Establishing and validating syndromic surveillance of gastrointestinal infections using routine emergency department data, Germany, 2019–2023
Notice bibliographique
Résumé
Gastrointestinal infections in Germany account for 24.5 million outpatient visits annually. To enhance outbreak detection and trend monitoring, we developed and validated a syndrome definition for syndromic surveillance of gastrointestinal infections in emergency departments. We selected presenting complaints (Canadian Emergency Department Information System) and diagnoses (ICD-10) to develop the syndrome definition. Validation involved cross-correlation analysis of syndromic and laboratory-based surveillance trends (norovirus-gastroenteritis, rotavirus-gastroenteritis, campylobacteriosis and salmonellosis notifications). We included emergency departments from the German AKTIN registry with continuous data transmission (01/2019-06/2023). Our novel syndrome definition combined complaints (diarrhoea, vomiting, nausea) and diagnoses (intestinal infectious diseases). Across 864,353 visits in 7 emergency departments, 2.1% (n = 18,158) were gastrointestinal infection cases. Of those, 57% (n = 10,424) were female; 23% were aged 0-19 years (n = 4108); and 23% 20-39 years (n = 4116). Trends were similar between surveillance systems. Cross-correlation was 0.73 (95%-confidence interval 0.61-0.85; p < 0.001) at lag - 1, indicating a 1-week relative reporting delay of laboratory-based surveillance. Coherent trends and significant cross-correlation validated our syndrome definition. This novel automated syndromic surveillance complements laboratory-based surveillance while offering improved timeliness and reduced workload. Therefore, it was implemented in Germany's national routine surveillance of emergency departments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».