Oktober 2019

Menschen

Übungsgemeinschaft

Vorstellung des neuen CoP-Partners von NSSP

Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass die Ikone des Rates für Staats- und Territoriale Epidemiologen (CSTE) als unser neuer Partner ausgewählt wurde, um die Community of Practice des Nationalen Syndromüberwachungsprogramms (NSSP CoP) durch das Zentrum für Staat, Stammesangehörige, lokale und territoriale Gebiete zu unterstützen Unterstützung des Nationalen Partnerschaftskooperationsabkommens (CDC OT18-1802). CSTE wurde im Rahmen eines Wettbewerbsverfahrens unter den 39 nationalen Partnern ausgewählt, die Empfänger der CDC OT18-1802 sind.

Wir werden uns in den nächsten Wochen mit CSTE treffen, um mit der Umstellung der CoP-Aktivitäten zu beginnen. Während dieser Zeit bitten wir Sie um Geduld. Bis der Übergang abgeschlossen ist, wird das NSSP-Team die Aufrufe der CoP-Arbeitsgruppe und des Ausschusses weiterhin unterstützen.

NSSP wird mehrere Kanäle nutzen, um Sie und andere Mitglieder der Community über den Übergang auf dem Laufenden zu halten, einschließlich der monatlichen Mitteilungen der Vorsitzenden und Co-Vorsitzenden der NSSP CoP-Gruppe NSSP-Update Newsletter, und das NSSP-Portal von CDC (https://www.syndromicsurveillance.org/external icon).

Fragen? Vorschläge? Bitte senden Sie die Korrespondenz an die NSSP-Mailbox: [email protected]

Monatlicher NSSP CoP Call

externes Symbol

Bitte nehmen Sie mit Ihren Kollegen am monatlichen Aufruf der NSSP Community of Practice (NSSP CoP) teil. Der nächste Anruf findet am 22. Oktober von 15.00 bis 16.30 Uhr statt. Das Thema ist Lungenverletzungsreaktion.

Neues Mitglied? Syndrom? Erfolg? E-Mail NSSP!

Werden Sie Teil der NSSP CoP. Um teilzunehmen, senden Sie einfach eine E-Mail an [email protected] und geben Sie Ihren Namen, Ihre Kontaktinformationen und Ihre Anfrage an, Teil der NSSP CoP zu werden.

Wenn Sie ein Syndrom teilen, eine Erfolgsgeschichte präsentieren oder Ressourcen im Knowledge Repository veröffentlichen möchten, senden Sie bitte eine E-Mail an [email protected] Wir leiten Ihre Anfrage an das entsprechende NSSP-CoP-Komitee oder die Arbeitsgruppe weiter, um sie vor der Veröffentlichung zu überprüfen.

Implementierungshandbuch für die Syndromüberwachung

Endgültige Änderungen an der Implementierungshandbuch für Syndromic Surveillance Release 1.0 wurden im Juni 2019 dank der Teilnahme an der Community of Practice abgeschlossen. Im Juli 2019 wurde der Leitfaden auf der HL7-Website veröffentlicht, und das Authoring-Tool des Nationalen Instituts für Standards und Technologieimplementierung (NIST IGAMTexternal-Symbol) hat das Tool zur Nachrichtenvalidierung zum Testen freigegeben. NIST IGAMT ist Open Access, und jeder kann die Site als Gastbenutzer betreten und Nachrichten für diese Spezifikation validieren.

Derzeit ist die Implementierungshandbuch befindet sich in einem 90-tägigen Überprüfungszeitraum und wurde als WIKI-Seite für die gemeinsame Bearbeitung unter http://www.hl7.org/implement/standards/product_brief.cfm?product_id=503external icon veröffentlicht.Wenn Sie kein HL7-Mitglied sind, können Sie Vorschläge machen, indem Sie ein Ticket an das NSSP Service Deskexternal-Symbol senden (ein Konto ist erforderlich), wo NSSP ein eingerichtet hat Implementierungshandbuch Warteschlange, um Kommentare zu durchsuchen.

HL7 2.5.1 Implementierungshandbuch Meilensteine
HL7 2.5.1 Implementierungshandbuch Meilensteine ​​*
Zeitrahmen Aktivität
2015 Abgeschlossene Version 2.0 Final RELEASE **
2016 Freigegebene Erratum- und Klärungsdokumente für Version 2.0
Sommer 2017 Veröffentlicht Version 2.2 Arbeitsentwurf für Community-Kommentar und Konsens
2017 Winter Veröffentlichte Version 2.3 für Review und Community-Kommentar
März 2018 Freigegebene Version .09
2018 Frühling Eingereicht ENTWURF eines HL7-Leitfadens für die Abstimmung: Implementierungshandbuch für Syndromic Surveillance Release 1.0 Standard für den Testeinsatz (STU) HL7 Version 2.5.1
Herbst 2018
(Oktober Dezember)
  • Zur Überprüfung im November 2018 an HL7 übermittelt
  • Integrierte und begonnene Auflösung von 221 HL7 und öffentlich bereitgestellten Kommentaren
  • Gelöst und geschlossen 135 Kommentare aus der Herbstwahl (genehmigt von HL7 Dezember 2018)
2018 November–
März 2019
  • Abgestimmte Kommentare und endgültige Genehmigung von der HL7 Public Health Workgroup erhalten
  • Zweiwöchige Neuveröffentlichung von Verfügungen (Schlussabstimmung)
2019 Januar Endgültige Auflösung für 33 Kommentare (ausstehend)
2019 Februar
  • Weitere integrierte genehmigte Änderungen
  • Endgültige Auflösung für 30 Kommentare bereitgestellt (voraussichtlich)
2019 März - Mai
  • Weitere integrierte genehmigte Änderungen
  • Fortsetzung der endgültigen Auflösung für Kommentare
  • Fortsetzung der Bereitstellung der Block Group Review für HL7 International (4 verbleibende)
  • Importierte manuelle Änderungen in IGAMT (NIST)
  • Exportiertes endgültiges Handbuch zur Überprüfung und Bearbeitung (ISDS Message Mapping Guide Workgroup und CDC Internal Review)
  • Wiedervorlage Aktualisiert Implementierungshandbuch für die endgültige HL7-Abstimmung (einschließlich 2-wöchiger Überprüfung durch die Stimmzettelteilnehmer)
  • Beginn der nächsten Runde der HL7-Blockprüfung (23 von 320 ausstehenden Artikeln)
  • Ein weiterer IGAMT-Export durchgeführt
  • Festgelegtes Einreichungsdatum für die HL7 Public Health Workgroup
2019 20. bis 27. Juni Übergabe an die HL7 Public Health Workgroup zur zweiwöchigen Überprüfung
2019 Juli
  • Beheben Sie Kommentare aus der HL7 Public Health Workgroup Review
  • Übergabe an den Technischen Lenkungsausschuss HL7 zur Genehmigung
  • Beginnen Sie mit der Arbeit mit dem HL7-Editor, um die verteilungsbereite Version von zu formatieren Implementierungshandbuch (in Übereinstimmung mit den HL7-Richtlinien)
  • Beginn der HL7-Überprüfung mit 90 Mitgliedern (veröffentlicht am 28. Juli 2019 auf WIKI nur für HL7-Mitglieder)
2019 August - Oktober
  • Senden Sie eine Anfrage an HL7 zur Veröffentlichung als Standard für die Testverwendung
  • NSSP wird mit der NSSP Community of Practice an einer Strategie für Pilotversuche arbeiten Implementierungshandbuch
  • Beginnen Sie mit dem Rekrutierungsprozess für die Pilotbeteiligung in Krankenhäusern und öffentlichen Gesundheitsabteilungen sowie bei Anbietern elektronischer Patientenakten (EHR)
  • Bestätigen Sie die Teilnahme am Pilotstandort
  • Entwicklung einer Strategie zum Testen des NSSP-Datenempfangs unter Verwendung des neuen Standards der Gesundheitsbehörde
26. Oktober 2019 Veröffentlichung für die Öffentlichkeit: HL7 2.5.1 Implementierungshandbuch für die Syndromüberwachung Version 1 als Standard für den Testgebrauch für die breite Öffentlichkeit
Herbst 2019 Plan für Pilottests von Implementierungshandbuch
2020 Pilotversuche einleiten von Implementierungshandbuch
2019 September - 2022 September Veröffentlichen Sie den Standard für die Testnutzung für einen Zeitraum von 1 bis 3 Jahren (während dieser Zeit können zusätzliche Kommentare eingereicht und entsorgt und zusätzliche Veröffentlichungen des Leitfadens veröffentlicht werden).

* Meilensteine ​​überarbeitet am 1. Oktober 2019.
** Version 2.0 wird derzeit verwendet; Nachfolgende Versionen sind nur Arbeitsentwürfe.
Schattierte Aktivitäten wurden abgeschlossen.

Herbst 2019 Pilotversuch des Implementierungsleitfadens

Lass uns die Reifen treten und die nehmen Implementierungshandbuch für eine Spritztour. In den nächsten Monaten wird NSSP Pilotversuche für Anbieter elektronischer Patientenakten (EHR), Krankenhäuser und Gesundheitsabteilungen durchführen. Etwa 30 Variablen wurden überarbeitet oder erstellt, und der Pilot wird bewerten, ob Geschäftsprozesse in diesen Organisationen die neuen Leitlinien mit angemessenem Aufwand unterstützen können.

Dieses Dokument wird die Bemühungen der Community für die kommenden Jahre leiten. Wenn Sie sich freiwillig melden möchten, beginnen wir mit dem Planungsprozess und legen die Bewertungsmaßnahmen für die Piloten fest. Wir gehen davon aus, dass die Piloten im Herbst starten werden. Wir könnten Ihre Hilfe nutzen, um sicherzustellen, dass Nachrichten vollständig sind, nahtlos verarbeitet und intakt empfangen werden. Weitere Details werden in Kürze bekannt gegeben. Bei Interesse senden Sie bitte eine E-Mail an [email protected]

CDC-Finanzierungsempfänger und Partnerschaftsaktualisierungen

NSSP-Infografik fördert die Früherkennung von Warnkrankheiten

Die Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten (CDC) fördern ein neues Infografik-PDF-Symbol, das einen umfassenden Überblick über NSSP und die Überwachung von Syndromen bietet und von Aneignern und anderen Entscheidungsträgern verwendet werden kann. Es erklärt im Klartext, wie und warum wir die Syndromüberwachung durchführen.

Die Infografik zeigt, wie wichtig die Zusammenarbeit zwischen lokalen und staatlichen Gesundheitsämtern, Bundespartnern und Partnern aus dem privaten Sektor ist. Es zeigt die Vielseitigkeit von Syndromdaten und wie diese Daten bereits in staatliche und lokale Überwachungsprogramme zum Schutz der öffentlichen Gesundheit integriert werden. Es fördert auch die Fähigkeit der Syndromüberwachung, das Situationsbewusstsein zu verbessern, indem es als Frühwarnung bei der Erkennung von Krankheiten dient.

Hier ist ein Panel aus der Infografik, das die kollaborative Rolle der NSSP CoP bei der Verwendung von Syndromdaten zur Überwachung der öffentlichen Gesundheit anerkennt:

ESSENZFRAGEN

Abfragebedingungen ab August 2019

Ein wichtiges Merkmal von NSSP-ESSENCE ist die Möglichkeit, Freitextdefinitionen in verschiedenen Feldern zu verwenden, um benutzerdefinierte Abfragen zu generieren. Die SyS-Community kann diese Funktion verwenden, um Kategoriedefinitionen zu entwickeln und zu verfeinern sowie Ereignisse im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu identifizieren und darauf zu reagieren, die in etablierten kategorialen Definitionen möglicherweise nicht erkennbar sind (d. H. Syndrome, Subsyndrome und CCDD-Kategorien (Chief Complaint and Discharge Diagnosis)).

Diese Wortwolke fasst Freitext- und codierte Werte zusammen, die Epidemiologen und Datenanalysten im August 2019 in ESSENCE abgefragt haben. Wir haben sie mithilfe des Wordcloud2-Pakets in RStudio erstellt. Die relative Größe der Begriffe gibt die Häufigkeit der Verwendung in einer Abfrage an. NSSP-Superadministratoren können ESSENCE-Nutzungsprotokolle abfragen, um zu erfahren, welche Abfragen landesweit ausgeführt werden und wie lange sie dauern.

Trainieren

NSSP-Entwicklung von Abfragen zur Unterstützung der Reaktion auf Lungenverletzungen

Mitte August 2019 begannen die NSSP-Mitarbeiter mit Mitgliedern der NSSP CoP und des Nationalen Zentrums für die Prävention und Kontrolle von Verletzungen (dem Verletzungszentrum) der CDC zusammenzuarbeiten, um Fragen zu entwickeln, die die anhaltende Reaktion der CDC auf mehrstufige Lungenverletzungen unterstützen könnten. Die Teams von NSSP und Injury Center arbeiteten mit Community-Partnern zusammen, um zwei Definitionen zu entwerfen und zu verfeinern.

Eine Abfrage wurde entwickelt, um Aufzeichnungen zu erfassen, in denen der Gebrauch von E-Zigaretten erwähnt wird, und die andere Abfrage sucht nach Fällen schwerer Atemwegsverletzungen. Die letztere Abfrage beinhaltet Atemnot und unerklärliche Lungenentzündung und schließt aus Infektionskrankheiten (z. B. Influenza, Pertussis, Legionellen, bakterielle Lungenentzündung und Infektionen der oberen Atemwege), Asthma, Sichelzellenerkrankungen, Mukoviszidose, Selbstmord, Dialyse, Diabetes, Epilepsie, Schwangerschaft, Krebs, Fahrzeugunfälle, Schusswaffenverletzungen, hitzebedingte Erkrankungen Krankheit, Opioid- und Stimulanzienkonsum und andere mögliche Ursachen.

Das NSSP-Team hat eine Vaping-Abfrage in NSSP-ESSENCE als voreingestellte Kategorie implementiert. Die Abfrage zu schweren Atemwegsverletzungen wurde der NSSP-ESSENCE-Anwendung jedoch nicht als vorgefertigte Suchoption hinzugefügt, da die Erkenntnisse aus den Gesundheitsabteilungen zeigen, dass sie am nützlichsten ist, wenn sie an verfügbare lokale Daten angepasst wird. Beispielsweise können Gerichtsbarkeiten mit Zugriff auf Triage-Notizen oder andere Felder wie die Pulsoximetrie diese in die Suche einbeziehen, um das Rauschen zu reduzieren. Die Abfrage kann auch auf Patienten beschränkt werden, die mithilfe des Entlassungscodes im erweiterten Abfragetool ins Krankenhaus eingeliefert wurden. Gerichtsbarkeiten, die ESSENCE nicht verwenden, können den Text der Abfrage für die Verwendung in ihrem eigenen lokalen Syndromüberwachungssystem anpassen.

Beide Abfragen können Notaufnahmen und Krankenhausaufenthalte identifizieren, die nicht mit dem aktuellen Ausbruch zusammenhängen.

Nächste Schritte
  • CDC arbeitet weiterhin eng mit staatlichen und lokalen Gesundheitsbehörden zusammen, indem es Tools bereitstellt, mit denen sie eine Reihe von Lungenverletzungen im Zusammenhang mit E-Zigaretten untersuchen können, insbesondere bei Jugendlichen und jungen Erwachsenen.
  • CDC- und NSSP-CoP-Partner arbeiten zusammen, um diese Abfragen anzuwenden, um die staatlich geführte Fallfindung zu unterstützen und die Verwendung von Syndromdaten zu untersuchen, um die epidemiologischen Merkmale des Ausbruchs zu verstehen.
CDC-Ressource:

Ausbruch einer Lungenerkrankung im Zusammenhang mit der Verwendung von E-Zigaretten-Produkten: Untersuchungshinweis

NSSP und NCIRD bewerten die ILINet-Zusammenarbeit

Staaten verwenden routinemäßig die syndromale Überwachung, um Influenza-ähnliche Krankheiten (ILI) zu überwachen und neuartige Influenzavirus-Aktivitäten zu erkennen. Im vergangenen Jahr arbeitete das NSSP-Team mit dem Team für häusliche Überwachung im Nationalen Zentrum für Immunisierung und Atemwegserkrankungen (NCIRD) der CDC zusammen, um Staaten dabei zu helfen, mithilfe von ESSENCE in ILINet über die bevorstehende Influenza-Saison zu berichten. ILINet ist das US-amerikanische Netzwerk zur Überwachung ambulanter Influenza-ähnlicher Krankheiten und dient in den USA als syndromale Überwachungskomponente der Influenzaüberwachung. ILINet sammelt Informationen über ambulante Besuche bei Gesundheitsdienstleistern wegen grippeähnlicher Erkrankungen. Da sich die Influenza-Saison schnell nähert, traf sich das NSSP-Team mit ILINet-Analysten, um ihre bisherigen Erfahrungen zu bewerten.

Etwas mehr als 50% der ILINet-Patientenbesuche stammen aus der Notfallmedizin. Obwohl die meisten Krankenhäuser heute eine Form der Definition des elektronischen Syndroms verwenden, wurde ILINet im Zeitalter der traditionellen Syndromüberwachung gegründet, als Ärzte die medizinischen Unterlagen manuell durchgingen und die Anzahl der Patienten zählten, die eine bestimmte Syndromdefinition erfüllten. Bis heute spiegelt ILINet eine Kombination von Anbietern wider, die traditionelle und elektronische Berichte erstellen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten von NSSP-ESSENCE in ILINet einzugeben. Analysten und Epidemiologen in Gesundheitsgebieten können NSSP-ESSENCE-Daten aus ihrem eigenen System abrufen und dann mithilfe einer Tabelle in die ILINet-Datenbank hochladen. Oder das NCIRD-Team kann helfen, indem es die Daten aus NSSP-ESSENCE extrahiert und in ILINet hochlädt. Weit mehr Praktizierende entscheiden sich dafür, Daten selbst abzurufen.

Das Grippeteam von NCIRD verwendet historische Daten, um eine Basis für jeden Anbieter, die Gesundheitsgerichtsbarkeit, die Regionen des US-Gesundheitsministeriums (HHS) und die Nation zu erstellen. Sie untersuchen, wie weit die Influenza-Aktivität jedes Jahr über oder unter der Basis liegt. Um sicherzustellen, dass die Daten mit den berechneten Basiswerten vergleichbar sind, bitten sie die staatlichen Kontakte, die Einrichtungen der Syndromsysteme zu identifizieren, die zur Erfassung aggregierter Daten verwendet werden. Daten von Einrichtungen, in denen durchschnittlich mehr als 500 Patienten pro Woche behandelt werden, werden einer Datenvalidierung unterzogen.

Die meisten Meldeeinrichtungen verwenden nur das Feld Hauptbeschwerde (CC). Einige verwenden die Hauptbeschwerde- und Entlassungsdiagnose (CCDD). National zeigen die beiden Strategien das gleiche Gesamtbild, aber mit CCDD sind mehr Informationen verfügbar.

Vorteile der Integration von Syndromdaten in ILINet

Die Verwendung der elektronischen Syndromüberwachung generiert eine Fülle von Daten - und das mit viel weniger Aufwand. Die Vorteile der syndromalen Überwachung sind eine geringere Berichtspflicht, aktuellere und vollständigere Informationen, konsistent angewandte Kriterien und eine ganzjährige Überwachung. Jeder profitiert von vergleichbaren Daten, die in allen Gesundheitsgebieten analysiert werden können. Während der Influenza-Saison führt das Grippeteam des NCIRD monatliche Treffen mit Staaten durch, und zeitnahe Daten haben die Kommunikation verbessert.

Herausforderungen

Die NCIRD- und NSSP-Teams haben einige Herausforderungen gemeistert. Zunächst musste NCIRD Regeln für den Datenaustausch mit den interessierten Gesundheitsgerichten festlegen. Dies erwies sich als schwierig, da es keine Lösung gab, die den Anliegen der einzelnen Gesundheitsgerichte gerecht wurde. Eine Vorlage für die gemeinsame Nutzung von Regeln wäre hilfreich gewesen. Auf der Grundlage der Erkenntnisse aus den jüngsten Workshops zum Datenaustausch hat das NSSP-Team einige Ideen zur Umsetzung in diesem Herbst, die den Datenaustausch erleichtern sollen. Beispielsweise plant NSSP ein Update, mit dem Websites bestimmte Syndrome gemeinsam nutzen können, ohne vollständigen Datenzugriff zu gewähren.

Es ist auch eine Herausforderung, mit Standortänderungen Schritt zu halten: Die Mitarbeiter ziehen weiter, die Namen der Einrichtungen ändern sich und die Krankenhauszugehörigkeiten der Ärzte können sich ändern. Solche Änderungen erschwerten die Zuordnung von Funktionen in NSSP-ESSENCE zur entsprechenden ID in ILINet. Noch schwieriger ist es jedoch, mit den technischen Aspekten der Verwendung eines anderen Systems und anderer Tools Schritt zu halten.

Nächste Schritte

Die NCIRD- und NSSP-Teams werden den Prozess weiterhin bewerten und mitteilen, was funktioniert oder verbessert werden muss. In Vorbereitung auf ein Notfallereignis wie eine Pandemie möchte NCIRD lernen, wie man tägliche ILI-Daten interpretiert. Beide Teams wollen auch eine breitere Abdeckung. Es ist nützlich, Daten von 10 Krankenhäusern in derselben Metropolregion abzurufen. Es ist jedoch erforderlich, Daten aus ländlichen Gebieten abzurufen, um das Ausmaß eines Gesundheitsproblems besser charakterisieren zu können. Das NCIRD-Team hat auch ein Interesse daran, die teilnehmenden Anbietertypen zu diversifizieren, um das Verhalten der US-Bevölkerung bei der Suche nach Pflege nachzuahmen.

Das NSSP-Team wird weiterhin eng mit NCIRD und anderen Programmen zusammenarbeiten, die lernen, mit syndromalen Daten umzugehen. Diejenigen, die routinemäßig mit syndromalen Daten arbeiten, verstehen deren Komplexität. Andere darüber zu unterrichten, wie diese Daten zu interpretieren sind und welche Maßnahmen als Reaktion auf die Ergebnisse zu ergreifen sind, ist einer der schwierigeren Aspekte bei der Integration von Systemdaten.

Das NSSP-Team dankt den Analysten von NCIRD für die Beschreibung, wie sie syndromale Daten zur Validierung von ILINet-Ergebnissen verwenden.

Kooperationen beschleunigen die SyS-Praxis

Kooperationen, die vom NSSP CoP Steering Committee (und seinen Arbeitsgruppen und Komitees) und Gesundheitsabteilungen, die mit CDC-Programmen zusammenarbeiten, initiiert wurden, verbessern die Durchführung der Syndromüberwachung. Die folgende Liste der Kooperationen ist zwar nicht erschöpfend, fasst jedoch die laufenden Bemühungen zur Entwicklung und Verbesserung der Syndromdefinitionen, zur Durchführung von Pilottests und -übungen sowie zur Verbesserung der Prozesse zur effizienteren Erreichung der Ziele im Bereich der öffentlichen Gesundheit zusammen.

Hier sind die Kooperationen, die uns schnell ins Jahr 2020 führen:

Dreimonatsausblick:

  • Entwickeln Sie eine Syndromdefinition für diabetische Ketoazidiose (eine lebensbedrohliche, aber vermeidbare Komplikation von Diabetes, wenn hohe Blutsäurespiegel, Ketone, produziert werden), und durchsuchen Sie das Feld für die Entlassungsdiagnose speziell nach ICD-9/10-Codes.
    • Mitarbeiter: Abteilung für Diabetesübersetzung mit ihrem Überwachungsteam
    • GERADE VERÖFFENTLICHT! Schauen Sie sich das Syndrom in ESSENCE an.
  • Entwickeln Sie eine Definition für sexuelle Gewalt v3.
    • Mitarbeiter: CDC-Abteilung für Gewaltprävention
    • Geplant für den frühen Herbst 2019
  • Entwickeln Sie eine Syndromdefinition für Schwangerschaft, Entbindung und Fehlgeburt.
    • Mitarbeiter: CDC-Abteilung für Gesundheit von Mutter und Kind / Abteilung für Gesundheit von Mutter und Kind (MIHB)
    • Geplant für den frühen Herbst 2019
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für alkoholbedingte Notaufnahmen.
    • Mitarbeiter: Opioid- und Überdosis-Team
    • Geplant für den frühen Herbst 2019
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für injizierende Drogenkonsumenten (IDUs) und Endokarditis (Infektion der inneren Auskleidung der Herzkammer und der Klappen).
    • Mitarbeiter: Nationales Zentrum für neu auftretende und zoonotische Infektionskrankheiten der CDC, Abteilung für epidemiologische Forschung und Innovationen
    • Geplant für Herbst 2019
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für Verletzungen im Zusammenhang mit E-Scootern. NSSP ist Teil der E-Scooter-Arbeitsgruppe des Transportation Safety Teams.
    • Mitarbeiter: CDC-Abteilung für unbeabsichtigte Prävention von Verletzungen und das Transportsicherheitsteam
    • Geplant für Herbst 2019
Möchten Sie Hilfe beim Erreichen der Überwachungsziele? Zusammenarbeiten. Wenden Sie sich per E-Mail an [email protected] an NSSP, CDC-Programme oder Gesundheitsbehörden für spezielle Projekte
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für das Kraftfahrzeugkollisionssyndrom.
    • Mitarbeiter: CDC-Abteilung für unbeabsichtigte Prävention von Verletzungen und das Transportsicherheitsteam
    • Geplant für Herbst 2019
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für Kindesmisshandlung und Vernachlässigung.
    • Mitarbeiter: CDC-Abteilung für Gewaltprävention
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für sexuellen Kindesmissbrauch.
    • Mitarbeiter: CDC-Abteilung für Gewaltprävention
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für den Sexhandel.
    • Mitarbeiter: CDC-Abteilung für Gewaltprävention
  • Entwickeln Sie eine Syndromdefinition für Gewalt bei Teen-Dating.
    • Mitarbeiter: CDC-Abteilung für Gewaltprävention
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für obdachlose Bevölkerungsgruppen.
    • Mitarbeiter: CDC-Abteilung für Gewaltprävention
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für Tierbisse.
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für Marihuana v3.
    • Mitarbeiter: CDCs Opioid- und Überdosis-Team
  • Entwicklung einer Syndromdefinition für synthetisches Marihuana.
    • Mitarbeiter: CDCs Opioid- und Überdosis-Team
  • Aktualisieren Sie die Syndromdefinition für die CCDD-Kategorie Influenza-like Illness (ILI).
    • Mitarbeiter: CDC Influenza Division

2019–2020:

  • NSSP evaluiert die Detektormethoden für CC-, DD- und CCDD-Felder, um festzustellen, ob die Feldauswahl die Erstellung von Signalen oder Warnungen beeinflusst. NSSP testet mehrere Basislinien gemäß den Detektormethoden. Anschließend wird NSSP Best Practices für die Verwendung von Detektormethoden entwickeln.
  • NSSP arbeitet mit dem Nationalen Zentrum für Umweltgesundheit der CDC zusammen, um die Strahlenexposition nach einer Strahlenkatastrophe zu erfassen. Sie untersuchen, wie Syndromdaten verwendet werden können, um die bestehende Überwachung der Strahlenexposition mithilfe von Daten des Giftinformationszentrums zu ergänzen.
  • NSSP nimmt an einer Funktionsübung teil, um zu messen, wie gut die Community Informationen und Daten während einer Veranstaltung im Bereich der öffentlichen Gesundheit austauscht. In dieser Übung wird die Reaktionsgeschwindigkeit bewertet. technische Bedürfnisse und Liefermöglichkeiten; potenzielle lokale, staatliche und föderale Kooperationen; und Integration von Notfallvorsorge- und Managementpersonal.
    • Mitarbeiter: NSSP CoP-Ausschuss für syndromale Überwachung und Notfallvorsorge (SPHERR)
  • NSSP arbeitet mit dem Nationalen Zentrum für die Prävention chronischer Krankheiten und Gesundheitsförderung der CDC, Abteilung für Krebsprävention und -kontrolle, an einem Projekt von besonderem Interesse im Rahmen des Programms der Präventionsforschungszentren: „Verbesserung der Behandlung und der Ergebnisse von Krebsüberlebenden durch Sicherstellung einer angemessenen Notfall- / Akutbehandlung . ” Die Arbeiten beginnen im Herbst 2019 und dauern bis 2020.

Die angegebenen Daten sind ungefähre Angaben und können sich ändern. Wir danken dem Gesundheitswissenschaftler Nimi Idaikkadar (Zentrum für Überwachung, Epidemiologie und Labordienstleistungen; Abteilung für Gesundheitsinformatik und -überwachung) für dieses Update.

Freitextcodierung in NSSP - ESSENCE

Dies ist der letzte Artikel in der Reihe über das Schreiben von ESSENCE-Freitextabfragen. Wir danken dem Senior Data Analyst Zachary Stein für die Entwicklung dieser Serie.

Teil 1. Platzhalter
Teil 2. Unterstriche_und Klammern []
Teil 3. Einschlussbedingungen
Teil 4. Ausschlussbedingungen und Klammern
Teil 5. Eine "Starter" -Sturzverletzungsabfrage und Beispiele für komplexe Abfragen

Einführung

Die Suchkriterien für ESSENCE-Freitextabfragen basieren auf booleschen logischen Operatoren und regulären Ausdrücken. Bei Freitextabfragen wird nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden. Sie können "^" für Platzhalter enthalten. "," Für mehrere Einträge; "ISBLANK", um nach Leerzeichen zu suchen; "ISNULL", um nach Nullen zu suchen; "[COMMA]", um nach Kommas zu suchen; und Operatoren "und", "oder", "und nicht" und Klammern "()", um Reihenfolge und Gruppierung zu definieren. Diese Reihe behandelt all diese Themen ausführlich.

Freitextabfragen machen die Praxis der syndromalen Überwachung, insbesondere die Verwendung von NSSP-ESSENCE, an verschiedene Datenquellen und -typen anpassbar. Durch die Verwendung von Freitextabfragen können Analysten und Epidemiologen ein hohes Maß an Anpassung vornehmen. Sie können Freitextabfragen schnell codieren und schnell auf Ausbrüche, Katastrophen und Ereignisse reagieren, die sich entwickeln. Mit diesen Funktionen können Benutzer Abfragen an ihre Datenebene anpassen und so genaue Ergebnisse sicherstellen.

Es folgt die Freitextcodierung in ESSENCE, die allen Benutzern zugänglich ist unterschiedliche Muster. Durch das Erlernen des Lesens dieser Muster können Benutzer Anfragen von vielen Stellen aus entgegennehmen und sie entsprechend ihren individuellen Anforderungen neu verwenden. Die Überwachung des Syndroms hängt stark von den Methoden des Teilens ab, und die Praktiker müssen die Sprache verstehen.

Teil 6. Dinge einpacken

Aufbauend auf dem Artikel des letzten Monats beginnen wir mit der Abfrage:

(, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling mit ^,), OR, ^ Fell ^,), OR, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,)

In demselben Artikel haben wir Negationen festgestellt, die für Dinge erforderlich sind, die auf Patienten fallen, Medizinprodukte, die „herausfallen“, und andere Dinge wie die Erwähnung von „Eileitern“.

Wir können diese Änderungen einbeziehen, um die folgende Abfrage durchzuführen:

(, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,), ANDNOT, ^ [; / ] W20 ^, OR, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,)

Beachten Sie, wie diese Änderungen den Begriff "Herausfallen mit" verkürzen, um negierte Hauptbeschwerden (CCs) zu erweitern und herausfallende Medizinprodukte einzuschließen. füge eine CC-Negation für ^ Fallop ^ hinzu; und fügen Sie den ICD10-Codes für W20 - Negiert von geworfenen, projizierten oder fallenden Objekten eine Negation hinzu. Die Platzierung der W20 ICD10-Code-Negation ist wichtig. Wenn die Negation beispielsweise am Ende platziert wird, werden Besuche ungeachtet anderer erfüllter Kriterien negiert. Wenn wir es platzieren nach dem die CC-Begriffe wie oben gezeigt, wird es nicht Besuche mit einem positiven W10-19 ICD10-Code negieren oder einen Besuch von Interesse anzeigen.

Versuch es!

Beachten Sie den Unterschied in den W20-Negationen bei diesen beiden Abfragen. Führen Sie jede Abfrage im CCDD-Feld von ESSENCE aus. Warum geben sie unterschiedliche Ergebnisse? Warum werden bestimmte Fälle von dem einen und nicht vom anderen negiert? Wenn die Abfragen keine unterschiedlichen Ergebnisse für Ihre Daten anzeigen, versuchen Sie, diese in den CCQV-Daten auszuführen.

(, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,), ANDNOT, ^ [; / ] W20 ^, OR, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,)

(, (, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,), OR, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,),), ANDNOT, ^ [; /] W20 ^

Überprüfung unserer Anfrage

Nachdem wir nun eine gut funktionierende Abfrage haben, können wir alle Fälle überprüfen, um die Leistung zu bewerten (mögliche falsch positive und wahr positive). Dies ermöglicht uns jedoch nicht, negierte Fälle (mögliche falsch negative und wahre Negative) zu überprüfen. Wie isolieren wir die Leistung in DD-Feldern gegenüber CC-Feldern? Wir tun dies, indem wir unsere Abfrage auseinander brechen und auf verschiedene Weise wieder zusammensetzen. Nutzen wir ESSENCE, um einige dieser Fragen zu beantworten.

Sturzbezogene Abfragebewertung
Sturzbezogene Abfragebewertung
Code Beschreibung
(, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,), ANDNOT, ^ [; / ] W20 ^, OR, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,)
Abfrage beginnen
(, ^ Fall ^, AND, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,),), OR, (, ^ Fall ^, OR, ^ Fell ^,), AND, ^ [; /] W20 ^
Isolieren von Negationen: Indem wir unsere Abfrage neu organisieren und die "ANDNOTs" durch "ANDs" ersetzen, können wir nur die Besuche bewerten, die wir negieren möchten.
(, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,)
Feldisolation, beliebige DD-Codes: Wie stark hängt unsere Abfrage von den darin enthaltenen ICD10-Codes ab? Diese Abfrage gibt die Besuche zurück, die basierend auf den DD-Kriterien ausgewählt wurden.
(, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,), ANDNOT, (, (, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^ , OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,), ANDNOT, ^ [; /] W20 ^,)
Feldisolation, NUR DD-Codes: Wie viele unserer Besuche wurden NUR anhand der DD-Kriterien ausgewählt? Diese Abfrage negiert alle CC-Teile.
(, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,), AND, (, (, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^ , OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,), ANDNOT, ^ [; /] W20 ^,)
Feldisolation, DD UND CC: Wie viele unserer Besuche wurden nach beiden DD- und CC-Kriterien ausgewählt? Diese Abfrage zeigt die Überlappung - oder diejenigen Patienten, die einen sturzbedingten CC haben und einen sturzbedingten ICD10-Code erhalten haben.
(, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,),
Feldisolation, beliebige CC-Begriffe: Wie stark hängt unsere Abfrage von den darin enthaltenen CC-Begriffen ab? Diese Abfrage gibt die Besuche zurück, die anhand dieser Kriterien ausgewählt wurden.
(, (, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,), ANDNOT, ^ [ ; /] W20 ^,), ANDNOT, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,)
NUR Feldisolation, CC-Begriffe: Wie viele unserer Besuche wurden aufgrund sturzbedingter CC-Begriffe ausgewählt, erhielten jedoch KEINEN fallbezogenen ICD10-Code?

Die Ergebnisse (Zählungen) der Abfragen in der vorhergehenden Tabelle sollten sich wie folgt summieren:

Beginn der Abfrage = NUR CC-Begriffe + NUR DD-Codes + DD- und CC-Überlappung Beliebige CC-Begriffe = NUR CC-Begriffe + DD- und CC-Überlappung Beliebige DD-Codes = NUR DD-Codes + DD- und CC-Überlappung

Dies kann eine nützliche Methode sein, um zu verstehen, wie die verschiedenen Teile Ihrer Abfrage zusammenarbeiten.

Erinnerung- Um die Details zum ESSENCE-Fall-Subsyndrom anzuzeigen, melden Sie sich bei NSSP-ESSENCE an, bewegen Sie den Mauszeiger über die Registerkarte "Mehr" und klicken Sie auf "Syndromdefinitionen". Klicken Sie nach dem Laden der Seite auf den Link "Subsyndrom", scrollen Sie durch die alphabetische Liste und klicken Sie auf "Fall".

Gehen wir noch einen Schritt weiter. . .

ESSENCE hat ein Sturz-Subsyndrom, das bereits hervorragende Arbeit bei der Erfassung sturzbedingter Hauptbeschwerden leistet. Haben wir die sturzbedingte ED-Überwachung durch ein neues Syndrom wirklich verbessert? Könnten wir die vorhandene Abfrage in unserer neuen Abfrage nutzen? Im Folgenden finden Sie einige Schritte, um ESSENCE bei der Beantwortung dieser Fragen zu nutzen.

Um zu sehen, wie sich unsere Abfrage im Vergleich zum Fall-Subsyndrom verhält, können wir die folgenden Abfragen ausführen:

Subsyndrom versus New Query Assessment
Subsyndrom versus New Query Assessment
Code Beschreibung
CCDD: (, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,), ANDNOT, ^ [ ; /] W20 ^, OR, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,) SubSyndrome Freier Text: ^ Fall ^
Neue Abfrage- und Subsyndrom-Überlappung: Durch Ausführen unserer neuen Abfrage im CCDD-Feld und des Subsyndroms im Feld "Subsyndrome Free Text" wendet ESSENCE automatisch ein "UND" zwischen diesen beiden Kriterien an und gibt die Überlappung zurück.
CCDD: (, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,), ANDNOT, ^ [ ; /] W20 ^, OR, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,) SubSyndrome Freier Text: ISNULL oder, ^, ANDNOT, ^ Fall ^
NUR Neue Abfrage: Wenn wir unsere neue Abfrage normal ausführen und dann Negationen in das Feld "Freier Text für Subsyndrom" einfügen, können wir sicherstellen, dass Besuche von Subsyndrom im Herbst NICHT zurückgegeben werden.
CCDD: ^, ANDNOT, (, (, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^, ), ANDNOT, ^ [; /] W20 ^, OR, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,),) SubSyndrome Free Text: ^ Fall ^
NUR Subsyndrom: Wenn Sie dem gleichen Muster wie im obigen Beispiel "NUR Neue Abfrage" folgen, können wir nur die Besuche zurückgeben, die die vorhandenen Subsyndrom-Kriterien erfüllen, ohne unsere neue Syndromdefinition zu erfüllen.
CCDD: (, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,) SubSyndrome Freier Text: ISNULL , oder, ^, ANDNOT, ^ Fall ^
NUR CC-Teil für neue Abfragen: Es ist nicht fair, das Fall-Subsyndrom mit unserer Abfrage zu vergleichen, da unsere das DD-Feld nutzt. Zum Vergleich können wir überprüfen, wie gut unsere Abfrage abschneidet, indem wir nur den CC-Teil mit dem Fall-Subsyndrom vergleichen. Wir können dies tun, indem wir die DD-Kriterien entfernen und im CCDD-Feld ausführen.

In der vorhergehenden Tabelle gibt es ein Konzept, das zuvor in dieser Reihe nicht behandelt wurde. Wir können dieses neue Konzept veranschaulichen, indem wir eine hypothetische Situation untersuchen.

Angenommen, Sie sind Analyst und wurden gebeten, für alle Besuche ein Zeitreihendiagramm mit Daten zur Syndromüberwachung bereitzustellen, ausgenommen Besuche, die mit den ESSENCE-Subsyndromen "Occupational" oder "ToolsOrMachinery" gekennzeichnet sind. Was ist der schnellste Weg, um nur diese Besuche von Ihrer ESSENCE-Abfrage auszuschließen?

Wenn Sie die folgende Abfrage im Freitextfeld Subsyndrome ausführen, fragen Sie: "Geben Sie mir Nullen oder Nicht-Nullen, solange die Nicht-Nullen NICHT den Text" Beruflich "oder" ToolsOrMachinery "enthalten."

ISNULL oder ^, ANDNOT, (, ^ Occupational ^, OR, ^ ToolsOrMachinery ^,)

Die Zeichenfolge "ISNULL oder ^" gibt alle Besuche zurück, wenn sie in einem Freitextfeld ausgeführt werden, da ein Feld logischerweise entweder null ist oder Inhalt enthält (^ erfasst auch Leerzeichen). Bei Verwendung dieses Formats sollte die Negationszeichenfolge verwendet werden noch nie gelten für die ISNULL-Kriterien. Dies liegt daran, dass die dreiwertige Logik von SQL dazu führt, dass die ANDNOT-Anweisung als "Nicht Null" interpretiert wird und die Abfrage daher als (NULL) ANDNOT NULL interpretiert wird. Wenn ANDNOT-Anweisungen auf "ISNULL" angewendet werden, erhalten Sie unerwartete Ergebnisse.

Lassen Sie uns nun ein Beispiel aus der Praxis untersuchen. In der ersten Version einer Abfrage zu schwerer Atemwegserkrankung, die als Antwort auf die Antwort auf Vaping-bezogene Krankheit geteilt wurde, enthielt die Abfrage (zusammen mit vielen anderen Kriterien) den folgenden Code im Freitextfeld Subsyndrome, um Besuche im Zusammenhang mit Alkoholkonsum und auszuschließen Bewusstseinstrübung:

(, ^, oder, ISNULL,) und nicht, (, ^ verändert ^ oder, ^ Alkohol ^,)

ESSENCE interpretiert dies als nichts kann "ISNULL" sein, wenn es ^ verändert ^ oder ^ Alkohol ^ enthält. Kein NULL-Feld kann diese Kriterien erfüllen, wenn diese Negationen verwendet werden. Folglich schloss die Abfrage alle NULL-Felder aus. Dieser Ausschluss von NULL-Feldern entsprach nicht der Absicht der Abfrage, die ausgeschlossen werden sollte nur Besuche, die NICHT mit AlteredMentalStatus oder Alcohol SubSyndromes gekennzeichnet sind. Andererseits erfüllten die NULL-Felder (diejenigen, die nicht mit einem Subsyndrom gekennzeichnet sind) die beabsichtigten Kriterien recht gut.

Dies wurde zu einem Problem für die Gesundheitsbehörden, in denen die gemeinsame Abfrage für schwere Atemwegserkrankungen ausgeführt wurde. Kurz darauf wurde eine aktualisierte Abfrage geteilt, die das Problem behebte, indem diese Negationen so formatiert wurden, dass sie es tun würden nicht zutreffen Die Zeichenfolge "ANDNOT" entspricht den ISNULL-Kriterien wie folgt:

ISNULL, oder, ^, ANDNOT, (, ^ geändert ^ oder, ^ Alkohol ^,)

Nachdem wir diese Arbeit durchgeführt haben, um das Fall-Subsyndrom mit einer neuen Abfrage zu vergleichen, können wir feststellen, dass der Hauptbeschwerde-Teil unserer neuen Abfrage das Fall-Subsyndrom nur wenig verbessert, bis die DD-Codes hinzugefügt werden. Da das Fall-Subsyndrom verschiedene Verarbeitungsschritte wie Fuzzy-Matching und negative Begriffe enthält, besteht eine Lösung darin, das Beste aus beiden Welten mithilfe der folgenden Abfrage zu erfassen:

(, ^ Fall ^, ANDNOT, (, ^ Crestfallen ^, OR, ^ Falling ^, OR, ^ Fallop ^, OR, ^ Fall Out ^,), OR, ^ Fell ^,), ANDNOT, ^ [; / ] W20 ^, OR, (, ^ [; /] W [01] [0-9] ^,) oder, ^; Fall ^

Fügen Sie diese Abfrage in das CCDD-Freitextfeld ein. Wählen Sie dann die Option für "SubSyndrome Free Text" aus dem Feld "Wenden Sie die Suchzeichenfolge auch auf:" darunter an (Abbildung 1). Beachten Sie, dass der hinzugefügte Begriff ^; Fall ^ diese Subsyndrom-Besuche erfasst, da das Subsyndrom-Listenfeld durch Semikolons getrennt ist.

Abbildung 1. Benutzerdefiniertes Setup für Fall- und Subsyndrom-Abfragen

Weitere Tipps zum Aufteilen einer Abfrage

Die Überwachung von Syndromen hängt häufig von der Fähigkeit ab, eine gemeinsame Abfrage oder Syndromdefinition aufzunehmen, aufzuschlüsseln und für andere Zwecke zu verwenden. Dazu muss der Benutzer in der Lage sein, die Funktionsweise einer Definition zuverlässig zu analysieren. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun, aber hier ist eine gute Möglichkeit, um loszulegen:

Überprüfen Sie, ob die in Klammern gesetzten Anweisungen in einer Abfrage funktionieren. Dies kann insbesondere bei langen Abfragen schwierig sein. Ein Tool wie das kostenlose Programm NotePad ++ hebt die zugehörige geschlossene Klammer hervor, wenn Sie mit der Maus über eine offene Klammer fahren und umgekehrt. Tools, die Klammerpaare hervorheben, sind hilfreich, um herauszufinden, wo Abschnitte des Codes beginnen und enden.

Ein weiteres Tool, mit dem Sie besser verstehen, wie Klammern verwendet werden, ist das Tool "Ersetzen" in Microsoft Word. Fügen Sie die Abfrage in Word ein und versuchen Sie, verschiedene Teile wie offene Klammern, geschlossene Klammern oder ANDNOT-Operatoren durch die Zeichenfolge "^ p" zu ersetzen. Das Caret und der Kleinbuchstabe p fügen überall dort einen Zeilenumbruch ein, wo die angegebenen Kriterien gefunden werden.

Verwenden wir beispielsweise die CCDD-Kategorie für CDC Chronic Hepatitis C v1:

(, ^ chronisches virales Hep [aei] t [ei] t [ei] s C ^ oder ^ chronisches Hep [aei] t [ei] t [ei] s C ^ und nicht ^ Hep [aei] t [ ei] t [ei] s C [az] ^,) oder ^ [; /] B1 [89] .2 ^ oder ^ [; /] B1 [89] 2 ^ oder ^ [; / ] 831000119103 ^ oder ^ [; /] 128302006 ^ oder ^ [; /] 768127002 ^ oder ^ [; /] 768289009 ^ oder ^ [; /] 768288001 ^ oder ^ [; /] ] 768125005 ^ oder ^ [; /] 768006009 ^ oder ^ [; /] 768126006 ^ oder ^ [; /] 767810006 ^ oder ^ [; /] 767810006 ^ oder ^ [; / ] 767809001 ^ oder ^ [; /] 708198006 ^ oder ^ [; /] 146371000119104 ^ oder ^ [; /] 120241000119100 ^ oder ^ [; /] 347891000119103 ^ oder ^ [; /] ] 703866000 ^ oder ^ [; /] 128971000119101 ^

Wenn wir die Abfrage in Word einfügen und dann das Werkzeug „Suchen und Ersetzen“ verwenden, um die Klammer durch) ^ p zu ersetzen, wie in Abbildung 2 gezeigt…

Abbildung 2. Einfache Codeänderung

… Wir erhalten diese Änderung des Codes und können deutlich eine Trennung zwischen den Begriffen der Hauptbeschwerde und den Codes für die Entladungsdiagnose erkennen.

(, ^ chronisches virales Hep [aei] t [ei] t [ei] s C ^ oder ^ chronisches Hep [aei] t [ei] t [ei] s C ^ und nicht ^ Hep [aei] t [ ei] t [ei] s C [az] ^,) oder ^ [; /] B1 [89] .2 ^ oder ^ [; /] B1 [89] 2 ^ oder ^ [; / ] 831000119103 ^ oder ^ [; /] 128302006 ^ oder ^ [; /] 768127002 ^ oder ^ [; /] 768289009 ^ oder ^ [; /] 768288001 ^ oder ^ [; /] ] 768125005 ^ oder ^ [; /] 768006009 ^ oder ^ [; /] 768126006 ^ oder ^ [; /] 767810006 ^ oder ^ [; /] 767810006 ^ oder ^ [; / ] 767809001 ^ oder ^ [; /] 708198006 ^ oder ^ [; /] 146371000119104 ^ oder ^ [; /] 120241000119100 ^ oder ^ [; /] 347891000119103 ^ oder ^ [; /] ] 703866000 ^ oder ^ [; /] 128971000119101 ^

Jetzt können wir diese Codeabschnitte kombinieren und testen, wie unsere Abfrage funktioniert. Um eine Abfrage vollständig zu verstehen, müssen Sie möglicherweise die Schritte in der ersten Hälfte dieses Artikels wiederholen. Dann sollten Sie folgende Fragen beantworten können: Welcher Anteil dieser Besuche ist auf die DD-Codes zurückzuführen? Welcher Anteil ist auf CC-Begriffe zurückzuführen? Welche Arten von Besuchen erhalten einen positiven CC-Text, aber keinen zugehörigen DD-Code?

Ein weiteres Beispiel ist das CDC Masern CCDD v1. Wenn wir dem Prozess "Word: Suchen und Ersetzen" folgen, sehen wir, dass die beiden Teile dieser Abfrage in "Einschlusskriterien" und "Ausschlusskriterien" unterteilt sind. Genau so wollten die Entwickler diese Abfrage durchführen, aber dies führt dazu, dass Masern-positive Diagnosecodes durch Textzeichenfolgen wie "Impfstoff" oder "Röteln" negiert werden, die ein Benutzer möglicherweise in Betracht zieht unbeabsichtigt Folgen der Abfrage. Jeder, der diese Abfrage verwendet, muss sich fragen, ob ein Besuch mit positivem Diagnosecode unabhängig von anderen Textbegriffen positiv ist. Beide Methoden sind sinnvoll, aber nur die Benutzer können entscheiden, was für ihre Daten und ihre Gesundheitszuständigkeit am besten geeignet ist.

(, ^ Measl ^ oder ^ Meez ^ oder ^ Mesles ^ oder ^ Rubeo ^ oder ^ Measel ^ oder ^ Measul ^ oder ^ [; /] b05 ^ oder ^ [ ; /] 14189004 ^ oder ^ [; /] 417145006 ^ oder ^ [; /] 28463004 ^ oder ^ [; /] 195900001 ^ oder ^ [; /] 74918002 ^ oder ^ [; /] 38921001 ^ oder ^ [; /] 240484000 ^ oder ^ [; /] 240483006 ^ oder ^ [; /] 60013002 ^ oder ^ [; /] 111872008 ^ oder ^ [; /] 444435003 ^ oder ^ [; /] 186562009 ^ oder ^ [; /] 416154000 ^ oder ^ [; /] 426558008 ^ oder ^ [; /] 191727003 ^ oder ^ [; /] 111873003 ^ oder ^ [; /] 230146001 ^ oder ^ [; /] 186561002 ^ oder ^ [; /] 424306000 ^ oder ^ [; /] 13420004 ^ oder ^ [; /] 406592004 ^ oder ^ [; /] 427290009 ^ oder ^ [; /] 427263000 ^ oder ^ [; /] 426654002 ^ oder ^ [; /] 426424002 ^ oder ^ [; /] 427706006 ^ oder ^ [; /] 426091009 ^ oder ^ [; /] 425684000 ^ oder ^ [; /] 425970007 ^ oder ^ [; /] 732209005 ^ oder ^ [; /] 426188007 ^ oder ^ [; /] 426640005 ^ oder ^ [; /] 427073007 ^ oder ^ [; /] 732207007 ^ oder ^ [; /] 426535005 ^ oder ^ [; /] 426028006 ^ oder ^ [; /] 427182003 ^ oder ^ [; /] 732210000 ^ oder ^ [; /] 698204007 ^ oder ^ [; /] 425966004 ^ oder ^ [; /] 416435006 ^ oder ^ [; /] 444974003 ^,) und nicht (, ^ Titer ^ oder ^ Masern mumps Röteln ^ oder ^ mmr ^ oder ^ Vakuum ^ oder ^ Schuss ^ oder ^ immu n ^ oder ^ Rubel ^ oder ^ Prophet ^ oder ^ Raum b05 ^ oder ^ Deutsch ^ oder ^ Hauslos ^ oder ^ Masern ausschließen ^ oder ^ [; /] 47435007 ^ oder ^ [; /] 371085006 ^ oder ^ [; /] 150961000119105 ^ oder ^ [; /] 61153008 ^ oder ^ [; /] 150971000119104 ^ oder ^ [; /] 473166002 ^ oder ^ [; /] 703347005 ^ oder ^ [; /] 170433008 ^ oder ^ [; /] 170431005 ^ oder ^ [; /] 432636005 ^ oder ^ [; /] 571591000119106 ^ oder ^ [; /] 170432003 ^ oder ^ [; /] 433733003 ^ oder ^ [; /] 572511000119105 ^ oder ^ [; /] 440075005 ^,)

Damit ist die sechsteilige Reihe zur Freitextcodierung in ESSENCE abgeschlossen. Wenn Sie Fragen oder Anregungen haben, Abschnitte identifizieren, die einer Klärung bedürfen, oder an ein Thema denken, das wir übersehen haben, wenden Sie sich bitte an Zachary Stein unter [email protected] oder der NSSP Service Deskexternes Symbol.

Datenqualitätsecke

NSSP Data Quality (DQ) Dashboard jetzt verfügbar!

Ein interaktives DQ-Überwachungs- und Untersuchungstool

DQ Dashboard Link (AMC-Passwort erforderlich): https://dashboards.syndromicsurveillance.org/app/dqDashboardexternal icon

NSSP teilt Ihr Engagement für die Verbesserung der Datenqualität und die Weiterentwicklung der Tools zur Überwachung und Untersuchung potenzieller Probleme mit der Datenverarbeitung und dem Dateninhalt. Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass die erste Version des interaktiven NSSP DQ Dashboards am 16. September 2019 veröffentlicht wurde!

Das NSSP DQ-Dashboard ist ein weiteres Tool, das der NSSP Data Quality-Toolbox des Site-Administrators hinzugefügt wurde. Dieses multifunktionale Tool bietet Ihnen einen Überblick über den „Zustand“ Ihrer Daten und zeigt auf, wo Sie tiefer eintauchen müssen, um Probleme mit der Datenqualität zu lösen. Dies ist eine Fehlerbehebung an vorderster Front. Mit NSSP haben Sie DQ-Metriken immer zur Hand!

NSSP DQ Toolbox für Site-Administratoren
  • Detaillierte Excel DQ-Berichte zur Vollständigkeit, Aktualität und Gültigkeit der Daten werden monatlich geliefert
  • Das SAS-Tool Data-Quality-on-Demand (DQOD) bietet Self-Service-Bereitstellung detaillierter Excel-DQ-Berichte - Sie steuern die Bereitstellung!
  • Bericht auf Führungsebene mit Hervorhebung der DQ-Kennzahlen - vierteljährlich
  • Site-Zusammenfassung Die Verarbeitung von E-Mails bietet Warnungen zur Datenverarbeitung und zu potenziellen Problemen mit dem End-to-End-Datenfluss - täglich zugestellt
  • E-Mail-Benachrichtigungen, wenn aktive Einrichtungen keine Daten senden (30-, 60- und 90-Tage-Benachrichtigungen)
Verwenden Sie das NSSP DQ Dashboard, um einen Impuls über den allgemeinen Zustand Ihres Datenflusses und Dateninhalts zu erhalten!

Mit dem NSSP DQ Dashboard können Sie potenzielle Probleme bei Daten identifizieren und beheben, die von Anbietern oder Einrichtungspartnern übermittelt werden. Wenn in einer Einrichtung Netzwerkprobleme auftreten oder ein Anbieter Software aktualisiert, die sich auf den Inhalt des Feeds auswirkt, muss Ihr Team wissen, wie sich dies auf Routine- und Notfallüberwachungsaktivitäten auswirkt.

Berichte teilen. Arbeiten Sie an Lösungen zusammen.

Information ist Macht! Das DQ-Dashboard bietet Download-Funktionen, mit denen Sie Tabellen und Grafiken speichern und Berichte erstellen können. Teilen Sie Berichte mit Ihrem Lieferanten und den Einrichtungspartnern, um sie über ihre Leistung zu informieren. Verwenden Sie die Berichte, um die Zusammenarbeit bei der Fehlerbehebung und Behebung von Problemen zu fördern und zu erleichtern.

Das Dashboard wurde während des monatlichen Treffens der NSSP Community of Practice im September vorgestellt. Besuchen Sie das externe Symbol des Knowledge Repository, um das Webinar anzuzeigen. Wir planen, in Zukunft eine umfassende Demo des Dashboards aufzunehmen.

Häufig gestellte Fragen zum DQ-Dashboard

Wer sollte das DQ-Dashboard verwenden?

Das Dashboard ist für alle gedacht, die Daten an vorderster Front überwachen und bewerten - das Ground Zero von Dateien. Dazu gehören Mitarbeiter vor Ort und in der Einrichtung, die sicherstellen, dass die Feeds betriebsbereit sind, die Aktualität der Daten bewerten, feststellen, ob die Vollständigkeit der Daten den Erwartungen entspricht, und Validitätsprobleme im Zusammenhang mit Vokabularstandards identifizieren. Allen Site-Administratoren wurde Zugriff auf das Dashboard gewährt.

Können andere in meinem Team das DQ-Dashboard verwenden?

Ja, andere Teammitglieder können das Dashboard mit Genehmigung des Site-Administrators verwenden. Site-Administratoren können die Verantwortung für die Datenqualität an andere delegieren, indem sie ein Ticket an den NSSP Service Desk senden (http: //support.syndromicsurveillance.orgexternal icon). Geben Sie die Benutzernamen und E-Mail-Adressen der Teammitglieder an, die Zugriff benötigen. Benutzern, denen Zugriff gewährt wird, werden ALLE Datenqualitätsmetriken für Ihre Site angezeigt.

Wie melde ich mich beim NSSP DQ Dashboard an?

Um auf das DQ-Dashboard zuzugreifen, rufen Sie https://dashboards.syndromicsurveillance.org/app/dqDashboardexternal auf und geben Sie Ihren AMC-Benutzernamen (Access & Management Center) und Ihr Kennwort ein, um sich anzumelden. Das AMC-Update vom Oktober 2019 enthält einen Link zum Dashboard.

Welche Daten werden im NSSP DQ Dashboard verwendet?

Das NSSP DQ-Dashboard konzentriert sich auf Daten, die an die BioSense-Plattform übermittelt werden - vor der ESSENCE-Aufnahme -, damit Sie die von Ihren Einrichtungen und Anbietern bereitgestellten Daten unverändert bewerten können. Das Dashboard dient dazu, potenzielle Probleme an vorderster Front zu identifizieren.

Wie unterscheidet sich dieses Dashboard vom ESSENCE DQ Dashboard?

Jedes Dashboard konzentriert sich auf verschiedene Phasen des Datenflusses. Das NSSP DQ Dashboard konzentriert sich auf Daten Vor Aufnahme in ESSENCE - oder was wir die "Front" nennen. Das ESSENCE DQ Dashboard konzentriert sich auf die Datenqualität nach dem Aufnahme in ESSENCE.

Verwenden Sie das ESSENCE DQ-Dashboard, um zu sehen, wie Geschäftsregeln angewendet wurden. Weil sich das ESSENCE DQ Dashboard auf Daten konzentriert nach dem Bei der Aufnahme können Sie sehen, wie Daten für die Verwendung in der Anwendung angepasst und reduziert wurden. Darüber hinaus kann das ESSENCE DQ Dashboard Ihnen und Überwachungskollegen dabei helfen, die Qualität der Daten zu bewerten, die für Überwachungszwecke verwendet werden.

Wie kann ich mehr über die DQ Dashboard-Funktionalität erfahren?

Für Informationen zu Dashboard-Funktionen, Berechnungen und Visualisierungen wurden einige Online-Anleitungen in das Dashboard eingebettet. Verwenden Sie die folgende Abbildung, um jeden Abschnitt der Dashboard-Seite seiner Beschreibung zuzuordnen:

  1. Handbuch: Bietet eine Dashboard-Übersicht und erläutert die Dashboard-Navigation und -Funktionalität.
  2. Tutorial: Bietet allgemeine Anleitungen zur Dashboard-Funktionalität.
  3. Informationen: Beschreibt die angezeigte Webseite, definiert Begriffe (d. H. Verarbeitet, Ausnahmen, Gefiltert, Aktualität, Vollständigkeit und Gültigkeit) und beschreibt, welche Daten verfügbar sind (einschließlich Zeitrahmen und Aktualisierung der Daten).
  4. Modal (Erläuterungstaste): Erläutert die Informationen, die in der Visualisierung übermittelt werden, und wie Daten im Diagramm isoliert oder untergeordnet werden. Für jede Visualisierung in der oberen rechten Ecke steht ein Modal zur Verfügung.
Was ist, wenn ich mehr Hilfe brauche?

Wir sind hier um zu helfen! Das NSSP-Team kann Fragen zum DQ-Dashboard beantworten, Support leisten und Zugriff gewähren. Wenn Sie Verbesserungen vorschlagen möchten, empfehlen wir Ihnen Ihre Vorschläge. Senden Sie einfach ein DQ Dashboard Service Desk-Ticket unter dem Symbol http: //support.syndromicsurveillance.orgexternal.

Wird es Ausbildungsmöglichkeiten geben?

Wir arrangieren gerne Schulungen. Sie können Einzel- (oder Team-) Schulungen anfordern, indem Sie ein DQ Dashboard Service Desk-Ticket unter dem Symbol http: //support.syndromicsurveillance.orgexternal einreichen.

Wo kann ich Vorschläge einreichen?

Wir freuen uns über Feedback! Bitte reichen Sie ein DQ Dashboard Service Desk-Ticket ein und teilen Sie Ihre Ideen mit! Senden Sie an http: //support.syndromicsurveillance.orgexternal icon.

Programm

Technische Updates

Dashboards für Datenqualität (DQ) jetzt verfügbar

Die Dashboards für den Zugriff auf Site-Daten sind über WebLink verfügbar. Mithilfe dieser Dashboards können Site-Administratoren Datenqualitätsprobleme durch interaktive, filterbare Datenvisualisierungen untersuchen, die Datenverarbeitung, Aktualität, Vollständigkeit und Gültigkeitsmetriken darstellen.

AMC-Verbesserungen werden gestartet

Verbesserungen am Access & Management Center (AMC) werden in diesem Monat veröffentlicht. Suchen Sie nach verbesserten Funktionen zum Erstellen von Datenzugriffsregeln und herunterladbaren Berichten für Site-Administratoren. Das AMC wird auch einen direkten Link zu den Data Quality Dashboards enthalten.

Technische Hilfe des letzten Monats

Technische Hilfe des letzten Monats
4. September Telefonkonferenz zur Datenvalidierung
20. September Angewandte Hersteller-Patches in der Staging-Umgebung
22. September Angewandte Hersteller-Patches in der Produktionsumgebung

Definitionen: NSSP konsolidiert Einrichtungen, die Daten unter einer einzigen Datenverwaltungsbehörde namens a bereitstellen Seitenadministrator. Diese Einrichtungen und der Single-Site-Administrator bilden a Seite? ˅.

Berichterstattung: NSSP veröffentlicht vierteljährlich Daten zur Berichterstattung über ED-Besuche. Zum 30. Juni 2019 deckten Daten von EDs etwa 68% aller ED-Besuche im Land ab. Es gab 4.478 Einrichtungen, darunter 3.021 Notaufnahmen (EDs) von 58 Standorten (46 Bundesstaaten und der District of Columbia), die aktiv Daten zur NSSP BioSense-Plattform beisteuerten. Die Berechnungsmethode ist im Dezember 2018-Ausgabe-PDF-Symbol von beschrieben NSSP-Update.