Kaj hočemo jutri?
V slovo eni GSheet tabeli, 3. del
Part III: kakšne so želje @sledilnik za 2021.
V Part I in II smo opisali trenutno stanje, v tej niti pa bom povzel naše želje po podatkih, ki smo jih izrazili že za projekt COVID vigilance.
Resnično si želimo, da te podatke uredimo za 2021.
1/15
Trenutno si vsi želijo podatke od cepljenju.
Verjamemo, da bomo te podatke lahko v sumarni obliki dobili od @NIJZ_pr preko že znanega eRCO sistema.
Ampak nas najbolj zanimajo predvsem podatki o testiranju in novih primerih…
nijz.si/sl/elektronski…
2/15
Podatki o testiranih po starosti in spolu, občini, skupinah (zdravstvo, DSO zaposleni, DSO oskrbovanci, šolstvo, podjetja…) in razlogu za test (simptomi, asimptomatski, ponovitveni, prihod iz tujine…).
Primer iz Nove Zelandije.
health.govt.nz/our-work/disea…
Tako bi bolje razumeli koliko se testira posamezne skupine in iz kje izhajajo novi primeri. Šele potem bi bili podatki o deležu pozitivnih na posamezni skupini res zanimivi.
Za antigenske teste rabimo podatke ločene tudi po tipu/proizvajalcu testa.
gov.si/assets/ministr…
Želeli bi si tudi podatke po posameznem laboratoriju, vstopni točki in/ali odvzemnem mestu saj bi lahko bolje zaznavali lokalne izbruhe in povečanja priliva novih primerov.
Do 2.12. smo imeli podatke vsaj za posamezne PCR laboratorije, žal pa te razdelitve nimamo več. 5/15
Čas od pojavitve simptoma do potrditve (poz.test). Tudi čas od os.zdravnika, brisa, rezultata testa do epidemiološke obravnave. Za posamezno vstopno točko.
Tako bi razumeli kako učinkovit je odvzem, testiranje in sledenje.
Že potrditev na dan simptoma bi izboljšala napovedne modele. 5/15
Preden se odprejo šole, želimo da @MIZS_RS začne poročati o okužbah in karantenah po razredih in po posameznih šolah. Šole to že poročajo ministrstvu, samo ti podatki se ne objavljajo.
Ljudje pa potrebujemo lokalizirano informacijo za oceno tveganja. 6/15
Potrjeni primeri po posameznem DSO, ločeno na oskrbovance in zaposlene. Te podatke smo delno prejemali do 11.10. po tem pa ne več.
S temi podatki bi lahko bolje ocenili rizike v posamezni občini: trenutno en DSO lahko prikaže občino bistveno slabše kot je v resnici. 7/15
Potrjeni primeri po drugih žariščih (podjetja, organizacije, dogodki, klastri…) in lokacijah okužbe.
NIJZ nekaj teh podatkov podaja na sumarni ravni, ampak samo tedensko.
Takšni podatki bi bili lahko uporabni tudi za analize učinkovitosti ukrepov (sprememba trenda). 8/15
Podatki o izdanih predlogih za karanteno, po možnosti tudi podatki o številu predlogov na posamezni primer.
Tako bi razumeli, kako velike potencialne super prenašalce imamo in koliko potencialno rizičnih smo umaknili iz obtoka.
To je žal mogoče šele, ko imamo epi.sledenje. 9/15
Za vsakega hospitaliziranega bi si želeli podatke o spolu, starosti in občini.
Tako bi lahko ocenili kakšen delež potrjenih primerov rabi hospitalizacijo in glede na starostne skupine in dejanske podatke vgradili precej boljše predpostavke v napovedne modele. 10/15
Za poročanje po bolnišnicah (COVID in negovalne) ter oddelkov intenzivne terapije pa bi si želeli, da se poročajo podatki o prehodih med oddelki (sprejem, odpust, umrli): negovalni, akutni, EIT.
Število dni na posameznem oddelku za ozdravljene (odpust) in umrle. 11/15
Pa še nekaj malenkosti:
Poročanje o umrlih bi si ponovno želeli po občinah — od 13.12. dobivamo poročilo samo po regijah, zato ne moremo več osveževati podaktov na posamezni občini. 12/15
Oceno za aktivne primere na @sledilnik trenutno delamo sami na podlagi priporočika ECDC.
Ocena se razlikuje od @NIJZ_pr ocene, ker so tam odšteti tudi novi primeri, ki so umrli prvih 14 dneh. Ker mi tega podatka nimamo, bi želeli celotno zgodovino za aktivne in prebolele. 13/15
Vem, da smo prepozni, da bi želje napotili na Božička, zato upamo, da jih slišijo odgovorni in nas mogoče že v kratkem razveselijo s kakšnim novim podatkovnim virom.
V 2021 bomo na @sledilnik dodajali samo še strojno berljive vire. Za ročno delo počasi zmanjkuje energije. 14/15
Hvala vsem v zdravstvu, DSO in javni upravi, ki razumete pomen dostopa do odprtih podatkov in pomena le-teh za uspešno obvladovanje epidemije.
Verjamem, da bomo v 2021 še bolj uspešno sodelovali in da skupaj obrnemo trend.
Srečno 2021 in ostanite zdravi! 15/15
Povezava na Part II: o luči na koncu tunela 👇🧵
Povezava na Part I: osmrtnica eni GSheet tabeli👇🧵
Zapis je povzetek 3. niti, ki jo je zapisal Luka Renko, nulti član skupnosti Sledilnik, na Twitterju.
Besedilo ni lektorirano.
Poudarki so dodani v uredništvu.
