gms | German Medical Science

Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH)

08.09. - 13.09.2024, Dresden

Frühwarnsystem zur Bewertung epidemischer Bedrohungslagen in Deutschland (FRED)

Meeting Abstract

Search Medline for

  • Matthias Belau - Institute of Medical Biometry and Epidemiology, University Medical Center Hamburg Eppendorf, Hamburg, Germany

Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH). Dresden, 08.-13.09.2024. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2024. DocAbstr. 630

doi: 10.3205/24gmds696, urn:nbn:de:0183-24gmds6961

Published: September 6, 2024

© 2024 Belau.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. See license information at http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.


Outline

Text

Infektionsausbrüche mit pandemischem Potenzial gehören neben dem Klimawandel zu den globalen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Eine schnelle Erfassung epidemischer Bedrohungslagen ist daher wichtiger denn je. Ziel des Projektes FRED ist es, ein neuartiges Informations- und Entscheidungsunterstützungssystem zur Bewertung epidemischer Bedrohungslagen am Beispiel zeckenbürtiger Infektionskrankheiten technisch und operational zu validieren und als Demonstrator bereitzustellen. Zunächst werden Indikatoren identifiziert und kategorisiert, die für die Früherkennung und Klassifizierung von Ausbrüchen besonders geeignet sind. Anschließend wird das System anhand (i) verfügbarer Anwendungsfälle mit syndromischen und laborbestätigten Krankheitsinformationen mit Hilfe von Entscheidungsbaumanalysen und (ii) verfügbarer historischer Ausbruchsdaten auf Landkreisebene mit Hilfe von Regressionsverfahren evaluiert. Im Ergebnis wird das Frühwarnsystem eine schnelle Einordnung von Ausbrüchen in ein lokales Lagebild ermöglichen, verbunden mit automatisierten, modifizierbaren Risikobewertungswerkzeugen, um ad-hoc Entscheidungen von potentiellen Entscheidungsträgern und Nutzergruppen im Bereich Global Health/One Health effektiv zu informieren. Am Ende des Projekts wird FRED eine dynamische Umgebung für die Früherkennung von epidemischen Bedrohungen und eine bessere Abschätzung der damit verbundenen sozialen und gesundheitsökonomischen Folgen bieten.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.