Ausbruchserkennung und Alarmuntersuchung

Die Erkennung ist der Ausgangspunkt jeder Ausbruchsreaktion: Es ist die Feststellung, dass die Anzahl der Krankheitsfälle die für einen bestimmten Ort, eine bestimmte Zeit und eine bestimmte Bevölkerung erwartete Zahl übersteigt. Die Alarmuntersuchung ist die unmittelbare Folgemaßnahme auf ein solches Signal, die bestätigt, dass der scheinbare Anstieg real ist, dass die Diagnose korrekt ist und dass das Ereignis eine vollständige Felduntersuchung rechtfertigt.

Definition

Die Ausbruchserkennung ist die Identifizierung eines Auftretens von Krankheitsfällen, die die erwartete Anzahl übersteigen, und die Alarmuntersuchung ist die strukturierte Verifizierung eines solchen Signals, die die Diagnose und die Echtheit des Anstiegs bestätigt, bevor eine vollständige Untersuchung eingeleitet wird.

Scope

Dieses Thema behandelt, wie Ausbrüche zunächst bemerkt werden, sei es durch Routineüberwachung, syndromische Systeme, Laborcluster oder aufmerksame Kliniker, und wie ein Rohsignal oder Alarm verifiziert wird, bevor Ressourcen eingesetzt werden. Es umfasst die Konzepte der erwarteten versus beobachteten Fallzahlen, die Konstruktion einer Epidemiekurve und die Unterscheidung zwischen einem echten Ausbruch und einem Überwachungsartefakt. Es werden keine operativen Schwellenwerte oder Reaktionsprotokolle für bestimmte Krankheiten bereitgestellt.

Core questions

• Wie viele Fälle wären in dieser Bevölkerung und Periode ohne einen Ausbruch zu erwarten?
• Ist der beobachtete Anstieg real oder ein Artefakt von Änderungen in der Meldung, Testung oder Falldefinition?
• Ist die zugrunde liegende Diagnose korrekt?
• Rechtfertigt das verifizierte Signal eine vollständige Felduntersuchung und Reaktion?

Key concepts

• Erwartete versus beobachtete Fallzahlen
• Überwachungssignal und Abweichungsdetektion
• Syndromische Überwachung
• Laborbasierte Clusterbildung
• Epidemiekurve
• Pseudo-Ausbruch und Überwachungsartefakt
• Verifizierung der Diagnose

Mechanisms

Ein potenzieller Ausbruch wird erkannt, wenn die beobachteten Fälle eine aus historischen Daten abgeleitete erwartete Grundlinie überschreiten oder wenn ein Cluster miteinander verbundener Fälle von Klinikern oder durch Labortypisierung erkannt wird. Statistische Methoden zur Abweichungsdetektion kennzeichnen Abweichungen von der Grundlinie in Überwachungsdaten, während syndromische Systeme prädiagnostische Indikatoren für eine frühere, wenn auch weniger spezifische Warnung überwachen. Sobald ein Signal auftritt, verifizieren die Ermittler es, indem sie die Diagnose bestätigen, überprüfen, ob sich die Falldefinition und die Meldeverfahren nicht geändert haben, und frühe Fälle zu einer Epidemiekurve zusammenfassen, deren Form ein Punktquellen-, kontinuierliches oder propagiertes Muster nahelegt. Nur ein verifizierter, echter Überschuss führt zu einer vollständigen Untersuchung.

Clinical relevance

Viele Ausbrüche werden zuerst entdeckt, weil ein aufmerksamer Kliniker oder ein Labor eine ungewöhnliche Diagnose oder ein Cluster bemerkt und meldet; eine zeitnahe und genaue Meldung ist daher für die Früherkennung von zentraler Bedeutung. Das Verständnis, wie Alarme verifiziert werden, hilft medizinischem Fachpersonal zu verstehen, warum ein erster Bericht zu einer formellen Untersuchung eskalieren kann oder auch nicht. Dieser Eintrag beschreibt Erkennungsmethoden und ist kein klinisches oder operatives Protokoll.

Epidemiology

Die Erkennungsmethoden reichen von der Meldepflicht für Krankheiten und der Laborüberwachung bis hin zu syndromischen und ereignisbasierten Systemen, und ihre Sensitivität und Zeitnähe variieren je nach Krankheit und Umgebung. Die frühen SARS-Erfahrungen im Jahr 2003 zeigten sowohl den Wert einer schnellen Erkennung als auch die Schwierigkeit, ein neues schweres respiratorisches Syndrom von Hintergrundkrankheiten zu unterscheiden; nachfolgende Analysen unterschiedlich geformter SARS-Epidemiekurven veranschaulichten, wie frühe Falldaten gelesen werden können, um die Übertragung und die Wirkung von Kontrollmaßnahmen abzuleiten.

History

Der Vergleich von beobachteten mit erwarteten Fallzahlen ist eine langjährige Idee in der öffentlichen Gesundheitsüberwachung, die im 20. Jahrhundert durch Meldepflichtsysteme formalisiert wurde. Das Wachstum der computergestützten Überwachung und, nach 2001, der syndromischen Systeme, die für eine frühere Erkennung von Bioterrorismus und neu auftretenden Infektionen gedacht waren, erweiterte das Instrumentarium, während die Epidemien des 21. Jahrhunderts die Bedeutung einer schnellen Signalverifizierung und der Analyse früher Epidemiekurven unterstrichen.

Debates

Erkennt die syndromische Überwachung Ausbrüche früher als die traditionelle Meldung?

Syndromische Systeme überwachen prädiagnostische Indikatoren in der Hoffnung auf eine frühere Warnung, aber ihre geringere Spezifität kann Fehlalarme erzeugen, und ob sie konsistent eine zeitnahe, umsetzbare Erkennung gegenüber etablierten Labor- und Meldepflichtsystemen bieten, bleibt umstritten.

Key figures

• Alexander Langmuir
• Jacco Wallinga

Seminal works

• wallinga-teunis-2004
• lee-2003

Frequently asked questions

Was bedeutet es, dass ein Ausbruch mehr Fälle als erwartet sind?

Die Erkennung vergleicht die beobachtete Anzahl von Fällen mit einer Grundlinie, die aus der historischen Überwachung für diesen Ort, diese Jahreszeit und diese Bevölkerung erwartet wird; ein statistisch oder epidemiologisch signifikanter Überschuss über diese Grundlinie kennzeichnet einen möglichen Ausbruch.

Warum muss ein Alarm vor einer vollständigen Untersuchung verifiziert werden?

Ein scheinbarer Anstieg kann ein Artefakt von Änderungen in der Testung, Meldung oder Falldefinition oder einer Fehldiagnose sein; die Verifizierung der Diagnose und die Bestätigung, dass der Anstieg real ist, verhindert den Einsatz von Ressourcen für einen Pseudo-Ausbruch.