AI Summary & Key Takeaways
AI InsightConclusion: Establishing a new surveillance system in the early phase of the pandemic saved time, allowed for the smarter allocation of resources and reduced overall staff workloads.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objective: Rapid analysis and reporting of basic epidemiologic parameters related to COVID-19 are key for assessing the needs of associated hospital services and the workforce. This study aims to present the workflow and the components of the newly established COVID-19 surveillance system with descriptive statistics of COVID-19 burden in a large university hospital. Materials and Methods: Main components of the structure underlining the surveillance system were data entries, script-based data manipulation, data analysis, visualization and reporting. Data was primarily derived from the hospital information system. To illustrate the output, we included all patients diagnosed with the U07.3 code in Dokuz Eylul University hospital between March 19, 2020 and December 31, 2020. The total count of new SARS-CoV-2 RNA positive cases, daily admissions and hospitalizations were presented. Results: There were 42,669 hospital admissions during the allocated period. Among 39,201 patients who were admitted to the hospital and were given a U07.3 code, 6,470 patients were positive for SARS-CoV-2 RNA. Of the confirmed cases aged ≥18 years, 977 (16.7%) received inpatient care. The total test positivity ratio was 13.8%. During the months of May, June and July 2020 the total number of SARS-CoV-2 PCR positive cases in the intensive care unit was relatively low. Conclusion: Establishing a new surveillance system in the early phase of the pandemic saved time, allowed for the smarter allocation of resources and reduced overall staff workloads. Communicable diseases surveillance systems in hospitals should be adapted to handle the large volume of data emerging in the COVID-19 pandemic.
Özet
Amaç: COVID-19 ile ilgili temel epidemiyolojik verilerin hızlı bir şekilde analiz edilmesi ve raporlanması hastane hizmetlerinin ve sağlık iş gücünün planlanması için önemlidir. Bu çalışmada büyük bir üniversite hastanesinde yeni kurulan COVID-19 sürveyans sisteminin iş akışını ve bileşenlerini tanımlayıcı istatistikler eşliğinde sunmak amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Sürveyans sisteminin temel bileşenleri veri giriş noktaları, betik temelli veri temizliği, veri analizi, görselleştirme ve raporlamaydı. Verilerin çoğu hastane bilgi sisteminden elde edildi. Sistemin çıktılarını sunmak için 19 Mart 2020 ile 31 Aralık 2020 tarihleri arasında U07.3 kodu girilmiş tüm hastalar çalışmaya alındı. Toplam hasta sayıları, toplam günlük başvuru sayısı ve hastaneye yatış sayıları hesaplandı. Bulgular: Çalışma süresince pandemi acil servise ve pandemi çocuk acil servise toplam 42.669 başvuru oldu. Hastanemize başvurup U07.3 kodu girilmiş olan 39.201 hastanın 6.470’inde SARS-CoV-2 RNA pozitif saptandı. 18 yaş ve üzeri kesin vakaların 977’sinin (16,7%) hastane yatışı vardı. Test pozitiflik oranı %13,8’di. Mayıs, Haziran ve Temmuz aylarında yoğun bakımda yatan kesin vaka sayısı diğer aylara göre azdı. Sonuç: Erken dönemde kurulan sürveyans sistemi ile zamandan tasarruf edilmiş ve personel üzerindeki iş yükü azaltılmıştır. Hastanelerdeki bulaşıcı hastalıklar sürveyans sistemleri gittikçe artmakta olan sürveyans verisiyle baş edebilecek şekilde düzenlenmelidir.