Skip to main content
Erschienen in: Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz 11/2016

13.10.2016 | Influenza | Originalien und Übersichten

Evaluation einer ICD-10-basierten elektronischen Surveillance akuter respiratorischer Erkrankungen (SEEDARE) in Deutschland

verfasst von: Karla Köpke, Kerstin Prahm, Silke Buda, Prof. Dr. Walter Haas

Erschienen in: Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz | Ausgabe 11/2016

Einloggen, um Zugang zu erhalten

Zusammenfassung

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.
Fußnoten
1
Anmerkung der Autoren: Wenn im Folgenden für einen leserfreundlichen Sprachgebrauch nur die männliche Form (z. B. das Wort „Arzt“ bzw. „Patient“) verwendet wird, sind selbstverständlich Ärztinnen wie Ärzte sowie Patientinnen wie Patienten gleichermaßen gemeint.
 
2
Sentinel zur Elektronischen Erfassung von Diagnosecodes Akuter Respiratorischer Erkrankungen.
 
Literatur
1.
Zurück zum Zitat An der Heiden M, Köpke K, Buda S, Buchholz U, Haas W (2013) Estimates of excess medically attended acute respiratory infections in periods of seasonal and pandemic influenza in Germany from 2001/02 to 2010/11. PLOS ONE 8:e64593. doi: 10.1371/journal.pone.0064593CrossRef An der Heiden M, Köpke K, Buda S, Buchholz U, Haas W (2013) Estimates of excess medically attended acute respiratory infections in periods of seasonal and pandemic influenza in Germany from 2001/02 to 2010/11. PLOS ONE 8:e64593. doi: 10.1371/journal.pone.0064593CrossRef
2.
Zurück zum Zitat Buda S, Köpke K, Prahm K et al (2015) Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2014/15. Robert Koch-Institut, Berlin Buda S, Köpke K, Prahm K et al (2015) Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2014/15. Robert Koch-Institut, Berlin
3.
Zurück zum Zitat Ehlken B, Anastassopoulou A, Hain J, Schröder C, Wahle K (2015) Cost for physician-diagnosed influenza and influenza-like illnesses on primary care level in Germany-results of a database analysis from May 2010 to April 2012. BMC Public Health 15(1). doi:10.1186/s12889-015-1885-0 Ehlken B, Anastassopoulou A, Hain J, Schröder C, Wahle K (2015) Cost for physician-diagnosed influenza and influenza-like illnesses on primary care level in Germany-results of a database analysis from May 2010 to April 2012. BMC Public Health 15(1). doi:10.​1186/​s12889-015-1885-0
4.
Zurück zum Zitat Krause G, Gilsdorf A, Becker J et al (2010) First exchange of experiences concerning the H1N1 pandemic in Germany 2009/2010: Report on a workshop held March 22–23, 2010, in Berlin. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 53:510–519CrossRefPubMed Krause G, Gilsdorf A, Becker J et al (2010) First exchange of experiences concerning the H1N1 pandemic in Germany 2009/2010: Report on a workshop held March 22–23, 2010, in Berlin. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 53:510–519CrossRefPubMed
5.
Zurück zum Zitat Fleming DM, Van Der Velden J, Paget WJ (2003) The evolution of influenza surveillance in Europe and prospects for the next 10 years. Vaccine 21:1749–1753CrossRefPubMed Fleming DM, Van Der Velden J, Paget WJ (2003) The evolution of influenza surveillance in Europe and prospects for the next 10 years. Vaccine 21:1749–1753CrossRefPubMed
6.
Zurück zum Zitat Buda S, Köpke K, Luchtenberg M et al (2010) Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2009/10. Robert Koch-Institut, Berlin Buda S, Köpke K, Luchtenberg M et al (2010) Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2009/10. Robert Koch-Institut, Berlin
7.
Zurück zum Zitat Buda S, Köpke K, Luchtenberg M et al (2012) Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2011/12. Robert Koch-Institut, Berlin Buda S, Köpke K, Luchtenberg M et al (2012) Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2011/12. Robert Koch-Institut, Berlin
8.
Zurück zum Zitat Buda S, Köpke K, Luchtenberg M et al (2011) Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2010/11. Robert Koch-Institut, Berlin Buda S, Köpke K, Luchtenberg M et al (2011) Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2010/11. Robert Koch-Institut, Berlin
9.
Zurück zum Zitat Buda S, Köpke K, Prahm K et al (2013) Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2012/13. Robert Koch-Institut, Berlin Buda S, Köpke K, Prahm K et al (2013) Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2012/13. Robert Koch-Institut, Berlin
10.
12.
Zurück zum Zitat Al-Tawfiq JA, Zumla A, Gautret P et al (2014) Surveillance for emerging respiratory viruses. Lancet Infect Dis 14:992–1000CrossRefPubMed Al-Tawfiq JA, Zumla A, Gautret P et al (2014) Surveillance for emerging respiratory viruses. Lancet Infect Dis 14:992–1000CrossRefPubMed
13.
Zurück zum Zitat Lombardo J, Burkom H, Elbert E et al (2003) A systems overview of the Electronic Surveillance System for the Early Notification of Community-Based Epidemics (ESSENCE II). J Urban Health 80:i32–i42PubMedPubMedCentral Lombardo J, Burkom H, Elbert E et al (2003) A systems overview of the Electronic Surveillance System for the Early Notification of Community-Based Epidemics (ESSENCE II). J Urban Health 80:i32–i42PubMedPubMedCentral
14.
Zurück zum Zitat Miller B, Kassenborg H, Dunsmuir W et al (2004) Syndromic surveillance for influenzalike illness in ambulatory care network. Emerging Infect Dis 10:1806–1811CrossRefPubMedPubMedCentral Miller B, Kassenborg H, Dunsmuir W et al (2004) Syndromic surveillance for influenzalike illness in ambulatory care network. Emerging Infect Dis 10:1806–1811CrossRefPubMedPubMedCentral
15.
Zurück zum Zitat Marsden-Haug N, Foster VB, Gould PL, Elbert E, Wang H, Pavlin JA (2007) Code-based syndromic surveillance for influenzalike illness by International Classification of Diseases, Ninth Revision. Emerging Infect Dis 13:207–216CrossRefPubMedPubMedCentral Marsden-Haug N, Foster VB, Gould PL, Elbert E, Wang H, Pavlin JA (2007) Code-based syndromic surveillance for influenzalike illness by International Classification of Diseases, Ninth Revision. Emerging Infect Dis 13:207–216CrossRefPubMedPubMedCentral
16.
Zurück zum Zitat Truyers C, Lesaffre E, Bartholomeeusen S et al (2010) Computerized general practice based networks yield comparable performance with sentinel data in monitoring epidemiological time-course of influenza-like illness and acute respiratory illness. BMC Fam Pract 11(1). doi:10.1186/1471-2296-11-24 Truyers C, Lesaffre E, Bartholomeeusen S et al (2010) Computerized general practice based networks yield comparable performance with sentinel data in monitoring epidemiological time-course of influenza-like illness and acute respiratory illness. BMC Fam Pract 11(1). doi:10.​1186/​1471-2296-11-24
17.
Zurück zum Zitat Harder KM, Andersen PH, Baehr I et al (2011) Electronic real-time surveillance for influenza-like illness: Experience from the 2009 influenza A (H1N1) pandemic in Denmark. Euro Surveill 16(3):pii: 19767 Harder KM, Andersen PH, Baehr I et al (2011) Electronic real-time surveillance for influenza-like illness: Experience from the 2009 influenza A (H1N1) pandemic in Denmark. Euro Surveill 16(3):pii: 19767
18.
Zurück zum Zitat Harcourt SE, Smith GE, Elliot AJ et al (2012) Use of a large general practice syndromic surveillance system to monitor the progress of the influenza A(H1N1) pandemic 2009 in the UK. Epidemiol Infect 140:100–105CrossRefPubMed Harcourt SE, Smith GE, Elliot AJ et al (2012) Use of a large general practice syndromic surveillance system to monitor the progress of the influenza A(H1N1) pandemic 2009 in the UK. Epidemiol Infect 140:100–105CrossRefPubMed
19.
Zurück zum Zitat Hooiveld M, Van De Groep T, Verheij TJ et al (2013) Prescription of antiviral drugs during the 2009 influenza pandemic: An observational study using electronic medical files of general practitioners in the Netherlands. BMC Pharmacol Toxicol 14(1). doi:10.1186/2050-6511-14-55 Hooiveld M, Van De Groep T, Verheij TJ et al (2013) Prescription of antiviral drugs during the 2009 influenza pandemic: An observational study using electronic medical files of general practitioners in the Netherlands. BMC Pharmacol Toxicol 14(1). doi:10.​1186/​2050-6511-14-55
20.
Zurück zum Zitat South BR, Chapman WW, Delisle S et al (2008) Optimizing A syndromic surveillance text classifier for influenza-like illness: Does document source matter? AMIA Annu Symp Proc 2008:692–696PubMedCentral South BR, Chapman WW, Delisle S et al (2008) Optimizing A syndromic surveillance text classifier for influenza-like illness: Does document source matter? AMIA Annu Symp Proc 2008:692–696PubMedCentral
21.
Zurück zum Zitat Moore K, Black J, Rowe S, Franklin L (2011) Syndromic surveillance for influenza in two hospital emergency departments. Relationships between ICD-10 codes and notified cases, before and during a pandemic. BMC Public Health 11. doi:10.1186/1471-2458-11-338 Moore K, Black J, Rowe S, Franklin L (2011) Syndromic surveillance for influenza in two hospital emergency departments. Relationships between ICD-10 codes and notified cases, before and during a pandemic. BMC Public Health 11. doi:10.​1186/​1471-2458-11-338
22.
Zurück zum Zitat Tacken MA, Jansen B, Mulder J et al (2013) Pandemic influenza A(H1N1)pdm09 improves vaccination routine in subsequent years: A cohort study from 2009 to 2011. Vaccine 31:900–905CrossRefPubMed Tacken MA, Jansen B, Mulder J et al (2013) Pandemic influenza A(H1N1)pdm09 improves vaccination routine in subsequent years: A cohort study from 2009 to 2011. Vaccine 31:900–905CrossRefPubMed
23.
Zurück zum Zitat Köpke K (2009) Influenza-Überwachung: Surveillance der Krankheitslast. Dtsch Arztebl 106:A176 Köpke K (2009) Influenza-Überwachung: Surveillance der Krankheitslast. Dtsch Arztebl 106:A176
27.
Zurück zum Zitat WHO (2014) Global epidemiological surveillance standards for influenza. WHO Press, Geneva WHO (2014) Global epidemiological surveillance standards for influenza. WHO Press, Geneva
28.
Zurück zum Zitat Uphoff H, Stilianakis N (2000) Ein Ansatz zur bevölkerungsbezogenen Auswertung der deutschen Influenza-Sentineldaten. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 43:796–801CrossRef Uphoff H, Stilianakis N (2000) Ein Ansatz zur bevölkerungsbezogenen Auswertung der deutschen Influenza-Sentineldaten. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 43:796–801CrossRef
30.
31.
Zurück zum Zitat Yih WK, Cocoros NM, Crockett M et al (2014) Automated influenza-like illness reporting – an efficient adjunct to traditional sentinel surveillance. Public Health Rep 129:55–63PubMedPubMedCentral Yih WK, Cocoros NM, Crockett M et al (2014) Automated influenza-like illness reporting – an efficient adjunct to traditional sentinel surveillance. Public Health Rep 129:55–63PubMedPubMedCentral
33.
Zurück zum Zitat Klompas M, Mcvetta J, Lazarus R et al (2012) Integrating clinical practice and public health surveillance using electronic medical record systems. Am J Public Health 102(Suppl 3):S325–S332CrossRefPubMedPubMedCentral Klompas M, Mcvetta J, Lazarus R et al (2012) Integrating clinical practice and public health surveillance using electronic medical record systems. Am J Public Health 102(Suppl 3):S325–S332CrossRefPubMedPubMedCentral
34.
Zurück zum Zitat Gefenaite G, Tacken M, Kolthof J et al (2014) Predictors of influenza in the adult population during seasonal and A(H1N1)pdm09 pandemic influenza periods. Epidemiol Infect 142:950–954CrossRefPubMed Gefenaite G, Tacken M, Kolthof J et al (2014) Predictors of influenza in the adult population during seasonal and A(H1N1)pdm09 pandemic influenza periods. Epidemiol Infect 142:950–954CrossRefPubMed
Metadaten
Titel
Evaluation einer ICD-10-basierten elektronischen Surveillance akuter respiratorischer Erkrankungen (SEEDARE) in Deutschland
verfasst von
Karla Köpke
Kerstin Prahm
Silke Buda
Prof. Dr. Walter Haas
Publikationsdatum
13.10.2016
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Schlagwort
Influenza
Erschienen in
Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz / Ausgabe 11/2016
Print ISSN: 1436-9990
Elektronische ISSN: 1437-1588
DOI
https://doi.org/10.1007/s00103-016-2454-0

Weitere Artikel der Ausgabe 11/2016

Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz 11/2016 Zur Ausgabe

Leitlinien kompakt für die Allgemeinmedizin

Mit medbee Pocketcards sicher entscheiden.

Seit 2022 gehört die medbee GmbH zum Springer Medizin Verlag

Facharzt-Training Allgemeinmedizin

Die ideale Vorbereitung zur anstehenden Prüfung mit den ersten 24 von 100 klinischen Fallbeispielen verschiedener Themenfelder

Mehr erfahren

Update Allgemeinmedizin

Bestellen Sie unseren Fach-Newsletter und bleiben Sie gut informiert.