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2016-10-13Zeitschriftenartikel DOI: 10.1007/s00103-016-2454-0
Evaluation einer ICD-10-basierten elektronischen Surveillance akuter respiratorischer Erkrankungen (SEEDARE) in Deutschland
Köpke, Karla
Prahm, Kerstin
Buda, Silke
Haas, Walter
Hintergrund: Influenza und andere akute respiratorische Erkrankungen (ARE) treten jährlich mit einer stark variablen Krankheitslast in epidemischen Wellen in der Bevölkerung auf. Dies erfordert eine zeitnahe syndromische Surveillance zur Beurteilung der Situation und Anpassung von Präventionsmaßnahmen. Ziel: Wir haben ein ICD-10-basiertes elektronisches System zur zeitnahen Erfassung und Übermittlung von ARE in Deutschland in Sentinelpraxen etabliert (SEEDARE). In der vorliegenden Arbeit evaluieren wir dieses neue System anhand von Ergebnissen der syndromischen und virologischen Surveillance der Arbeitsgemeinschaft Influenza (AGI). Methoden: Praxiskontakte und übermittelte ICD-10-Diagnosecodes (J00–J22, J44.0 und B34.9) zwischen der 16. Kalenderwoche (KW) 2009 und der 15. KW 2013 wurden für den Vergleich mit den Daten der AGI genutzt. Hierzu wurden der zeitliche Verlauf, die Korrelation der wöchentlich geschätzten Konsultationsinzidenz und die Anzahl ARE/100-Praxiskontakte aus den verschiedenen Systemen untersucht. Ergebnisse: Die Anzahl der teilnehmenden Arztpraxen an SEEDARE konnte von 2009 (n = 65) bis 2013 (n = 111) fast verdoppelt werden. Insgesamt wurden fast 6,8 Mio. Praxiskontakte und 465.006 ARE übermittelt. Der Vergleich der wöchentlich geschätzten Konsultationsinzidenzen zeigte eine hohe statistische Korrelation (Spearman-Korrelationskoeffizient rs = 0,924; n = 209; p < 0,001). Die Anteile von Influenzapatienten (J09–J11) und der wöchentlichen Positivenraten der virologischen Surveillance während der Influenzawellen waren ebenfalls hoch korreliert. Diskussion: Das SEEDARE-System stellt damit ein valides Instrument zur syndromischen Influenzasurveillance dar. Der fallbasierte Ansatz mittels ICD-10 erlaubt eine detaillierte Analyse der aktuellen Situation, der sich auch für populationsbasierte Studien eignet.
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DOI
10.1007/s00103-016-2454-0
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HTML
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