Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 30

Geografische analyse voor detectie van “emerging” infectieziekten PowerPoint PPT Presentation


  • 79 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Geografische analyse voor detectie van “emerging” infectieziekten. Kees van den Wijngaard, Liselotte van Asten, Gerda Doornbos, Wilfrid van Pelt, Hans van Vliet, Marion Koopmans.

Download Presentation

Geografische analyse voor detectie van “emerging” infectieziekten

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

Geografische analyse voor detectie van “emerging” infectieziekten

Kees van den Wijngaard, Liselotte van Asten, Gerda Doornbos, Wilfrid van Pelt, Hans van Vliet, Marion Koopmans.


Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

Ratio geografie en infectieziekten surveillance (uitbraak detectie)

Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

Ratio geografie en infectieziekten surveillance (uitbraak detectie)

Geografische analyse maakt infectieziektensurveillance sensitiever:

Kleine “geconcentreerde” uitbraken worden sneller ontdekt.

Vooral als “nationale ruis” groot is!

Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


Emerging infectieziekten

“Emerging” infectieziekten

  • Dreiging van influenza pandemie

  • West Nijl virus 1999

  • Bioterrorism: anthrax 2001

  • SARS 2003

  • Chikungunya virus 2007

  • ……….

    Wat volgt, wanneer en waar?

Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


1999 emergence of west nile virus in north america

1999: Emergence of West Nile virus in North America

Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


Rivm project emerging disease preparedness

RIVM-Project “emerging disease preparedness”

  • Voorbereiding op nieuw opduikende infectieziekten

  • Deelproject

    • Kunnen uitbraken sneller worden gesignaleerd?

      • Nieuwe benadering: Syndroomsurveillance

        • via klachten/symptomen(i.p.v. specifieke diagnoses/pathogenen)

          • Bv respiratoir syndroom: hoesten, pneumonie, bronchitis, ademnood …etc

          • Nadeel: komt veel voor, veel ruis in de data!

          • Voordeel: Onafhankelijk van klinische/lab.diagnose!

Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


Phases of disease vs surveillance data

Phases of Disease vs Surveillance data

Syndromic data

Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


Phases of disease vs surveillance data1

Phases of Disease vs Surveillance data

Syndromic data

Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


Phases of disease vs surveillance data2

Phases of Disease vs Surveillance data

Syndromic data

Traditional surveillance

Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


Onderzoeksvraag

Onderzoeksvraag

  • Kunnen uitbraken inderdaad (sneller) worden gedetecteerd met syndroomsurveillance?

  • O.a. retrospectief testen via historische uitbraken

    • Data van ziekenhuisopnames (1999-2007)

      • Syndroom: Lage luchtweg infecties (oa pneumonie/bronchitis)

Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


Testcase legionella 1999

Testcase: Legionella 1999

  • Grote uitbraak

    • ernstige respiratoire infectie

    • 188 legionella cases

      • 167 ZH-opnames, 21 overleden

        Point-source: Whirl pool (on flower show)

  • Detectie via alerte clinici en lab.diagnose

  • Zo’n uitbraak kan gemist worden als diagnose faalt

    • Bv bij nieuw/onbekend pathogeen (i.p.v. legionella)

      Zou detectie via syndroomsurveillance werken?

  • Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

    Jaarlijkse winterpiek LWI-syndroom

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

    Jaarlijkse winterpiek LWI-syndroom

    Uitbraak patienten vallen weg in de massa/ruis van syndroom patienten, uitbraak wordt dus niet opgemerkt in syndroomdata.

    Dus…………

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Surveillance in tijd en ruimte nodig

    Surveillance in tijd en ruimte nodig!

    • Uitbraak cases zijn geconcentreerd in de tijd en in een bepaalde regio

    • Daarom uitbraak detectie via space-time cluster detectie:

    • Detectie van “Windows” in tijd en ruimte met meer syndroomcases dan verwacht

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

    • Probleem: windows in tijd en ruimte staan niet vast, analyse per vaste gemeente/regio volstaat niet

    • Clusterdetectie op basis van observed vs expected # cases in alle mogelijke cirkels A

    • Ook tijd varieert, dus cirkel is eigenlijk “cilinder”

    • Gebruik Satscan software: space time permutation scan statistic (www.satscan.org) (Expected # cases in A on day x)= ((total # cases in A) / (total #cases)) * (total #cases on day x)

    A

    A for 2 days

    A for 1 day

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Testcase legionella 19991

    Testcase: Legionella 1999

    Simulatie van space-time syndroomsurveillance

    • syndroomsurveillance van lage luchtweginfecties

    • Databron: Ziekenhuisopnames per postcode

    • Dagelijkse scan voor space-time clusters (retrospectief)

       Detectie legionella uitbraak?

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Legionella 1999 als test case

    Legionella 1999 als test-case

    • 1ste clusterdetectie van legionella uitbraak op 9 maart 1999

    • Dagelijks signaal uit dit gebied gedurende de uitbraak

    • Echter: ook andere signalen die niet aan de uitbraak gerelateerd zijn…………

      • Meestal kortstondig

      • Meestal over veel grotere regio’s

      • Mogelijk regionale influenza verheffingen?

    • Verder onderzoek naar totaal aantal clustersignalen en balans tussen true/false clusters

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Andere testcase legionella uitbraak 2006

    Andere testcase: legionella uitbraak 2006

    • July 6th -28th 2006

    • 30 legionella cases in Amsterdam

    • 2 sterfgevallen

    • Bron: Koeltoren

    • Werkt detectie ook in zo’n dichtbevolkt gebied?

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Legionella 2006 als testcase 1

    Legionella 2006 als testcase (1)

    • 1ste clusterdetectie van legionella uitbraak op 10 juli 2006

    • Centrum van Amsterdam

    • Werkt dus ook in dichtbevolkt gebied!

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Legionella 2006 als testcase 2

    Legionella 2006 als testcase (2)

    • Opeenvolgende clusterdetectie van legionella uitbraak t/m 19 juli 2006

    • Gebied wordt groter tijdens uitbraak

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Vraagstukken syndroomsurveillance in ruimte en tijd

    Vraagstukken syndroomsurveillance in ruimte en tijd

    • Detectie werkt (voor testcases)!

    • Echter:

      • Balans “echte” en “valse” clusters?

        • Work-load/cost-benefit?

          • # clustersignalen over 1999-2007?

          • # opeenvolgende clusters?

          • Oorzaken clusters? (naast bekende uitbraken)

            • O.a. kenmerken/diagnoses van clusterpatienten

        • Extra testcase: Q-koorts uitbraak 2007

          • Ander type uitbraak, veel groter gebied en langere tijd

      • Naast 1e detectie: ondersteuning lopende uitbraken?

        • gerichte case-finding/risico regio’s

      • Haalbaarheid prospectieve data collectie?

        • Toekomstige regelgeving en infrastructuur/logistiek medische databases

          • O.a. Electronisch patientendossier?

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Beschikbaarheid van satscan scan statistic

    Beschikbaarheid van Satscan scan-statistic

    • www.satscan.org

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Beschikbaarheid van satscan scan statistic1

    Beschikbaarheid van Satscan scan-statistic

    • www.satscan.org

    • Open source

    • Scan-statistics voor clusters in ruimte en/of tijd

    • Geen visualisatie component

      SAS-macro’s om Satscan aan te roepen inclusief visualisatie van clusters (Abrams AM, Kleinman KP. A SaTScan macro accessory for cartography (SMAC) package implemented with SAS software. Int J Health Geogr 2007;6:6. (Programmatuur aangepast voor Nederland door RIVM) )

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Samenvatting

    Samenvatting

    • Geografische analyse onmisbaar voor detectie van regionale ziekte verheffingen

    • Dit geldt zeker voor syndroomsurveillance data

      • Door de vele ruis in niet-specifieke ziekte data vallen regionale clusters weg in de landelijke totalen

    • De Satscan Space-time scan statistic is een methode om dat te doen

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


    Geografische analyse voor detectie van emerging infectieziekten

    Aan dit onderzoek werkten mee:

    -Liselotte van Asten

    -Wilfrid van Pelt

    -Gerda Doornbos

    -Hans van Vliet

    -Marion Koopmans

    -Stichting Prismant (beschikbaar stellen van ZH-data (LMR))

    • Contact: [email protected]

    Geografie voor detectie van emerging infections, Kees van den Wijngaard RIVM-Cib-EPI


  • Login