CDC Kenya testet eine effiziente Methode zur eindeutigen Identifizierung von HIV-Fällen

Nach dem Start der UNAIDSExternal 90-90-90-Ziele wurde klar, dass genaue und effiziente Überwachungsmethoden erforderlich sind, um die Fortschritte Kenias bei der Erreichung dieser Ziele zu überwachen. Die HIV-fallbasierte Überwachung (CBS) ist bei der Verfolgung dieser Ziele genauer als die aggregierte Berichterstattung. In Ermangelung einer lebenslangen eindeutigen persönlichen Kennung, wie dies in Kenia der Fall ist, gibt es verschiedene Methoden, um eindeutige HIV-Fälle genau zu identifizieren.

Im Allgemeinen verknüpfen Datenmanager Datensätze, wenn der Name oder die Identifikationsnummer eines Patienten in zwei (oder mehr) Datensätzen genau gleich ist. Diese Verknüpfung ist wahrscheinlich, wenn eine Person in einer Klinik getestet wird und die Behandlung an einem anderen Ort beginnt. Dieser traditionelle Ansatz wird als "deterministisches" Matching bezeichnet. Diese Methode ist jedoch ohne die eindeutige Kennung oft umständlich und für große Datenmengen wie die Tausenden von HIV-Patienten in Kenia nicht durchführbar. Ein anderer Ansatz besteht darin, Datensätze unter Verwendung einer teilweisen Übereinstimmung von Namen, Nummern, demografischen Merkmalen oder Orten zu verknüpfen, wobei eine computergestützte Analyse der „bestmöglichen“ Übereinstimmung (als „probabilistische“ Übereinstimmung bezeichnet) verwendet wird. und dann die Genauigkeit des Prozesses zu bewerten, um die Übereinstimmung zu akzeptieren oder abzulehnen. Dies berücksichtigt Unterschiede in Rechtschreibung, Spitznamen, Namensreihenfolge usw. besser. Die in Kenia getestete „bestmögliche“ Methode oder probabilistische Übereinstimmung bietet möglicherweise eine Lösung für große Datenmengen.

CDC Kenya-Epidemiologen führten in Zusammenarbeit mit anderen Partnern (University of California San FranciscoExternal, Nationales AIDS- und STI-KontrollprogrammExternal und KEMRIExternal) ein Pilotprojekt zur Implementierung von CBS in Westkenia durch, in dem die deterministische Machbarkeitsmethode verglichen wurde. Ansatz. In diesem Pilotprojekt schnitt die „bestmögliche“ Methode besser ab als der herkömmliche Ansatz. Die Epidemiologen schätzten, dass mindestens 5% der Fälle übermeldet sind, weil doppelte Fälle nicht berücksichtigt wurden. Durch die Bestimmung des Prozentsatzes der Duplikate wird auch die Genauigkeit der Einstellung von Schätzungen und Projektionsmodellen sichergestellt. Die Ergebnisse dieser Studie deuten darauf hin, dass die „bestmögliche“ Methode zur Namensübereinstimmung die Anforderungen von CBS in Kenia am besten erfüllt, insbesondere wenn keine eindeutige Kennung vorliegt. Angesichts der neuen Informationen aus dieser Studie wurden die Ergebnisse auf dem Treffen der Internationalen AIDS-Gesellschaft in Paris im Juli 2017 vorgestellt.

Diese Art von Studie ist ein notwendiger Beitrag zu den Überwachungsbemühungen in Kenia, um die Fortschritte des Landes bei der Erreichung der UNAIDS-Ziele zu überwachen.