[Analysis Of Data Quality/Completeness In Covid-19 Cases: Why A Digital Integrated Data Collection Is Also Necessary For Pandemic Control]

Gesundheitswesen. 2024 Jun;86(6):442-446. doi: 10.1055/a-2234-6894. Epub 2024 Apr 10.
[Article in German]

Abstract

Background: Epidemiological data on the corona pandemic collected in the public health sector in Germany have been less useful in estimating vaccine effectiveness and clinical outcomes compared to other countries.

Methods: In this retrospective observational study, we examined the completeness of selected own data collected during the pandemic. Information on the important parameters of hospitalization, vaccination status and risk factors for severe course and death over different periods were considered and evaluated descriptively. The data are discussed in the extended context of required digital strategies in Germany.

Results: From January 1, 2022 to June 30, 2022, we found 126,920 administrative procedures related to COVID-19. With regard to the data on hospitalization, in 19,749 cases, it was stated "No", in 1,990 cases "Yes" and in 105,181 cases (83+%) "Not collected" or "Not ascertainable". Concerning vaccinations, only a small proportion of procedures contained information on the type of vaccine (11.1+%), number of vaccinations (4.4+%) and date of the last vaccination (2.1+%). The completeness of data on chronic conditions/risk factors in COVID-19-related deaths decreased over four consecutive periods between 2020 and 2022 as case numbers increased.

Conclusion: Future strategies taking into account meaningfulness and completeness of data must comprise modern technical solutions with digital data collection on infections without putting the principle of data protection at risk.

Hintergrund: Verfügbare epidemiologische Daten zur Corona-Pandemie in Deutschland haben im internationalen Vergleich in Bezug auf klinische Auswirkungen und Impfstoffeffektivität eine geringe Aussagekraft.

Methoden: Wir untersuchten in dieser retrospektiven Beobachtungsstudie exemplarisch die Vollständigkeit ausgewählter eigener in der Pandemie erhobener Daten. Hierfür wurden Angaben zu den wichtigen Parametern Hospitalisierung, Impfstatus und Risikofaktoren für schweren Verlauf und Tod aus unterschiedlichen Perioden herangezogen und deskriptiv ausgewertet. Die Daten werden im erweiterten Kontext geforderter digitaler Strategien in Deutschland diskutiert.

Ergebnisse: Es wurden für den Zeitraum 01.01.2022 bis 30.06.2022 126.920 Meldevorgänge unter der Erkrankung COVID-19 gefunden. Bei den Daten zur Hospitalisierung enthielten 19.749 Vorgänge die Angabe „Nein“, 1.990 Vorgänge „Ja“ und 105.181 Vorgänge (83+%) die Angaben „nicht erhoben“ oder „nicht ermittelbar“. Auch bei den Angaben zu Impfungen fanden sich nur in einem geringen Prozentsatz Informationen zu Impfstoff (11,1+%), Anzahl der Impfungen (4,4+%) und Datum der letzten Impfung (2,1+%). Die Vollständigkeit von Angaben zu Vorerkrankungen bei COVID-19-bezogenen Todesfällen nahm im Verlauf von vier aufeinanderfolgenden Perioden zwischen 2020 und 2022 mit zunehmendem Fallaufkommen ab.

Schlussfolgerung: Künftige Strategien müssen unter dem Aspekt der Aussagekraft und Datenvollständigkeit zeitgemäße technische Lösungen mit zentraler Datenerfassung zu Infektionsfällen beinhalten, ohne das Prinzip des Datenschutzes zu gefährden.

Publication types

  • Observational Study
  • English Abstract

MeSH terms

  • COVID-19 Vaccines
  • COVID-19* / epidemiology
  • COVID-19* / mortality
  • COVID-19* / prevention & control
  • Data Accuracy*
  • Data Collection / methods
  • Data Collection / standards
  • Germany / epidemiology
  • Hospitalization / statistics & numerical data
  • Humans
  • Pandemics* / prevention & control
  • Pandemics* / statistics & numerical data
  • Retrospective Studies
  • SARS-CoV-2

Substances

  • COVID-19 Vaccines