Zusammenfassung
Im Rahmen der nationalen Influenzapandemieplanung wurden in Deutschland neben dem Meldewesen gemäß Infektionsschutzgesetz (IfSG) weitere Überwachungssysteme etabliert. Ziel dieser ...Systeme sind die Beschreibung, Analyse und Bewertung der Situation bei akuten respiratorischen Erkrankungen (ARE), die Identifikation der hauptsächlich zirkulierenden Atemwegserreger und die Beschreibung des zeitlichen Verlaufs. Seit Beginn der COVID-19-Pandemie wurden die Systeme erweitert, um auch Infektionen mit SARS-CoV‑2 erfassen zu können.
In diesem Beitrag werden drei verschiedene Surveillance-Systeme für ARE vorgestellt: GrippeWeb, die Arbeitsgemeinschaft Influenza mit dem SEED
ARE
-Modul (Sentinel zur elektronischen Erfassung von Diagnosecodes) und das Krankenhaus-Sentinel ICOSARI (ICD-10-code-basierte Krankenhaus-Surveillance schwerer akuter respiratorischer Infektionen). Mit diesen Systemen können ARE auf Bevölkerungsebene, im ambulanten und im stationären Bereich überwacht werden. Zusammen mit dem Monitoring der Mortalität liefern sie wichtige Hinweise zur Häufigkeit verschieden schwerer Krankheitsverläufe in der Bevölkerung. Um die Systeme für SARS-CoV‑2 zu erweitern, waren nur wenige Anpassungen notwendig.
Da die Falldefinitionen für ARE nicht geändert wurden, können in den beschriebenen Systemen historische Zeitreihen zum Vergleich herangezogen werden. Alle Systeme sind so aufgebaut, dass stabile und etablierte Bezugsgrößen für die Berechnung von wöchentlichen Anteilen und Raten zur Verfügung stehen. Dies ist eine wichtige Ergänzung zum Meldewesen gemäß IfSG, welches stark von Testkapazitäten und -strategien sowie veränderten Falldefinitionen abhängt. Die Surveillance-Systeme haben sich in der COVID-19-Pandemie auch im internationalen Vergleich als praktikabel und effizient erwiesen.
Since the 2008/9 influenza season, the I-MOVE multicentre case-control study measures influenza vaccine effectiveness (VE) against medically-attended influenza-like-illness (ILI) laboratory confirmed ...as influenza. In 2011/12, European studies reported a decline in VE against influenza A(H3N2) within the season. Using combined I-MOVE data from 2010/11 to 2014/15 we studied the effects of time since vaccination on influenza type/subtype-specific VE. We modelled influenza type/subtype-specific VE by time since vaccination using a restricted cubic spline, controlling for potential confounders (age, sex, time of onset, chronic conditions). Over 10,000 ILI cases were included in each analysis of influenza A(H3N2), A(H1N1)pdm09 and B; with 4,759, 3,152 and 3,617 influenza positive cases respectively. VE against influenza A(H3N2) reached 50.6% (95% CI: 30.0-65.1) 38 days after vaccination, declined to 0% (95% CI: -18.1-15.2) from 111 days onwards. At day 54 VE against influenza A(H1N1)pdm09 reached 55.3% (95% CI: 37.9-67.9) and remained between this value and 50.3% (95% CI: 34.8-62.1) until season end. VE against influenza B declined from 70.7% (95% CI: 51.3-82.4) 44 days after vaccination to 21.4% (95% CI: -57.4-60.8) at season end. To assess if vaccination campaign strategies need revising more evidence on VE by time since vaccination is urgently needed.
Zusammenfassung
Hintergrund
Influenza und andere akute respiratorische Erkrankungen (ARE) treten jährlich mit einer stark variablen Krankheitslast in epidemischen Wellen in der Bevölkerung auf. Dies ...erfordert eine zeitnahe syndromische Surveillance zur Beurteilung der Situation und Anpassung von Präventionsmaßnahmen.
Ziel
Wir haben ein ICD-10-basiertes elektronisches System zur zeitnahen Erfassung und Übermittlung von ARE in Deutschland in Sentinelpraxen etabliert (SEED
ARE
). In der vorliegenden Arbeit evaluieren wir dieses neue System anhand von Ergebnissen der syndromischen und virologischen Surveillance der Arbeitsgemeinschaft Influenza (AGI).
Methoden
Praxiskontakte und übermittelte ICD-10-Diagnosecodes (J00–J22, J44.0 und B34.9) zwischen der 16. Kalenderwoche (KW) 2009 und der 15. KW 2013 wurden für den Vergleich mit den Daten der AGI genutzt. Hierzu wurden der zeitliche Verlauf, die Korrelation der wöchentlich geschätzten Konsultationsinzidenz und die Anzahl ARE/100-Praxiskontakte aus den verschiedenen Systemen untersucht.
Ergebnisse
Die Anzahl der teilnehmenden Arztpraxen an SEED
ARE
konnte von 2009 (
n
= 65) bis 2013 (
n
= 111) fast verdoppelt werden. Insgesamt wurden fast 6,8 Mio. Praxiskontakte und 465.006 ARE übermittelt. Der Vergleich der wöchentlich geschätzten Konsultationsinzidenzen zeigte eine hohe statistische Korrelation (Spearman-Korrelationskoeffizient r
s
= 0,924;
n
= 209;
p
< 0,001). Die Anteile von Influenzapatienten (J09–J11) und der wöchentlichen Positivenraten der virologischen Surveillance während der Influenzawellen waren ebenfalls hoch korreliert.
Diskussion
Das SEED
ARE
-System stellt damit ein valides Instrument zur syndromischen Influenzasurveillance dar. Der fallbasierte Ansatz mittels ICD-10 erlaubt eine detaillierte Analyse der aktuellen Situation, der sich auch für populationsbasierte Studien eignet.
Every year epidemic waves of influenza and other acute respiratory infections (ARIs) cause a highly variable burden of disease in the population. Thus, assessment of the situation and adaptation of ...prevention strategies have to rely on real time syndromic surveillance.
We have established an ICD-10-based electronic system allowing rapid capture and transmission of information on ARI (SEED
), in Germany. Here we report the evaluation of this new system based on results of the syndromic and virologic surveillance carried out by the working group on influenza in Germany (AGI).
Consultations and ICD10-codes (J00-J22, J44.0 and B34.9) between week 16 in 2009, and week 15 in 2013, were used for comparison with AGI data. The time course and the correlation of weekly estimates of the incidence of medically attended ARI (MAARI) and ARI/100 consultations were analyzed for the different surveillance systems.
The number of participating medical practices in SEED
almost doubled from 2009 (n = 65) to 2013 (n = 111). A total of almost 6.8 million consultations and 465,006 diagnosed ARIs were transmitted. The comparison of weekly estimated incidence of MAARI per 100,000 capita derived from SEED
and the results of the AGI showed high statistical correlation (Spearman correlation coefficient r
= 0,924; n = 209; p < 0,001). The proportion of diagnosed influenza (J09-J11) and the weekly positivity rate from virological surveillance during epidemic waves also showed high correlations.
We conclude that SEED
represents a valid system for syndromic influenza surveillance. The case-based ICD-10 approach allows a detailed analysis of the actual situation and also seems suitable for population-based studies.
Between September 2017 and February 2018, influenza A(H1N1)pdm09, A(H3N2) and B viruses (mainly B/Yamagata, not included in 2017/18 trivalent vaccines) co-circulated in Europe. Interim results from ...five European studies indicate that, in all age groups, 2017/18 influenza vaccine effectiveness was 25 to 52% against any influenza, 55 to 68% against influenza A(H1N1)pdm09, -42 to 7% against influenza A(H3N2) and 36 to 54% against influenza B. 2017/18 influenza vaccine should be promoted where influenza still circulates.
Background
Internet‐based participatory surveillance systems, such as the German GrippeWeb, monitor the frequency of acute respiratory illnesses on population level. In order to interpret syndromic ...information better, we devised a microbiological feasibility study (GrippeWeb‐Plus) to test whether self‐collection of anterior nasal swabs is operationally possible, acceptable for participants and can yield valid data.
Methods
We recruited 103 GrippeWeb participants (73 adults and 30 children) and provided them with a kit, instructions and a questionnaire for each sample. In the first half of 2016, participants took an anterior nasal swab and sent it to the Robert Koch Institute whenever an acute respiratory illness occurred. Reporting of illnesses through the GrippeWeb platform continued as usual. We analysed swabs for the presence of human c‐myc‐DNA and 22 viral and bacterial pathogens. After the study, we sent participants an evaluation questionnaire. We analysed timeliness, completeness, acceptability and validity.
Results
One hundred and two participants submitted 225 analysable swabs. Ninety per cent of swabs were taken within 3 days of symptom onset. Eighty‐nine per cent of swabs had a corresponding reported illness in the GrippeWeb system. Ninety‐nine per cent of adults and 96% of children would be willing to participate in a self‐swabbing scheme for a longer period. All swabs contained c‐myc‐DNA. In 119 swabs, we identified any of 14 viruses but no bacteria. The positivity rate of influenza was similar to that in the German physician sentinel.
Conclusion
Self‐collection of anterior nasal swabs proofed to be feasible, was well accepted by participants, gave valid results and was an informative adjunct to syndromic data.
We measured early 2016/17 season influenza vaccine effectiveness (IVE) against influenza A(H3N2) in Europe using multicentre case control studies at primary care and hospital levels. IVE at primary ...care level was 44.1%, 46.9% and 23.4% among 0-14, 15-64 and ≥ 65 year-olds, and 25.7% in the influenza vaccination target group. At hospital level, IVE was 2.5%, 7.9% and 2.4% among ≥ 65, 65-79 and ≥ 80 year-olds. As in previous seasons, we observed suboptimal IVE against influenza A(H3N2).
Im Rahmen der nationalen Influenzapandemieplanung wurden in Deutschland neben dem Meldewesen gemäß Infektionsschutzgesetz (IfSG) weitere Überwachungssysteme etabliert. Ziel dieser Systeme sind die ...Beschreibung, Analyse und Bewertung der Situation bei akuten respiratorischen Erkrankungen (ARE), die Identifikation der hauptsächlich zirkulierenden Atemwegserreger und die Beschreibung des zeitlichen Verlaufs. Seit Beginn der COVID-19-Pandemie wurden die Systeme erweitert, um auch Infektionen mit SARS-CoV‑2 erfassen zu können.
In diesem Beitrag werden drei verschiedene Surveillance-Systeme für ARE vorgestellt: GrippeWeb, die Arbeitsgemeinschaft Influenza mit dem SEED
ARE
-Modul (Sentinel zur elektronischen Erfassung von Diagnosecodes) und das Krankenhaus-Sentinel ICOSARI (ICD-10-code-basierte Krankenhaus-Surveillance schwerer akuter respiratorischer Infektionen). Mit diesen Systemen können ARE auf Bevölkerungsebene, im ambulanten und im stationären Bereich überwacht werden. Zusammen mit dem Monitoring der Mortalität liefern sie wichtige Hinweise zur Häufigkeit verschieden schwerer Krankheitsverläufe in der Bevölkerung. Um die Systeme für SARS-CoV‑2 zu erweitern, waren nur wenige Anpassungen notwendig.
Da die Falldefinitionen für ARE nicht geändert wurden, können in den beschriebenen Systemen historische Zeitreihen zum Vergleich herangezogen werden. Alle Systeme sind so aufgebaut, dass stabile und etablierte Bezugsgrößen für die Berechnung von wöchentlichen Anteilen und Raten zur Verfügung stehen. Dies ist eine wichtige Ergänzung zum Meldewesen gemäß IfSG, welches stark von Testkapazitäten und -strategien sowie veränderten Falldefinitionen abhängt. Die Surveillance-Systeme haben sich in der COVID-19-Pandemie auch im internationalen Vergleich als praktikabel und effizient erwiesen.
Abstract Background In the first five I-MOVE (Influenza Monitoring Vaccine Effectiveness in Europe) influenza seasons vaccine effectiveness (VE) results were relatively homogenous among participating ...study sites. In 2013–2014, we undertook a multicentre case-control study based on sentinel practitioner surveillance networks in six European Union (EU) countries to measure 2013–2014 influenza VE against medically-attended influenza-like illness (ILI) laboratory-confirmed as influenza. Influenza A(H3N2) and A(H1N1)pdm09 viruses co-circulated during the season. Methods Practitioners systematically selected ILI patients to swab within eight days of symptom onset. We compared cases (ILI positive to influenza A(H3N2) or A(H1N1)pdm09) to influenza negative patients. We calculated VE for the two influenza A subtypes and adjusted for potential confounders. We calculated heterogeneity between sites using the I2 index and Cochrane's Q test. If the I2 was <50%, we estimated pooled VE as (1 minus the OR) × 100 using a one-stage model with study site as a fixed effect. If the I2 was >49% we used a two-stage random effects model. Results We included in the A(H1N1)pdm09 analysis 531 cases and 1712 controls and in the A(H3N2) analysis 623 cases and 1920 controls. For A(H1N1)pdm09, the Q test ( p = 0.695) and the I2 index (0%) suggested no heterogeneity of adjusted VE between study sites. Using a one-stage model, the overall pooled adjusted VE against influenza A(H1N1)pdm2009 was 47.5% (95% CI: 16.4–67.0). For A(H3N2), the I2 was 51.5% ( p = 0.067). Using a two-stage model for the pooled analysis, the adjusted VE against A(H3N2) was 29.7 (95% CI: −34.4–63.2). Conclusions The results suggest a moderate 2013–2014 influenza VE against A(H1N1)pdm09 and a low VE against A(H3N2). The A(H3N2) estimates were heterogeneous among study sites. Larger sample sizes by study site are needed to prevent statistical heterogeneity, decrease variability and allow for two-stage pooled VE for all subgroup analyses.
As part of the national influenza pandemic preparedness, surveillance systems have been established in Germany in addition to the mandatory notifications according to the Protection Against Infection ...Act. The aim of these systems is the description, analysis, and evaluation of the epidemiology of acute respiratory infections (ARIs), the identification of the circulating viruses, and the trend. Since the beginning of the COVID-19 pandemic, the systems have been expanded to enable monitoring of infections with SARS-CoV‑2.Three systems are presented: GrippeWeb, the primary care sentinel Arbeitsgemeinschaft Influenza with its electronic reporting module SEED
, and the ICD-10-based hospital sentinel ICOSARI. With these systems, ARIs can be monitored at the population, outpatient, and inpatient levels. In combination with the monitoring of mortality, these systems provide important information on the frequency of different stages of disease severity in the population. In order to expand the systems to SARS-CoV‑2, only a few adjustments were needed.As the case definitions for ARIs were preserved, historical baselines of the systems can still be used for comparison. All systems are structured in such a way that stable and established reference values are available for calculating weekly proportions and rates.This is an important addition to the mandatory reporting system of infectious diseases in Germany, which depends on the particular testing strategy, the number of tests performed, and on specific case definitions, which are adapted as required.The surveillance systems have proven to be feasible and efficient in the COVID-19 pandemic, even when compared internationally.
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