Cost-effectiveness of Track and Tracing Covid-19

Task_inquerito_epidemiologico

Status_Evolution

USP_history

Análise Geral

Distribuição por idade

Distribuição por datas

Distribuição por USP

Estado de Vigilância

- Distribuição dos estados de vigilância ativa, passiva, sobreativa, auto-inserção e sem vigilância em função do tempo
- Distribuição temporal da duração dos estados de vigilância ativa, passiva, sobreativa, auto-inserção e sem vigilância
- Distribuição dos estados de vigilância em função da localização do paciente
- Distribuição dos IDs positivos em função do tipo de vigilância e tipo de localização

Positivos

SINAVE Lab

- Distribuição dos positivos por data
- Distribuição dos negativos por data
- Numero de exames em função da create date
- Periodo do teste (fazer até resultado) em
função da data
- Numero médio de testes de lab por pessoa
- Distribuição temporal do numero de autotestes e PCR

SINAVE Med

- Distribuição de Notificações médicas por ID
- Distribuição temporal do número de notificações
- Distribuição temporal do número de IDs criados
- Numero de vezes em que a notificação é feita
por profissionais de saúde
- Numero de vezes em que a notificação é feita no hospital
- Numero de notificações por tipo de notificação médica

Distribuição dos positivos por data

Clusters

- Número de Contactos de Cluster em função do tipo de Cluster
- Número de Contactos de Cluster em função da USP
- Duração média do Cluster em função do tipo de Cluster
- Duração média do Cluster em função da USP
- Distribuição temporal do número de Clusters criados
- Período médio desde a criação do Cluster à positividade

Tarefas

- Distribuição temporal do numero de tarefas criadas
- Numero de chamadas perdidas por tipo de tarefa
- tabela para a tarefa Inq. Epidemiológico, que inclui, por cada USP. a duração média da realização da tarefa, a sua variância, o tempo médio desde a criação à sua realização e o número e rácio de tarefas fechadas administrativamente

Estado Pessoa/doença

- Distribuição Temporal do número de IDs curados, expostos, susceptíveis, suspeitos, infetados e mortos.
- Duração média dos estados de doença anteriormente referidos em função do tempo em semanas

Sintomas

- Numero de contactos em função do periodo de sintomas (entre data dos sintomas e teste positivo)
- Distribuição do período de sintomas para 1°, 2°, 3° episódio.

- Número de IDs que apresentaram sintomas antes e depois de testar positivo

Contactos adicionados

- Distribuição temporal do numero de contactos partilhados
- Distribuição temporal do período de isolamento
- Distribuição do número de contactos por pessoa
- Número de contactos por ID

- Número de contactos Vs. Periodo entre o contacto e a participação do contacto
- Distribuição temporal do tracing delay

- Ratio de positivos por mês
- Percentagem de Positivos por tipo de contacto

- Percentagem de Positivos por tipo de fonte
- Distribuição temporal da partilha de contactos por form, sns24 e portal

SNS24

- Distribuição temporal do numero de contactos pelo SNS24
- Distribuição do numero de contactos pelo SNS24 em função do tipo de resultado

Medicine

https://www.scimagojr.com/journalrank.php

Epidemiology

- European Journal of Epidemiology
- International Journal of Epidemiology
- Emerging Infectious Diseases (Open Access)
- Epidemics (Open Access)
- Epidemiology - Q2 Now

Public Health, Environmental and Occupational Health

- Lancet Public Health, The (Open Access)
- Annual Review of Public Health
- Eurosurveillance (Open Access)
- Epidemics
- Prevention Science
- Influenza and other Respiratory Viruses (Open Access)
- Journal of Epidemiology and Community Health
- Preventive Medicine
- Human Resources for Health (Open Access)
- Vaccine: X (Open Access)
- BMC Public Health (Open Access)
- Public Health Reviews (Open Access)
- Safety Science
- Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology
- Epidemiology and health (Open Access)
- European Journal of Public Health
- Preventive Medicine Reports (Open Access) - Q2 Now
- Journal of Infection and Public Health (Open Access)
- Critical Public Health
- Journal of Public Health
- Archives of Public Health (Open Access) - Q2 Now

Portugal

Subtópico

Outros países

Assymptomatic

Magnitude of asymptomatic COVID-19 cases throughout the course of infection: A systematic review and meta-analysis (2021) - Eficácia (Sintomas)

Clusters

Epidemiology and Regional Predictors of COVID-19 Clusters: A Bayesian Spatial Analysis Through aNationwide Contact Tracing Data (South Korea, 2021)

Effectiveness of Contact Tracing and Indicators

Effectiveness of Contact Tracing for Viral Disease Mitigation and Suppression: Evidence-Based Review (USA,2021) - Eficácia

Fundamental limitations of contact tracing for COVID-19 (Canada, 2021) - Eficácia

Successful contact tracing systems for COVID-19 rely on effective quarantine and isolation (New Zeland, 2021) - Eficácia

New Zealand EpiSurv DataSet

Data correspondente a um período em que vigoravam normas restritas de controlo, com recolher obrigatório.

O Contact Tracing embora não controle o COVID-19 por si só, permite o alívio de medidas de distanciamento impostas à população.

É de realçar que 0% de transmissão durante o isolamento é um cenário irrealista. A transmissão no isolamento aumenta com a diminuição das capacidades socioeconómica da população e aumento da insegurança no trabalho.

A fração de assintomáticos existentes diminui com a idade.

É considerado que 35% das transmissões ocorrem antes dos sintomas e que os assintomáticos têm uma capacidade de transmissão de 50% dos sintomáticos.

Quando o período de Tracing ultrapassa os 6 dias, torna-se desnecessário, porque os contatos positivos já se identificaram como casos.

Foram calculados 4 indicadores de performance:

A)- proporção de casos secundários isolados/em quarentena até aos primeiros 4 dias de isolamento/quarentena do caso index.

B)- proporção de casos secundários isolados/em quarentena até aos primeiros 4 dias pós sintomas do caso index.

C)- proporção de casos secundários com sintomas até 4 dias após a infeção do caso index.

D)- proporção de casos em quarentena antes do aparecimento de sintomas.

O indicador A) é aquele que apresenta maior correlação com o Reff.

É preferível um bom isolamento e mau contact tracing do que o contrário.

Uma quarentena mais eficiente promove menor intervalo entre infeção dos casos index e infeção dos casos secundários (ou quarentena dos casos index e quarentena dos casos secundários), uma vez que os casos index não transmitem até tão tarde e já em quarentena.

Na melhor das hipóteses, o Contact Tracing pode reduzir até 60% o Reff.

Para medir a efectividade dos sistemas de controlo do COVID-19, é essencial ter em conta os pares index-case.

A proporção de casos em quarentena antes de sintomas é um indicador pouco fiável.

Soluções de Contact Tracing automáticas (apps) têm resultados menos favoráveis, mas são uma solução útil e promissora, pelo que é essencial desenvolvimento nesta área.

Aumentar a capacidade e velocidade do Contact Tracing é mais cost-effective do que implementar medidas de distanciamento.

Contact tracing is an imperfect tool for controlling COVID-19 transmission and relies on population adherence (UK, 2021) - Eficacy

Contact tracing indicators for COVID-19: Rapid scoping review and conceptual framework (Hong Kong, 2022) - Indicadores

Contact tracing efficiency, transmission heterogeneity, and accelerating COVID-19 epidemics - Eficacy

Feasibility of controlling COVID-19 outbreaks by isolation of cases and contacts - Indicadores

Role of efficient testing and contact tracing in mitigating the COVID-19 pandemic: a network modelling study - Indicadores

Household Bubbles

The impact of contact tracing and household bubbles on deconfinement strategies for COVID-19 (Belgium, 2021)

Times, Delays and Outbreak impact

Impact of delays on effectiveness of contact tracing strategies for COVID-19: a modelling study (2020)

The impact of contact tracing and testing on controlling COVID-19 outbreak without lockdown in Hong Kong: An observational study (Hong Kong, 2022) - Eficácia

Bidirectional Tracing

Backwards contact tracing for COVID-19: analysis and review (Japan, 2020)

Introdução

1º - Importância da saúde pública
2º - Áreas onde atua a saúde pública
3º - Objetivos do estudo
4º - Descrição dos Métodos

Revisão de Literatura

1º - Estudos similares realizados em Portugal
2º - Estudos similares realizados no resto do mundo

Métodos

Resultados

Discussão

Conclusão

Título:

Efetividade do rastreio de contatos COVID-19 através do TraceCOVID-19 em Portugal

Análise Bibliográfica sobre Performance Indicators de Contact Tracing

Cálculo das variáveis que irão ser estudadas, a partir do software R

Classificação das variáveis de interesse em indicadores de estrutura, processo e outcome

Relação entre as variáveis de estrutura/processo e as variáveis de outcome

Análise das variáveis de interesse por USP

Seleção dos modelos mais interessantes, que sejam estatisticamente relevantes

Título:

Otimização do rastreio de contatos durante as vagas da pandemia COVID-19 em Portugal

Seleção das relações entre indicadores associados a custos/recursos e indicadores de outcome (obtidas no primeiro artigo)

Através do software R, determinação do ponto ótimo nas funções que determinam as relações previamente referidas

Comparação com o cenário real

Transmissibilidade durante a quarentena/isolamento

Fornecer apoios às pessoas, de forma a que consigam obter comida e um local para se isolarem completamente dos seus contatos.

Garantir estabilidade no trabalho, sem o risco de despedimento e ausência de rendimento durante a quarentena/isolamento

Falta de aderência da população às medidas e falta de partilha de contatos

Sensibilização das pessoas, leis e incentivos financeiros

Casos Assintomáticos

Testagem em massa (especialmente de grupos de alto risco)

Atrasos nos processos de testagem e tracing

Recorrer a apps de Contact Tracing (sistema híbrido).

Reduzir a cobertura do número de contatos e priorização dos contatos de alto risco e daqueles que podem facilmente gerar clusters.

Sistemas automáticos, tais como mensagens de texto com sistemas inteligentes de resposta em vez de chamadas por profissionais de saúde.

Alocação de recursos para a realização de Contact Tracing.

Colocar em quarentena e contactar os contatos de risco das pessoas com suspeita de estarem positivas

Incapacidade de cobertura dos contatos no processo de tracing

Recorrer a apps de Contact Tracing (sistema híbrido).

Sistemas automáticos, tais como mensagens de texto com sistemas inteligentes de resposta em vez de chamadas por profissionais de saúde.

Alocação de recursos para a realização de Contact Tracing.

Source: Contact tracing for COVID-19: current evidence, options for scale-up and an assessment of resources needed - ECDC

Vantagens

Não dependem da memória das pessoas (especialmente no caso de pessoas idosas ou doentes)

Permitem o rastreamento de contatos desconhecidos que ocorrem em locais públicos.

Permitem aumentar a velocidade do processo de Tracing

Podem automaticamente notificar os contatos através de mensagem na app.

Limitações

Questões de privacidade e segurança dos dados.

Incapacidade de utilização da app por parte da população idosa.

Incapacidade de obtenção de dispositivos móveis (smartphone) por parte da população mais desfavorecida.

Impossibilidade de ter a população em permanente contato com os seus smartphones (ex.: Em certas situações os profissionais de saúde não podem estar na posse dos seus dispositivos móveis)

Impact of delays on effectiveness of contact tracing strategies for COVID-19: a modelling study (2020) -> Privacidade

- Backward Contact Tracing

- Monitorização e avaliação do processo de Contact Tracing realizado (cálculo do limite de capacidade, monitorização do confirmation delay).

Indicadores de processo

performance de investigação de casos

performance de identificação de contatos

Indicadores de output

performance de isolamento de casos

performance de quarentena de contatos

- Percentage of cases with identified contacts
- Average number of close contact per case
- Percentage of close contact traced and quarantined
- Percentage of new cases that were known close contact

Source: SARS-CoV-2 Catalonia contact tracing program: evaluation of key performance indicators

- Confirmation Delay (~Testing Delay)

The impact of multiple non-pharmaceuticalinterventions on controlling COVID-19 outbreakwithout lockdown in Hong Kong: A modelling study

- Total Delay
- Case interview to contact interview
- Case specimen collection to contact interview
- Case symptom onset to contact interview
- Symptom onset to interview date (Total Delay)
- Specimen collection to interview date
- Specimen collection to state notification
- State notification to interview (Tracing Delay)
- Symptom onset to specimen collection

Source: COVID-19 Contact Tracing Outcomes in Washington State, August and October 2020

Testing Delay

Source: Contact tracing efficiency, transmission heterogeneity, and accelerating COVID-19 epidemics

Diferentes timings e possíveis atrasos no processo de Test and Tracing.

Sensitivity: Estimar a proporção de indivíduos não abrangidos pelo sistema de Contact Tracing

Source: Sensitivity of contact-tracing for COVID-19 in Thailand: a capture-recapture application (2022)

- Número de Casos com Contact Tracing completo por dia
- Tempo desde os sintomas até ao teste positivo (Testing Delay)
- Tempo da execução do teste ao resultado positivo
- Tempo desde a identificação dos contatos ao seu isolamento.
- Proporção de contatos identificados que foram rastreados.
- Proporção de possíveis casos que foram testados.
- Proporção de contatos a aderir à quarentena.
- Tempo desde a notificação de caso pela USP até à identificação de contatos.

Source: Monitoring and evaluation of contact tracing: Contact Tracing for COVID-19: Evaluating System Performance (2021)

Período entre aparecimento de sintomas e resultado de teste positivo (= Testing Delay).
Proporção elevada de casos previamente registados como contatos de alto risco e Racio de ataque secundário (SAR)

Source: COVID-19 contact tracing in Belgium: main indicators and performance (January-September 2021)

Testing Delay (embora o Tracing Delay também seja relevante)

Source: Impact of delays on effectiveness of contact tracing strategies for COVID-19: a modelling study (2020)

Testing Delay (período entre aparecimento de sintomas e teste positivo) e Tracing Delay (Período entre resultado positivo e contactar os contatos)

Source: Impact of delays on effectiveness of contact tracing strategies for COVID-19: a modelling study (2020)

Confirmation Delay (período entre os sintomas e a confirmação de caso positivo ( ~ Testing Delay )) e percentagem de casos com Confirmation Delay

Source: The impact of contact tracing and testing on controlling COVID-19 outbreak without lockdown in Hong Kong: An observational study (Hong Kong, 2022)

Período entre sintomas e isolamento
(Considerando o isolamento imediato dos casos positivos -> = Testing/Confirmation Delay)

- Mean number of contacts per individual with COVID-19 who listed contacts
- Individuals with COVID-19 reporting no contacts
- Mean Household/Non-Household contacts
- Age, Sex and Race

Source: COVID‑19 Case Investigation and Contact Tracing in Central Washington State, June–July 2020

Proporção de casos secundários isolados/em quarentena até aos primeiros 4 dias de isolamento/quarentena do caso index.

Source: Successful contact tracing systems for COVID-19 rely on effective quarantine and isolation (New Zeland, 2021)

Total Delay

Source: Role of efficient testing and contact tracing in mitigating the COVID-19 pandemic: a network modelling study

Total Delay

Source: Feasibility of controlling COVID-19 outbreaks by isolation of cases and contacts

Source: Contact tracing indicators for COVID-19: Rapid scoping review and conceptual framework (Hong Kong, 2022)

Proporção de casos gerados a partir da lista de contactos.

Período entre os sintomas e a confirmação do caso positivo
( = Confirmation Delay )

Proporção de Contatos monitorizados durante 14 dias.

Proporção de Contatos identificados e isolados durante as primeiras 48h após o resultado do teste do caso index.

Proporção de casos confirmados e prováveis entrevistados acerca dos contatos durante as primeiras 24h após o resultado do teste.

Percentagem de casos positivos isolados até 24h depois do resultado do teste.

Número de profissionais responsáveis pelo processo de Contact Tracing por 100.000 habitantes.

Source: Considerations for implementing and adjusting public health and social measures in the context of COVID-19 (June,2021)

Análise das Tarefas por USP, através do software R

- Tarefa Inquérito Epidemiológico e rastreio de contactos
- Adição de contactos de baixo e alto risco

- Cálculo da execução e tempo médio dos processos por USP
- Cálculo do número de profissionais de saúde envolvidos no processos por USP

Análise da amostra por USP, através do software R

- Distribuição por idades
- Número de IDs considerados/casos de infeção (incluindo reinfeção)
- Curva epidemiológica (incidência)
- Sintomatologia.
- % de vacinados por USP ao longo do tempo ??
- Tipo de contactos de baixo e alto risco e isolamento/testagem

Caracterização da amostra por USP

-> Quais os ganhos/outcomes alcançáveis (Ex.: quantos casos seriam evitados) se a efetividade (estruturas/processos) do Contact Tracing se mantivesse constante nas diferentes fases pandémicas

-> Qual a efetividade ideal e qual a relação custos/recursos óptima para o Contact Tracing nas diferentes fases/condições da pandemia

Introdução

Subtópico

Metodologia

1º Parágrafo - Descrição da Amostra
2º Parágrafo - Descrição da organização e estrutura de dados
3º Parágrafo - Descrição da classificação das variáveis de interesse em indicadores de estrutura, processo e outcome

Tabela com todos os indicadores a analisar nas linhas e todas as variáveis de outcome nas colunas

Resultados

Esquema com a seleção dos gráficos que apresentam relações mais relevantes e os respetivos valores estatisticos.

Discussão

Conclusão

-> Quais os ganhos/outcomes alcançáveis (Ex.: quantos casos seriam evitados) se a efetividade (estruturas/processos) do Contact Tracing se mantivesse constante nas diferentes fases pandémicas

-> Qual a efetividade ideal e qual a relação custos/recursos óptima para o Contact Tracing nas diferentes fases/condições da pandemia

Comparação com o cenário de efetividade máxima do Contact Tracing

Estimar outcomes caso os indicadores (e a eficiência) fossem iguais em outbreak e fora de outbreak
=
eficiência máxima

Analysis of COVID-19 contact tracing data from Ireland, Italy and Spain

COVID-19 contact tracing in Belgium: main indicators and performance, January – September 2021

Vaccine effectiveness against infection and onwards transmission of COVID-19: Analysis of Belgian contact tracing data, January - June 2021

Ireland:

- The data in Ireland is collected nationally.

- Contact tracing data is usually entered by the contact tracers into a web-based platform calledtheCOVIDCare Tracker (CCT) while the contact tracer is speaking to the COVID-19 case or contact.

- They collect data oncases and close contacts,includingdemographic information, the type of contact, date of last exposureto the case,as well as the setting of the exposure (e.g. household, healthcare setting, etc.). They also collect clinical data (comorbidities) and whether contacts developed symptoms or not.

Italy:

- Data collection varies from region to region and between local health units. Many local health units collect data inspreadsheets (e.g.MicrosoftExcel)and in some otherareas the systemsarenot digitalised. Other regions have developed specific digital platforms to collect contact tracingdata. TheMinistry of Health and the National Institute for Health offered Go.Datato the regions to manage contact tracingand,whilesome local health units have been using it, the use has been inconsistent.

Thedatabase collating this data should contain information on demographics, contacts, dates and times(includingthedate of last exposure to the case, as well as the frequency and duration of such exposure),as well as the context of the exposure (e.g.household, work, hospital). They are also asked to collect clinical data (comorbidities) and whether contactsdeveloped symptoms or not.

Spain:

- A few regions have adopted Go.Data, while others have developed their own digital platforms. Some regions have outsourced contact tracing to call centres and others have used less flexible systems to collect contact tracing information.

- The data flow depends on the data collection system. In some regions, the local health units are responsible for data collection and for sharing information attheregional level.In others, contact tracers enter the data in real-timeat the regional level. Once a week, the regional services report the number of close contacts who became cases to the Coordination Centre for Health Alerts and Emergencies of the Ministry of Health.

Belgium:

- A contact tracing system to limit thespread of COVID-19 in Belgium is in place since May 2020.

- Sciensano (the Belgian institute for health) has a legally determined surveillance task in the context of public health.

- Sciensano gathers National data from testing, contact tracing and vaccination. The data are centralized in one datawarehouse .

- The contact tracing data includes results of inter-views (calls) with COVID-19 cases about possible COVID-19 related symptoms (anosmia, cough, head-ache, runny nose, muscle pain, sore throat, fever, and diarrhea), self-reported suspected place of infection, and their contacts during the infectious period

1) Role of efficient testing and contact tracing in mitigating the COVID-19 pandemic: A network modelling study

2) Successful contact tracing systems for COVID-19 rely on effective quarantine and isolation (New Zeland, 2021)

3) Comparison of Estimated Effectiveness of Case-Based and Population-Based Interventionson COVID-19 Containment in Taiwan (2021)

4) The impact of contact tracing and testing on controlling COVID-19 outbreak without lockdown in Hong Kong: An observational study (Hong Kong, 2022)

5) Impact of delays on effectiveness of contact tracing strategies for COVID-19: a modelling study (2020)

6) COVID-19 contact tracing in Belgium: main indicators and performance (January-September 2021)

7) Monitoring and evaluation of contact tracing: Contact Tracing for COVID-19: Evaluating System Performance (2021)

8) Contact tracing efficiency, transmission heterogeneity, and accelerating COVID-19 epidemics

9) SARS-CoV-2 Catalonia contact tracing program: evaluation of key performance indicators

10) Feasibility of controlling COVID-19 outbreaks by isolation of cases and contacts

11) COVID-19 Contact Tracing Outcomes in Washington State, August and October 2020

12) The impact of multiple non-pharmaceuticalinterventions on controlling COVID-19 outbreakwithout lockdown in Hong Kong: A modelling study

13) Sensitivity of contact-tracing for COVID-19 in Thailand: a capture-recapture application (2022)

14) COVID‑19 Case Investigation and Contact Tracing in Central Washington State, June–July 2020

Colocar uma tabela com o número de vezes que cada indicador foi utilizado

Subtópico

Testar muito cedo ou muito tarde pode prejudicar a eficácia do processo de testagem, uma vez que pode aumentar drasticamente o número de falsos negativos

CONTACT TRACING IN THE CONTEXT OF COVID-19 IN THE REGION OF THE AMERICAS Complement to the WHO Interim Guidance on Contact Tracing