Onderzoeken Uitbraakdetectie na COVID-19: eerste stappen naar correctie

Tijdens de COVID-19 pandemie nam het aantal meldingen van andere meldingsplichtige infectieziekten aanzienlijk af. De precieze impact van de pandemie per infectieziekte is echter onduidelijk. Voor betrouwbare surveillance en uitbraakdetectie is dit inzicht essentieel, zodat hier voor gecorrigeerd kan worden.

In dit onderzoek analyseerden we de impact van de COVID-19 pandemie op de infectieziektemeldingen in Nederland en integreerden we deze in een gecorrigeerde alarmgrens voor uitbraakdetectie.  

We hebben meldingen van 25 meldingsplichtige infectieziekten in Nederland tussen 2015 en 2023 geanalyseerd. Door incidentieratio’s per COVID-19 periode te berekenen, konden we bepalen welke infectieziekte waren geraakt door de COVID-19 pandemie. Om voor de uitbraakdetectie de afname in meldingen tijdens de COVID-periode te corrigeren, testten we drie correctiemethoden: 1) de COVID-jaren als missing; 2) imputatie met de laatste pre-COVID-observatie; en 3) imputatie met het historische voortschrijdend gemiddelde. 

Uit de analyse bleek dat meldingen van malaria, buiktyfus, hepatitis A, meningokokkeninfectie, paratyfus, Q-koorts, shigellose, mazelen, bof en kinkhoest significant minder gemeld  waren tijdens de COVID-19-pandemie, maar de duur en omvang van het effect verschilden per infectieziekte. Daarnaast toonden de nieuw berekende alarmwaardes een opvallend verschil ten opzichte van de oorspronkelijke, niet-gecorrigeerde alarmwaarde. De variatie tussen de drie correctiemethodes was echter niet substantieel. 

Voor robuuste en betrouwbare uitbraakdetectie is het aan te raden om te corrigeren voor de impact van de COVID-19 op de meldingen van de aangedane infectieziekten, zodat infectieziektebestrijding professionals zo accuraat, tijdig en datagedreven mogelijk kunnen handelen. Verdere validatie door de praktijk is essentieel om de toepasbaarheid van de aangepaste alarmwaarde voor uitbraakdetectie te beoordelen. 

JMIR Public Health and Surveillance - A “Pandemic-Proof” Methodology for Outbreak Detection Adapted From COVID-19’s Impact on Notifications of Infectious Diseases in the Netherlands: Surveillance Study 

Dit onderzoek wordt uitgevoerd vanuit AMPHI door Babette van Deursen, Aura Timen, Ellen van Jaarsveld en Stijn Raven. Het onderzoek wordt mede mogelijk gemaakt door financiĆ«le steun van:  

het ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport vanuit gelden voor het programma ‘Versterking infectieziektebestrijding en pandemische paraatheid GGD’en'. De financier was niet betrokken bij het opzetten van de studie, het verzamelen en analyseren van data, het besluit tot publicatie of het schrijven van het manuscript.