První zhodnocení úplnosti dat a senzitivity systému surveillance u spalniček v České republice, 1. leden 2018 až 30. červen 2019

Stáhnout PDF English version

Autoři: M. Liptáková ^1,2; M. Špačková ² ; V. Príkazský ² ; R. Limberková ² ; S. Repelová ²; H. Orlíková ² ; S. Balasegaram ³; J. Částková ²
Působiště autorů: European Programme for Intervention Epidemiology Training, European Centre for Disease Prevention and Control, Stockholm, Sweden ¹; National Institute of Public Health, Prague, Czech Republic ²; UK Health Security Agency, London, United Kingdom ³
Vyšlo v časopise: Epidemiol. Mikrobiol. Imunol. 71, 2022, č. 2, s. 109-117
Kategorie: Původní práce

Souhrn

Cíle: Cílem studie bylo vyhodnotit úplnost dat a odhadnout senzitivitu surveillance spalniček v rámci hlášení do nové elektronické verze národního Informačního systému infekční nemoci (ISIN) za účelem posouzení fungování tohoto systému.

Metody: Byla hodnocena úplnost hlášení spalniček v ISIN pro demografické charakteristiky (týden a kraj hlášení, věk a pohlaví), datum prvních příznaků, komplikace, hospitalizace, stav očkování, použité laboratorní metody a země importu od ledna 2018 do června 2019. Pomocí metody dvojího záchytu „capture-recapture method“ (CRM) porovnáním registrů Národní referenční laboratoře (NRL) a ISIN byl vyhodnocen počet případů spalniček. Případy byly spárovány pomocí jedinečného osobního identifikátoru (rodné číslo). Celkový odhadovaný skutečný počet případů spalniček v populaci byl vypočten pomocí Chapmanova vzorce. Senzitivita hlášení byla kalkulována podílem počtu hlášených případů odhadovaným skutečným počtem případů pomocí CRM.

Výsledky: V ISIN bylo ve stanoveném časovém období nahlášeno 765 případů spalniček. U mnoha proměnných byla nalezena 100% úplnost. Data chyběla hlavně u statusu očkování (20 %), sérologických výsledků (55 %) a použitých laboratorních metod (8 %). NRL vyšetřila v uvedeném období 653 vzorků pacientů. V obou registrech (ISIN a NRL) bylo zachyceno celkem 612 shodných případů. Odhadovaný skutečný počet případů spalniček v populaci pomocí CRM byl 816 (95% CI: 809–823) ve srovnání se skutečně hlášenými 806 případy při spárování dat obou systémů. Odhadovaná senzitivita surveillance systému je 98,8 %. Pět procent (n = 41) případů pozitivně testovaných v NRL nebylo v ISIN hlášeno.

Závěr: U většiny proměnných jsme zjistili vysokou úroveň úplnosti údajů o případech onemocnění spalničkami hlášených v ISIN. Odhadovaný skutečný a reálně hlášený počet případů dobře koreloval a vypočtená senzitivita systému ISIN byla na velmi vysoké úrovni. Zdroje dat použité ve studii nebyly navzájem dostatečně nezávislé, a proto výsledky nemusí být zcela přesné. Do budoucna je vhodné provést určité technické změny v ISIN, zejména nastavit více povinných polí v rámci jednotlivých proměnných a více logických syntaxí v automatickém nastavení systému, pro dosažení vyšší úplnosti, kontroly kvality a validity vkládaných dat. Poskytovatelé údajů by měli do ISIN hlásit všechny případy spalniček s maximální precizností při zadávání jednotlivých proměnných, a vyšetřující laboratoře zasílat vzorky ke konfirmaci do NRL v požadovaných případech.

Klíčová slova:

surveillance – spalničky – aplikovaná epidemiologie – metoda capture-recapture – analytická studie

Zdroje

1. World Health Organization. Measles [online]. 2019-12-05 [cit. 2022-01-25]. Available from:<https://www.who.int/newsroom/fact-sheets/detail/measles>.

2. O‘Connor P, Jankovic D, Muscat M, et al. Measles and rubella elimination in the WHO Region for Europe: progress and challenges. Clin Microbiol Infect, 2017;23(8):504–510.

3. European Centre for Disease Prevention and Control. Measles cases in the EU treble in 2017, outbreaks still ongoing [online]. 2018 [cit. 2021-04-14]. Available from: https://www.ecdc.europa. eu/en/news-events/measles-cases-eu-treble-2017-outbreaks- still-ongoing.

4. The National Institute of Public Health. Cases of selected infectious diseases in the Czech Republic, January-December 2020 compared with the corresponding period of preceding years 2011-2019 (number of cases) [online]. 2020 [cit. 2021-04-22]. Available from: http://www.szu.cz/uploads/documents/szu/infekce/ 2020/tabulka_leden_prosinec_2020.pdf.

5. European Centre for Disease Prevention and Control. Measles – Annual epidemiological report for 2019 [online]. 2020 [cit. 2021-05-06]. Available from: https://www.ecdc.europa. eu/en/publications-data/measles-annual-epidemiological-report- 2019.

6. Trmal J, Limberková R. Vyhodnocení epidemie spalniček v Ústeckém kraji [Report on a measles epidemic in the Usti nad Labem Region]. Epidemiol Mikrobiol Imunol, 2015;64(3):139– 145. [in Czech]

7. Trmal J, Kupcova J, Dvořáková L, et al. Návrat spalniček do Ústeckého kraje. [Measles re-emerging in the Usti Region]. Epidemiol Mikrobiol Imunol, 2014;63(2):154–159. [in Czech]

8. World Health Organization. Report of the 8th meeting of the European regional verification commission for measles and rubella elimination (RVC) (2019) [online]. 2019 [cit. 2020-05-28]. Available from: http://www.euro.who.int/en/ health-topics/communicable-diseases/measles-and-rubella/ publications/2019/8th-meeting-of-the-european-regional- verification-commission-for-measles-and-rubella-elimination- rvc-2019.

9. World Health Organization. WHO vaccine-preventable diseases: monitoring system. 2019 global summary [online]. 2020 [cit. 2021-06-12]. Available from: https://apps.who.int/immunization_ monitoring/globalsummary/countries?countrycriteria% 5Bcountry%5D%5B%5D=CZE&commit=OK.

10. European Centre for Disease Prevention and Control. Measles Rapid Risk Asessment Country Profiles 2019 [online]. 2020 [cit. 2021-04-01]. Available from: https://www.ecdc.europa.eu/sites/ default/files/documents/Measles-RRA-country-profiles-2019. pdf.

11. European Centre for Disease Prevention and Control. Risk assessment: Who is at risk of measles in the EU/EEA? [online]. 2019 [cit. 2021-04-24]. Available from: https://www.ecdc.europa.eu/ sites/default/files/documents/RRA-Measles-EU-EEA-May-2019. pdf.

12. Dáňová J, Šálek J, Kocourková A, et al. Factors associated with parental refusal of routine vaccination in the Czech Republic. Cent Eur J Public Health, 2015;23(4):321–323.

13. Danova J, Gopfertova D, Bobak M. Rates of contraindications and use of alternative vaccines in routine immunisation of children: A population based study in the Czech Republic. Vaccine, 2007;25(19):3890–3895.

14. Larson H, de Figueiredo A, Karafillakis E, et al. State of vaccine confidence in the EU 2018. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2018;10:1–77. ISBN 978-92-79-96560-9.

15. Smetana J, Chlibek R, Hanovcova I, et al. Decreasing seroprevalence of measles antibodies after vaccination – possible gap in measles protection in adults in the Czech Republic. PloS One, 2017;12(1):e0170257.

16. Šejda J. Control of measles in Czechoslovakia (CSSR). Rev Infect Dis, 1983;5(3):564–567.

17. Sejda J. Evaluation of the eight-year period of compulsory measles vaccination in the Czech Socialist Republic (CSR). J Hyg Epidemiol Microbiol Immunol, 1979;23(3):273–283.

18. Ministry of Health of the Czech Republic. Decree No. 537/2006 Coll. on Immunisation against Infectious Diseases [online]. 2006 [cit. 2021-04-24]. Available from: https://www.zakonyprolidi.cz/ cs/2006-537/zneni-20211211.

19. The Commission of the European Communities. Commission Decision of 28/IV/2008 amending Decision 2002/253/EC laying down case definitions for reporting communicable diseases to the Community network under Decision No 2119/98/EC of the European Parliament and of the Council [online]. 2008 [cit. 2021-04-26]. Available from: https://www.ec.europa.eu.

20. Ministry of Health of the Czech Republic. Decree of the MoH of the Czech Republic No 275/2010 Coll. Amending the Decree No 473/2008 Coll. on Surveillance System for Selected Infectious Diseases [online]. 2008 [cit. 2021-04-26]. Available from: https:// www.zakonyprolidi.cz/cs/2008-473.

21. European Centre for Disease Prevention and Control. Data quality monitoring and surveillance system evaluation: A handbook of methods and applications [online]. 2014 [cit. 2021-05-11]. Available from: https://www.ecdc.europa.eu/ en/publications-data/data-quality-monitoring-and-surveillance- system-evaluation-handbook-methods-and#no-link.

22. European Centre for Disease Prevention and Control. Long-term surveillance strategy 2014–2020 (revised) [online]. 2018 [cit. 2022-01-25]. Available from: https://www.ecdc.europa.eu/sites/ default/files/documents/LTSS-revised_0.pdf.

23. Chapman DG. Some properties of hyper-geometric distribution with application to zoological census. University of California Publications Statistics, 1951;1:131–160.

24. Stock NK, Maly M, Sebestova H, et al. The Czech surveillance system for invasive pneumococcal disease, 2008-2013: a follow- up assessment and sensitivity estimation. PLoS One, 2015;10(6):e0131117.

25. Doyle TJ, Glynn MK, Groseclose SL. Completeness of notifiable infectious disease reporting in the United States: an analytical literature review. Am J Epidemiol, 2002;155(9):866–874.

26. Mellou K, Sideroglou T, Kallimani A, et al. Evaluation of underreporting of salmonellosis and shigellosis hospitalised cases in Greece, 2011: results of a capture-recapture study and a hospital registry review. BMC Public Health, 2013;13:875.

27. European Centre for Disease Prevention and Control. Measles In: ECDC. Annual epidemiological report for 2018 [online]. 2020 [cit. 2021-06-14]. Available from: https://www.ecdc.europa. eu/en/publications-data/measles-annual-epidemiological-report- 2018.

28. Zimmerman LA, Muscat M, Singh S, et al. Progress toward measles elimination – European region, 2009–2018. MMWR Morb Mortal Wkly Rep, 2019;68(17):396–401.

29. Turiac I, Fortunato F, Cappelli M, et al. Evaluation of measles and rubella integrated surveillance system in Apulia region, Italy, 3 years after its introduction. Epidemiol Infect, 2018;146(5):594– 599.

30. Benson F, Musekiwa A, Blumberg L, et al. Comparing laboratory surveillance with the notifiable diseases surveillance system in South Africa. Int J Infect Dis, 2017;59:141–147.

31. Wesson P, Lechtenberg R, Reingold A, et al. Evaluating the completeness of HIV surveillance using capture–recapture models, Alameda County, California. AIDS Behav, 2018;22(7):2248–2257.

32. Cadwell BL, Smith PJ, Baughman AL. Methods for Capture-Recapture Analysis When Cases May Not Be Identified Uniquely. Stat Med, 2005;24(13):2041–2051.

33. Brumboiu I, Mootien CP. The Capture-Recapture Method in the Analysis of a Measles Epidemic in the County of Cluj, Romania. Appl Med Inform, 2019;41(4):140–146.

34. Tomášková H, Zelená H, Kloudová A, et al. Serological survey of measles immunity in the Czech Republic, 2013. Cent Eur J Public Health, 2018;26(1):22–27.

35. Mette A, Reuss AM, Feig M, et al. Under-Reporting of Measles: An Evaluation Based on Data From North Rhine–Westphalia. Dtsch Arztebl Int, 2011;108(12):191–196.

36. Poorolajal J, Haghdoost AA, Mahmoodi M, et al. Capture-recapture method for assessing publication bias. J Res Med Sci, 2010;15(2):107–115.

37. World Health Organization. Framework for verifying elimination of measles and rubella. Wkly Epidemiol Rec, 2013;88(9):89–99.

38. World Health Organization. Framework for the verification process in the WHO European Region [online]. 2014 [cit. 2021-06- 15]. Available from: http://www.euro.who.int/__data/assets/ pdf_file/0009/247356/Eliminating-measles-and-rubella-Framework- for-the-verification-process-in-the-WHO-European-Region. pdf.