Monitoring Public Health Through a Comprehensive Primary Care Database in the Netherlands: Overview of the Nivel Syndromic Surveillance System
Notice bibliographique
Résumé
Background: Syndromic surveillance systems are crucial for the monitoring of population health and the early detection of emerging health problems. Internationally, there are numerous established systems reporting on different types of data. In the Netherlands, the Nivel syndromic surveillance system provides real-time monitoring on all diseases and symptoms presented in general practice. Objective: The present article introduces the national syndromic surveillance system in primary care, emphasizing its role in providing real-time information on infectious diseases and various health problems at the population level, in the Netherlands. In addition, we report on the central role of the participating general practices in data provision, and discuss the applicability of the syndromic surveillance data in different contexts of public health research. Methods: The Nivel syndromic surveillance system is part of the Nivel Primary Care Database (Nivel-PCD) that collects routinely recorded data from electronic health records of about 10% of the Dutch population, on the basis of approximately 500 practices. This translates to approximately 1.9 million citizens. Since 2010, the surveillance system relies on representative, pseudonymized data collected on a weekly basis from a subset of about 400 practices in the Nivel-PCD, for the entire practice population. Health problems are registered according to the International Classification of Primary Care, applied in all general practices in the Netherlands. Prevalence rates are recalculated and reported every week in the form of figures, also stratified by age, sex, and region. Weekly rates are defined as the number of people that consulted the general practitioner in a certain week for a specific health problem, divided by the total number of registered individuals in the practice. Results: While utilizing data from general practitioners' electronic health records, the system allows for the timely monitoring and identification of symptom and disease patterns and trends, not only among individuals who seek primary health care, but the entire registered population. Besides their use in disease monitoring, syndromic surveillance data are useful in various public health research contexts, such as environmental health and disaster research. Conclusions: The Nivel syndromic surveillance system serves as a valuable tool for health monitoring and research, offering valuable insights into public health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».