„Connect One Health Data for Integrated Disease Prevention“ – Vorstellung des Projektes und erste Ergebnisse

Obwohl etwa 2/3 der Infektionskrankheiten beim Menschen durch Zoonoseerreger verursacht werden, ist die gemeinsame Überwachung von Infektionsereignissen bei Menschen und Tieren weiterhin die Ausnahme. Auch viele antibiotikaresistente Erreger sind als One-Health-relevant zu bewerten. Um Monitoring und Surveillance von zoonotischen und antibiotikaresistenten Erregern zu verbessern, zielt das Projekt "Connect One Health Data" darauf ab, Daten aus dem Gesundheitswesen und der Veterinärbehördlichen-Überwachung zu integrieren (www.one-health-hannover.de).

Im Rahmen des Projektes werden zu Datenquellen aus Deutschland und Niedersachsen, die Informationen zu zoonotischen und antibiotikaresistenten Erregern enthalten, Metadaten erfasst. Auf Ebene der Datenquelle werden z.B. die untersuchte Population, der Zweck der Datensammlung und die Verfügbarkeit der Daten erfasst. Zu allen relevanten Erregern werden weitere Informationen wie die Labormethode oder zeitliche und räumliche Auflösung der Daten aufgenommen. Die Machbarkeit einer gemeinsamen Analyse von Daten aus verschiedenen Routinedatensammlungen (integrierten Datenanalyse) soll in Anwendungsfällen getestet und bewertet werden. Dies beinhaltet auch eine juristische, datenschutzrechtliche Prüfung.

Bislang wurden 36 One Health-relevante Datenquellen aufgenommen. Davon 16 aus dem Bereich Humanmedizin und Gesundheitswesen, 17 aus dem Bereich der veterinärbehördlichen Überwachung (Tiere, Betriebe, Lebensmittel, Futter) und 3 Datenquellen aus dem Bereich Umwelt. Ein erstes Ergebnis des Projektes ist eine Datenbank in der diese Datenquellen dokumentiert sind. Die Projekt-Datenbank ermöglicht die Suche nach Datenquellen, in denen bestimmte Erreger dokumentiert sind. In der Datenbank sind aktuelle mehr als 300 Erreger-Datensätze enthalten, die 150 unterschiedliche Erregerarten abbilden. Die Erreger, die in den meisten Datenquellen (DQ) vorkommen sind, E. coli (13 DQ), Campylobacter (9 DQ), MRSA (9 DQ), Salmonella (9 DQ), Staphylococcus (8 DQ).

Neben der Erfassung weiterer Datenquellen werden derzeit am Beispiel von Campylobacter spp. Originaldaten auf Datenqualität und -vollständigkeit geprüft und analysiert, ob es z.B. zeitliche Zusammenhänge von Nachweisen in unterschiedlichen Datenquellen gibt.

Im Rahmen des BVÖGD-Kongresses möchten wir einen Überblick der One Health-relevanten Datenquellen in Deutschland und Niedersachsen geben und die aktuellen Ergebnisse der Datenanalyse vorstellen.

Interessenskonflikte Hiermit erklären die Autoren, dass zum Projekt und dessen Vorstellung keine Interessenkonflikte vorliegen.

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
26. April 2022