Analyse akuter respiratorischer Infektionen in den beiden saarländischen Häusern der Maximalversorgung zur Entwicklung einer Sentinel-Infektions-Surveillance schwerer akuter respiratorischer Erkrankungen

Abstract

Ziel dieser Analyse akuter respiratorischer Infektionen in den beiden saarländischen Häusern der Maximalversorgung dient der Entwicklung eines ganzjährigen saarländischen Überwachungssystems schwerer akuter respiratorischer Erkrankungen (SARI). Des Weiteren soll ein effizientes Frühmeldewarnsystem in die vorhandenen Überwachungsmaßnahmen akuter respiratorischer Erkrankungen (ARE) integriert werden, sowie die nötigen Strukturen dazu geschaffen und ausgebaut werden. Im Hinblick auf Relevanz und Aussagekraft dieser Sentinel-Surveillance ergibt sich dabei als Erfordernis, dass diese Strukturanpassung die bundesweiten Standards zur Überwachung schwerer akuter respiratorischer Erkrankungen erreicht. Mittels anonymisierter Patientendaten der beiden saarländischen Häuser der Maximalversorgung, dem Universitätsklinikum des Saarlandes sowie dem Winterbergklinikum Saarbrücken, wurde eine syndromische ICD-10-Code basierte Auswertung schwerer akuter respiratorischer Infektionen (ICOSARI) der Jahre 2015 bis 2019 durchgeführt. Die Entwicklung des Frühmeldewarnsystems erfolgte über Anwendung deskriptiver sowie induktiver statistischer Verfahren. Die Ergebnisse zeigen, dass es zwischen den Häusern keine Unterschiede bezüglich der Infektionsdynamik gab. Generell ist die Gruppe der über 60-jährigen Patienten für schwere respiratorische Erkrankungen prädisponiert. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass Patienten, die innerhalb von sieben Tagen entlassen wurden, ein geringeres Risiko haben, intensivmedizinisch betreut zu werden oder sogar zu sterben. Eine Übersterblichkeit auf Grund von SARI konnte für keines der beiden Krankenhäuser nachgewiesen werden. Auf Grund der geographischen Lage des Universitätsklinikum des Saarlandes und des Winterbergklinikums Saarbrücken wurden die meisten Fälle schwerer akuter respiratorischer Erkrankungen besonders im süd-östlichen Saarland nachgewiesen. Außerdem konnte anhand der zeitlichen Darstellung der Fälle pro Kalenderwoche erkannt werden, dass es zwar Schwankungen in der Schwere einer Infektionssaison gibt, es jedoch immer um die 10. Kalenderwoche zum Peak an Fällen mit schweren akuten respiratorischen Erkrankungen kam. Auffällig bei der Auswertung der Grenzwerte des Frühmeldewarnsystems war, dass gewisse Ausreißer permanent außerhalb der Grenzbereiche liegen - und das unabhängig von der Reichweite des Grenzbereiches. In Kombination der Grenzwerte mit der Regressionsformel konnte ein Bereich definiert werden, der einen Großteil der Daten in Bezug auf den saisonalen SARI-Verlauf schätzen lässt, so dass Werte, die zwischen Regressionskurve und oberem Grenzwert liegen, als auffällig markiert werden können. Dadurch steht ein Instrument zur Früherkennung und Vorhersagbarkeit schwerer Saisonverläufe akuter respiratorischer Erkrankungen zur Verfügung.

The aim of this study is to develop a year-round surveillance system for severe acute respiratory illnesses (SARI) in Saarland. Furthermore, an efficient early warning system is to be integrated into the existing surveillance measures for acute respiratory illnesses (ARE) and the necessary structures are to be created and expanded. This structural adjustment must therefore meet the nationwide standards for monitoring severe acute respiratory diseases in terms of compatibility and comparability. A syndromic ICD-10 code-based evaluation was carried out using anonymized patients from the two maximum care centers in Saarland, the Saarland University Hospital and the Saarbrücken Clinic. The early warning system was installed using descriptive and inductive statistical methods. The results show that there were no differences in infection dynamics between the houses. In general, the group of patients over 60 years old is predisposed to severe respiratory diseases. It has been shown that patients who are discharged within 7 days have a lower risk of needing intensive care or even dying. Excess mortality due to SARI could not be identified at either hospital Severe acute respiratory illnesses were particularly noted in the areas surrounding hospitals. In addition, based on the temporal representation of the cases per calendar week, it could be seen that there are fluctuations in the severity of an infection season, but that the peak of cases of severe respiratory cases always occurred around the 10th calendar week. What is striking when evaluating the limit values of the early warning system is that, regardless of the range of the limit area, certain outliers are permanently outside the limit areas. In combination with the regression formula, a range could be defined that can estimate a large part of the data, so that values that lie between the regression curve and the upper limit can be marked as suspicious. This provides an instrument for the early detection of severe seasonal courses of acute respiratory diseases