübertragungen und Speicherung

Lagern Sie sensible Daten hinter sicheren Protokollen und gewährleisten Sie die Verschlüsselung im Ruhezustand für Patientendaten und Studiendetails.

Nur-Anhang-Prüfprotokolle

AuditLog-Einträge, die vom serverseitigen Cloud-Code geschrieben wurden, stellen sicher, dass Benutzer historische Compliance-Aufzeichnungen nicht ändern können.

Schema (JSON)

Roh-JSON-Schema-Definition, bereit zum Kopieren in Back4app oder zur Verwendung als Implementierungsreferenz.

JSON
{
  "classes": [
    {
      "className": "PatientProfile",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "user": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "_User"
        },
        "medicalRecordNumber": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "displayName": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "dateOfBirth": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "primaryClinic": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "isActive": {
          "type": "Boolean",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "ClinicalTrial",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "title": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "description": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "startDate": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "endDate": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "DataCapture",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "patient": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "PatientProfile"
        },
        "trial": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "ClinicalTrial"
        },
        "dataValue": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "timestamp": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Message",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "conversationId": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "from": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "_User"
        },
        "to": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "_User"
        },
        "patient": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "PatientProfile"
        },
        "body": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "attachments": {
          "type": "Array",
          "required": false
        },
        "isRead": {
          "type": "Boolean",
          "required": true
        },
        "sentAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "Appointment",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "patient": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "PatientProfile"
        },
        "provider": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "_User"
        },
        "startAt": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "endAt": {
          "type": "Date",
          "required": true
        },
        "location": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "status": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "reason": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    },
    {
      "className": "AuditLog",
      "fields": {
        "objectId": {
          "type": "String",
          "required": false
        },
        "actor": {
          "type": "Pointer",
          "required": true,
          "targetClass": "_User"
        },
        "entityType": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "entityId": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "action": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "summary": {
          "type": "String",
          "required": true
        },
        "metadata": {
          "type": "Object",
          "required": false
        },
        "createdAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        },
        "updatedAt": {
          "type": "Date",
          "required": false
        }
      }
    }
  ]
}

Mit KI-Agent erstellen

Nutzen Sie den Back4app KI-Agenten, um eine EDC-App für klinische Studien aus dieser Vorlage zu generieren, einschließlich Backend-Schema, Berechtigungen und grundlegender Frontend-Integration.

Back4app KI-Agent
Bereit zum Erstellen
Erstellen Sie ein Clinical Trial EDC-Backend auf Back4app mit diesem genauen Schema und Verhalten.

Schema:
1. PatientData: Benutzer (Verweis auf Benutzer, erforderlich), vollständiger Name (String, erforderlich), Kontakt (Objekt), Studien details (Objekt), Studienstatus (String, erforderlich, eindeutig); objectId, erstelltAm, aktualisiertAm.
2. ForscherProfil: Benutzer (Verweis auf Benutzer, erforderlich), Fachgebiet (String), Institution (String), Kontakt (Objekt); objectId, erstelltAm, aktualisiertAm.
3. StudienManagement: studienId (String, erforderlich), Patient (Verweis auf PatientData, erforderlich), studienDaten (Objekt), nachverfolgtAm (Datum, erforderlich), Version (Zahl, Standard 1); objectId, erstelltAm, aktualisiertAm.
4. Nachricht: Absender (Verweis auf Benutzer, erforderlich), Empfänger (Verweis auf Benutzer, erforderlich), threadId (String, erforderlich), Inhalt (String), Anhänge (Array von Dateien), Status (String: gesendet, zugestellt, gelesen), gesendetAm (Datum); objectId, erstelltAm, aktualisiertAm.
5. AuditProtokoll: Akteur (Verweis auf Benutzer, erforderlich), Aktion (String, erforderlich), Entitätstyp (String, erforderlich), EntitätsId (String, erforderlich), Payload (Objekt, optional), erstelltAm (Datum); objectId, erstelltAm, aktualisiertAm.

Sicherheit:
- Erzwingen Sie ACLs, damit Teilnehmer nur ihre StudienManagement-Einträge lesen; Forscher sehen ihre zugewiesenen Teilnehmer. Verwenden Sie Cloud Code für sensitive Übergänge und um AuditLog-Einträge serverseitig zu schreiben.

Auth:
- Unterstützung für die Anmeldung von Teilnehmern und Forschern; Rollenverteilung; sichere Anmeldung und Sitzungsverwaltung.

Verhalten:
- Teilnehmer melden sich an, holen ihre neuesten StudienManagement-Einträge ab, senden Nachrichten an Forscher und erhalten Benachrichtigungen. Forscher veröffentlichen Studiendaten und Ereignisse; das System erfasst Aktionen im AuditLog.

Bereitstellen:
- Back4app App mit Schema, CLPs, ACLs, Cloud Code Hooks zur Verwaltung von Daten und Protokollierung sowie Starter-Frontend-Integration für Teilnehmer- und Forscheransichten.

Drücken Sie die Schaltfläche unten, um den Agenten mit diesem vorab ausgefüllten Vorlage-Prompt zu öffnen.

Dies ist der Basis-Prompt ohne Technologiesuffix. Sie können den generierten Frontend-Stack anschließend anpassen.

In Minuten bereitstellen50 kostenlose Prompts / MonatKeine Kreditkarte erforderlich

API-Spielplatz

Testen Sie REST und GraphQL Endpunkte gegen das Clinical Trial-Schema. Die Antworten verwenden Mock-Daten und erforden kein Back4app Konto.

common.loadingPlayground

Verwendet dasselbe Schema wie diese Vorlage.

Wählen Sie Ihre Technologie

Erweitern Sie jede Karte für Integrationsschritte, Statusmuster, Datenmodell-Beispiele und Offline-Notizen.

Flutter Klinische Studien EDC Backend

React Klinische Studien EDC Backend

React Native Klinische Studien EDC Backend

Next.js Klinische Studien EDC Backend

JavaScript Klinische Studien EDC Backend

Android Klinische Studien EDC Backend

iOS Klinische Studien EDC Backend

Vue Klinische Studien EDC Backend

Angular Klinische Studien EDC Backend

GraphQL Klinische Studien EDC Backend

REST API Klinische Studien EDC Backend

PHP Klinische Studien EDC Backend

.NET Klinische Studien EDC Backend

Was Sie mit jeder Technologie erhalten

Jeder Stack verwendet dasselbe Backend-Schema und dieselben API-Verträge für klinische Studien EDC.

Vereinigtes klinische Studie Datenmanagement

Verwalten Sie nahtlos alle Patientendaten und Studienabläufe an einem Ort.

Sichere Nachrichtenübermittlung für klinische Studie

Kommunizieren Sie sicher zwischen Teilnehmern und Forschern mit verschlüsselter Nachrichtenübermittlung.

Umfassendes Audit-Logging

Verfolgen Sie Änderungen und gewährleisten Sie die Einhaltung von Vorschriften mit detaillierten Protokollen für alle Aktionen.

REST/GraphQL APIs für klinische Studie

Integrieren Sie einfach mit jedem Frontend unter Verwendung flexibler API-Optionen, die für klinische Studie maßgeschneidert sind.

Echtzeit-Datenaktualisierungen für klinische Studie

Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten jederzeit Zugriff auf die neuesten Informationen haben.

Anpassbare Workflows für klinische Studie

Passen Sie die Studienprozesse an spezifische Bedürfnisse mit flexiblen Workflow-Konfigurationen an.

Vergleich des Clinical Trial Edc Frameworks

Kontrast der Einrichtungdauer, SDK-Vielfalt und KI-Unterstützung bei allen bereitgestellten Technologien.

FrameworkEinrichtungszeitNutzen von Clinical Trial EdcSDK-TypKI-Unterstützung
Unter 5 MinutenEinzelne Codebasis für Clinical Trial Edc auf Mobilgeräten und im Web.Typed SDKVollständig
~3–7 MinSchnelles Web-Dashboard für Clinical Trial Edc.Typed SDKVollständig
Schnelle (5 Min) EinrichtungPlattformübergreifende mobile App für Clinical Trial Edc.Typed SDKVollständig
~5 MinServergerenderte Web-App für Clinical Trial Edc.Typed SDKVollständig
Unter 5 MinLeichte Web-Integration für Clinical Trial Edc.Typed SDKVollständig
Unter 5 MinutenNative Android App für Clinical Trial Edc.Typed SDKVollständig
~3–7 MinNative iOS App für Clinical Trial Edc.Typed SDKVollständig
Schnelle (5 Min) EinrichtungReact-basierte Web-Oberfläche für Clinical Trial Edc.Typed SDKVollständig
~5 MinEnterprise-Web-App für Clinical Trial Edc.Typed SDKVollständig
~2 MinFlexibles GraphQL API für Clinical Trial Edc.GraphQL APIVollständig
Unter 2 MinREST API-Integration für Clinical Trial Edc.REST APIVollständig
~3–5 MinServerseitiges PHP Backend für Clinical Trial Edc.REST APIVollständig
Schnelle (5 Min) Einrichtung.NET Backend für Clinical Trial Edc.Typed SDKVollständig

Die Einrichtungszeit spiegelt die erwartete Dauer von der Projektinitiierung bis zum ersten Login und dem Abrufen der Testdetails mithilfe des angegebenen Vorlagenschemas wider.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zum Aufbau eines Clinical Trial EDC Backends mit dieser Vorlage.

Was ist ein Clinical Trial EDC-Backend?
Welche Komponenten umfasst die Clinical Trial EDC-Vorlage?
Warum Back4app für eine klinische Studien-App wählen?
Wie rufe ich die neuesten Studiendaten und den zugehörigen Forscher in einer Abfrage ab?
Wie setze ich eine Nachricht auf gelesen?
Kann React Native Trial-Management-Einträge für den Offline-Zugriff speichern?
Wie verhindere ich unbefugtes Teilen von Testdokumenten?
Was ist die beste Technik, um den Testkontext auf mobilen Geräten darzustellen?
Wie funktioniert der Audit-Protokollierungs-Workflow von Anfang bis Ende?
Wie stelle ich sicher, dass die Teilnehmer eine Aktualisierung des Testmanagements bestätigen?

Von Entwicklern weltweit vertraut

Schließen Sie sich Teams an, die sichere klinische Prüfungs-EDC-Apps schneller mit Back4app-Vorlagen bereitstellen.

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