226 Nederlanse samenvatting detectie van uitbraken afhankelijk van het melden van ongebruikelijke gevallen door zorgmedewerkers, maar dit heeft veel nadelen. Het belangrijkste is dat het herkennen van atypische cijfers of nieuwe patronen complex is, vooral als er nog maar weinig gevallen zijn, terwijl het vroege stadium van cruciaal belang is voor de het managen van een uitbraak. Als alternatief zou de (geautomatiseerde) verzameling van nietspecifieke indicatoren, zoals koorts of het aantal bezoeken aan de eerste hulp, kunnen worden gebruikt als proxy voor de detectie van uitbraken. Na detectie van een uitbraak is er behoefte aan het typen van de uitbraak: ‘outbreak characterisation’. Een aantal van de belangrijkste doelstellingen hierbij zijn het vaststellen van een ‘case definition’: het identificeren van de ziekteverwekker, het begrijpen van de transmissieroute en de incubatietijd. Het aantal subklinische en milde infecties bij een uitbraak is doorgaans veel groter dan het aantal klinische infecties, en het aantal ziekenhuisinfecties is doorgaans groter dan het aantal sterfgevallen. Deze verdeling wordt gewoonlijk weergegeven als een piramide, waarbij de top overeenkomt met het aantal sterfgevallen en de basis van de piramide het aantal asymptomatische infecties weerspiegelt. Een schatting maken van de aantallen van elk onderdeel van de piramide is een ander belangrijk aspect van outbreak characterisation. Hoewel het inschatten van het aantal subklinische infecties complex is, kan het belangrijke gevolgen hebben voor de timing van beleidsimplementaties. Na de detectie en karakterisering van uitbraken, is surveillance voor de lange termijn nodig. Belangrijke doelstellingen van ziektesurveillance zijn het beschrijven van de huidige status en ziektelast, en het monitoren van trends. Surveillance kan actief zijn (zoals surveillance van de griep bij meerdere huisartsenpraktijken) of passief (zoals het SARI-surveillanceonderzoek in Hoofdstuk 2). Surveillance kan worden uitgevoerd met behulp van geaggregeerde gegevens, zoals aangetoond in Hoofdstuk 2 en Hoofdstuk 3 of door informatie te verzamelen van individuele gevallen. Beide benaderingen hebben voor- en nadelen, en kunnen meer of minder geschikt zijn voor specifieke infectieziekten. Geaggregeerde surveillance kan geschikter zijn als het aantal gevallen erg groot is, of als trends belangrijker zijn dan individuele gevallen. Case-based surveillance kan daarentegen beter zijn als er meer gedetailleerde informatie over de gevallen nodig is. De vooruitgang op het gebied van datascience heeft veel nieuwe mogelijkheden gecreëerd voor het begrijpen en controleren van virale infectieziekten, maar er zijn ook nog veel uitdagingen. Het eerste potentiële probleem is ziektesurveillance in ontwikkelingslanden, waar er over het algemeen minder geautomatiseerde gegevensbronnen en digitale mogelijkheden zijn. Om mondiale ziektetrends in kaart te brengen, is mondiale ziektesurveillance nodig. Ten tweede vereist (bijna) real-time data-analyse, die ideaal is voor ziektesurveillance, robuuste methoden voor het delen van data, analyses en communicatie met het publiek. Momenteel bestaat een dergelijk systeem voor ziekenhuisgegevens in Nederland niet. Het probleem van het delen van gegevens houdt verband met de derde uitdaging: privacy. Zeer gedetailleerde gegevens kunnen in sommige specifieke gevallen
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk4NDMw