Un référentiel ouvert d’indicateurs COVID-19 en temps réel

Les données de santé publique sont essentielles pour l’élaboration des politiques et le suivi de l’évolution de la pandémie de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). Certains indicateurs en temps réel incluent les cas, les décès et les hospitalisations à la suite d’une infection par l’agent pathogène du coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2). Cependant, ceux-ci doivent être rassemblés sur une base cohérente et fiable afin de fournir une base solide pour la recherche.

Des données auxiliaires sont également nécessaires pour améliorer l’étendue et l’utilité des indicateurs primaires, tels que la surveillance numérique et le suivi syndromique. L’accessibilité des données numériques en continu a permis de prévoir plus rapidement les épidémies, ainsi que des analyses plus précises de l’effet produit par les interventions de santé publique sur le comportement des personnes en général

Une nouvelle préimpression disponible sur le medRxiv* Le serveur signale l’utilité de l’API COVIDcast, une base de données de tous les indicateurs COVID-19 qui sont constamment mis à jour, datant d’avril 2020. Cela est censé inclure à la fois les cas signalés et les décès à partir des données publiques, ainsi que des flux de données uniques tels que celle des données médicales (assurance maladie), des réclamations, des données de test d’antigène, des enquêtes publiques sur les symptômes et le comportement en public basées sur des applications pour smartphone mesurant la mobilité et des recherches Google basées sur des indicateurs.

L’agrégat des indicateurs est rendu public au niveau du comté, ainsi que l’accès aux versions antérieures des indicateurs, afin de permettre l’identification des données révisées. Le logiciel requis et un tableau de bord en ligne sont également inclus pour fournir une représentation visuelle des données.

Applications de l’API COVIDcast

Les indicateurs de l’API COVIDcast ont été utilisés dans de nombreux rapports gouvernementaux pour préparer des analyses, publier des articles d’actualité et construire un éventail de tableaux de bord tels que celui construit par COVID Act Now, COVID Exit Strategy et pour préparer des estimations du cas prévu. , nombres d’hospitalisations et de mortalité par Delphi, DeepCOVID et l’Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME).

Ainsi, ces signaux ont été d’une grande utilité pour comprendre comment la pandémie a affecté la santé publique, l’efficacité de diverses stratégies d’intervention et les facteurs qui ont déterminé la propagation du virus. Des milliers d’utilisateurs y accèdent chaque jour, qui demandent des centaines de milliers d’informations.

Le rapport cite de nombreux signaux différents dans le contexte de leur utilisation en relation avec l’activité COVID-19. Bien que ces indicateurs ne soient pas courants, leurs sources confèrent des avantages dans le sens où elles évitent les retards et les erreurs typiques rencontrés avec les méthodes de surveillance conventionnelles et souvent uniques.

Suivi des cas

Les signaux qui aident à surveiller l’activité COVID incluent la maladie de type COVID de Change Healthcare (CHNG-CLI), sous la forme de données ambulatoires suspectées de COVID ; Change Healthcare COVID (CHNG-COVID), traitant des données ambulatoires COVID confirmées ; COVID-19 Trends and Impact Survey CLI (CTIS-CLI) estimant les pourcentages de population présentant des symptômes similaires à COVID-19 ; COVID-19 Trends and Impact Survey CLI dans la communauté (CTIS-CLI-in-community), pourcentage de la communauté au courant d’une personne malade ; Taux de positivité du test Quidel (Quidel-TPR), pourcentage de test positif.

Ces indicateurs suivent les tendances nationales et montrent des tendances au niveau des États et des comtés. Ceux-ci peuvent donc aider à fournir des prévisions plus précises des futures charges de travail COVID-19.

Analyses de corrélation

Les indicateurs de l’API COVIDcast montrent une corrélation géographique, où les valeurs de signal sont en corrélation avec les taux de cas à cet endroit, permettant d’identifier les points chauds à tout moment.

Ils sont également en corrélation avec les tendances temporelles des cas. Par exemple, le signal CLI-in-community basé sur une enquête était le plus étroitement corrélé avec les taux de cas, indiquant leur valeur pour suivre les tendances à la fois des symptômes et des cas, même si et surtout si c’est la seule source de données.

À l’inverse, les signaux de sinistres (CHNG-COVID et CHNG-CLI) sont mieux corrélés aux tendances temporelles et permettent de comparer les taux de cas à différents moments. Fait intéressant, le signal CTIS-CLI-in-community est un puissant prédicteur de cas confirmés, comparable à un signal qui détecte de tels cas, même si le premier est simplement le pourcentage de personnes qui connaissent une personne malade avec des symptômes de type COVID-19.

Garantir des données robustes

L’utilisation de données provenant de nombreuses sources différentes évite la confusion due aux variations dans la définition et les critères, les différences dans les protocoles de déclaration, la suppression des arriérés et les augmentations ou diminutions artificielles des taux de cas.

Suivi des révisions

Les indicateurs de l’API COVIDcast permettent également de remarquer les révisions, aidant ainsi à construire des modèles et des évaluations plus précis des modèles existants. Par exemple, de nombreuses entrées de réclamation sont remplies, les rapports initiaux et finaux variant jusqu’à un cinquième pendant 35 jours maximum. Encore une fois, à mesure que les certificats de décès sont examinés et que les arriérés dans la notification des cas et des décès en matière de santé publique sont éliminés, des milliers de cas et de décès peuvent changer de statut.

Les modèles de prévision devront exclure les données remplies, et cette fonctionnalité de l’API est donc très utile pour ces scientifiques en affichant toutes les versions antérieures et en permettant l’accès à celles-ci.

Les signaux auxiliaires permettent le suivi des cas mais montrent également les effets des interventions sur la santé publique, aidant ainsi à affecter correctement les ressources. Les données sur les réclamations montreraient les personnes cherchant une aide médicale. L’augmentation des données sur la mobilité montrerait dans quelle mesure les restrictions sont respectées. Les taux d’acceptation des vaccins peuvent aider à façonner les efforts visant à étendre la couverture.

Quelles sont les implications ?

L’API COVIDcast permet ainsi de suivre les cas de COVID par région et par temps, en utilisant des signaux provenant de plusieurs sources différentes. Cela garantit que les données échappent aux erreurs dues à l’utilisation d’une source unique, améliorant ainsi la robustesse des prévisions et d’autres résultats. Il permet également de détecter et de corriger les problèmes de surveillance.

L’utilisation de sources non conventionnelles d’indicateurs COVID, telles que les profils de mobilité, les recherches sur Internet, l’utilisation de masques et la réticence à la vaccination, peut aider à encadrer les politiques et à orienter la recherche.

La fonction de suivi des révisions permet d’identifier « ce qui était connu quand », aidant ainsi à découvrir le profil de performance et les problèmes avec les indicateurs de surveillance en temps réel.

L’utilisation de plusieurs signaux dans un seul format avec cette fonctionnalité permet non seulement de signaler et de surveiller la santé publique pour les syndromes de symptômes, mais aussi de nombreux comportements publics et la mobilité.

Un accès pratique et en temps réel à ces données permet une télémétrie continue résumant comment les choses sont, comment elles devraient changer, quels domaines ont besoin de ressources supplémentaires à allouer en réponse et à quel point la communication publique est efficace, écrivent les auteurs.

*Avis important

medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, orienter la pratique clinique/le comportement lié à la santé, ou traités comme des informations établies.