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54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

07. bis 10.09.2009, Essen

Setup und Design des europäischen Syndrom-Surveillance-Systems SIDARTHa

Meeting Abstract

  • Alexandra Ziemann - GEOMED Research Forschungsgesellschaft mbH, Bad Honnef
  • Thomas Krafft - GEOMED Research Forschungsgesellschaft mbH, Bad Honnef
  • Tim Tenelsen - GEOMED Research Forschungsgesellschaft mbH, Bad Honnef
  • Luis Castrillo - University of Cantabria, Santander
  • Matthias Fischer - Kliniken des Landkreises Göppingen, Göppingen
  • Freddy Lippert - Capital Region Denmark, Hillerod
  • Gernot Vergeiner - Leitstelle Tirol GmbH, Innsbruck
  • Alexander Krämer - Universität Bielefeld, Bielefeld
  • SIDARTHa Projektgruppe

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds). Essen, 07.-10.09.2009. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2009. Doc09gmds325

DOI: 10.3205/09gmds325, URN: urn:nbn:de:0183-09gmds3257

Published: September 2, 2009

© 2009 Ziemann et al.
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Text

Einleitung/Hintergrund: Syndrom-Surveillance basierend auf der Aktivität von Gesundheitseinrichtungen bietet die Möglichkeit, frühzeitiger vor Gesundheitsrisiken zu warnen als traditionelle Überwachungssysteme, z.B. basierend auf Labordiagnosen. In dem durch die Generaldirektion Gesundheit der Europäischen Kommission geförderten Projekt SIDARTHa (Fördernummer: 2007208; Laufzeit Juni 2008–Dezember 2010; www.sidartha.eu) werden die Möglichkeiten von Syndrom-Surveillance für den europäischen Kontext evaluiert. Basierend auf routinemäßig erhobenen Daten des Rettungsdienstes und von Notaufnahmen wird ein europaweites, automatisiertes Syndrom-Surveillance-System entwickelt und getestet. Der Beitrag stellt das Systemdesign sowie die automatisierten raum-zeitlichen Datenanalysemethoden und Detektionsalgorithmen des Überwachungssystems vor.

Material und Methoden: Basierend auf einer umfassenden Stärken-Schwächen-Analyse bestehender Syndrom-Surveillance-Systeme sowie der dort Anwendung findenden Datenanalyse- und Detektionsalgorithmen (Literatur- und Internetreview) hat die interdisziplinäre Projektgruppe, bestehend aus Rettungsdienstexperten, Gesundheitssystemforschern, Public Health-Vertretern und Gesundheitsgeographen aus zwölf europäischen Ländern in vier Arbeitstreffen die Systemstruktur für das SIDARTHa-Syndrom-Surveillance-System entwickelt. In enger Zusammenarbeit zwischen Rettungsleitstellen, Rettungsdienstleistern, Betreiber klinischer Notfallaufnahmen und lokalen Gesundheitsdiensten wird das SIDARTHa-System in zunächst vier Testregionen (Bezirk Kufstein/Österreich, Landkreis Göppingen/Deutschland, Hauptstadtregion Dänemark, Autonome Region Kantabrien/ Spanien) implementiert.

Ergebnisse: Die Grundlage zur Erkennung von Gesundheitsgefahren im Rahmen des SIDARTHa-Systems bilden die kontinuierlichen Datenströme aus den Datenbanken der angeschlossenen Krankenhäuser und Rettungsleitstellen/-dienststellen. Um eine potentielle Gesundheitsgefahr zu erkennen, werden sog. Basislinien und Grenzwerte der Häufigkeit einzelner Syndrome auf der Grundlage von Vergangenheitsdaten festgelegt. Die Auswahl der Methode richtet sich dabei nach der Datenverfügbarkeit und -auflösung. Für die in Rettungsleitstellen erhobenen Punktdaten (Einsatzort) werden statistische Scanverfahren (z.B. SaTScan) eingesetzt, wohingegen die auf Postleitzahlebene erhobenen Patientenwohnorte in den Krankenhäusern mit den Methoden der Zeitreihenanalyse (z.B. gewichteter gleitender Mittelwert) bearbeitet werden. Das Surveillance-System kann so auf lokal spezifische Ausprägungen der betrachteten Syndrome ausgerichtet werden.

Diskussion/Schlussfolgerungen: Das SIDARTHa-Surveillancesystem kann die bestehenden Überwachungsstrukturen in den Mitgliedstaaten sowie auf EU-Ebene sinnvoll ergänzen, indem es Routinenotfalldaten auf lokaler Ebene automatisch und in Echtzeit verarbeitet und frühzeitig an die zuständigen Gesundheitsdienste berichtet.


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