Entwicklung einer Software zur Unterstützung der Prozesse im Gesundheitsamt der Stadt Köln in der SARS-CoV-2-Pandemie, Digitales Kontaktmanagement (DiKoMa)

Neuhann, Florian; Buess, Michael; Wolff, Anna; Pusch, L.; Kossow, Annelene; Winkler, Markus; Demir, J.; Beye, Mamadou; Wiesmüller, Gerhard Andreas; Nießen, Johannes; Bücher, F.

doi:10.25646/6923

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“…Im Zuge des Ausbruchs entwickelte die Stadt Köln eine Software („Digitales Kontaktmanagement DiKoMa“) zur Dokumentation und zum Fallmanagement [ 15 ]. Relevante und meldepflichtige Informationen gemäß den Vorgaben des IfSG aller gemeldeten COVID-19-Fälle und deren Kontaktpersonen werden in DiKoMa erfasst.…”

Section: Methodenunclassified

Die zeitlich-räumliche Verteilung von COVID-19 in Köln und beeinflussende soziale Faktoren im Zeitraum Februar 2020 bis Oktober 2021

Neuhann

Ginzel

Buess

et al. 2022

Bundesgesundheitsbl

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Zusammenfassung Hintergrund und Ziele Schon in der frühen Phase der global sehr verschieden verlaufenden COVID-19-Pandemie zeigten sich Hinweise auf den Einfluss sozioökonomischer Faktoren auf die Ausbreitungsdynamik der Erkrankung, die vor allem ab der zweiten Phase (September 2020) Menschen mit geringerem sozioökonomischen Status stärker betraf. Solche Effekte können sich auch innerhalb einer Großstadt zeigen. Die vorliegende Studie visualisiert und untersucht die zeitlich-räumliche Verbreitung aller in Köln gemeldeten COVID-19-Fälle (Februar 2020–Oktober 2021) auf Stadtteilebene und deren mögliche Assoziation mit sozioökonomischen Faktoren. Methoden Pseudonymisierte Daten aller in Köln gemeldeten COVID-19-Fälle wurden geocodiert, deren Verteilung altersstandardisiert auf Stadtteilebene über 4 Zeiträume kartiert und mit der Verteilung von sozialen Faktoren verglichen. Der mögliche Einfluss der ausgewählten Faktoren wird zudem in einer Regressionsanalyse in einem Modell mit Fallzuwachsraten betrachtet. Ergebnisse Das kleinräumige lokale Infektionsgeschehen ändert sich im Pandemieverlauf. Stadtteile mit schwächeren sozioökonomischen Indizes weisen über einen großen Teil des pandemischen Verlaufs höhere Inzidenzzahlen auf, wobei eine positive Korrelation zwischen den Armutsrisikofaktoren und der altersstandardisierten Inzidenz besteht. Die Stärke dieser Korrelation ändert sich im zeitlichen Verlauf. Schlussfolgerung Die zeitnahe Beobachtung und Analyse der lokalen Ausbreitungsdynamik lassen auch auf der Ebene einer Großstadt die positive Korrelation von nachteiligen sozioökonomischen Faktoren auf die Inzidenzrate von COVID-19 erkennen und können dazu beitragen, lokale Eindämmungsmaßnahmen zielgerecht zu steuern.

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Section: Methodenunclassified

Die zeitlich-räumliche Verteilung von COVID-19 in Köln und beeinflussende soziale Faktoren im Zeitraum Februar 2020 bis Oktober 2021

Neuhann

Ginzel

Buess

et al. 2022

Bundesgesundheitsbl

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“…Moreover, until October 2020, this period could last for several weeks in families that could not be physically separated. All data were recorded using a specially programmed software, the digital contact management system (DiKoMa) of the Cologne Public Health Department [21].…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Stay at Home Order—Psychological Stress in Children, Adolescents, and Parents during COVID-19 Quarantine—Data of the CoCo-Fakt Cohort Study, Cologne

et al. 2022

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Measures taken to contain the COVID-19 pandemic are particularly stressful for families. Limited data is available regarding the effects of a mandatory quarantine on the psychological stress of children, adolescents and their parents. Quarantined individuals participating in the online-based CoCo-Fakt study had at least one child <3, 3 to <6, 6 to <10, 10 to <14 and 14 to <16 years old (n = 2153). Parents were asked about how often their children felt nervous, anxious, or tense, down or depressed, lonely or physical reactions occur. A relative sum score characterizing psychosocial stress was determined and related to parents’ socio-demographic factors, psychosocial distress, coping strategies and resilience. Parents reported significantly higher psychological stress if at least one child was quarantined. Parents’ relative psychological stress sum score had the strongest influence on the psychological state of the children across all age groups (β = 0.315–0.457) besides male sex of the reporting parent, no partnership, low to medium socioeconomic status, lower resilience and coping scores, and parents quarantined as close contacts. The variance in the linear regression models was between 17.8% and 31.4%. These findings highlight that the entire family system must be considered during official mandatory quarantines.

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“…Data were collected from 17 December 2021 to 6 January 2022—a period during which the Omicron variant is assumed to have been the most prevalent strain (between approximately 20% in calendar week 50/2021 up to approximately 80% in calendar week 1/2022 [ 13 ]). In this period, we identified 206 unvaccinated infected persons ≥ 18 years of age within the DiKoMa registry ( Figure 1 ; [ 14 ]). Four of them were excluded who only had contacts outside of Cologne, our area of responsibility.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Vaccination and Transmission Risk during the Outbreak of B.1.1.529 (Omicron)

Grüne¹,

Grüne²,

Kossow³

et al. 2022

Vaccines

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Since its first description in November 2021, the SARS-CoV-2 variant of concern Omicron (B.1.1.529) has emerged as the dominant strain in the COVID-19 pandemic. To date, it remains unclear if boosted vaccination protects against transmission. Using data from the largest German Public Health Department, Cologne, we analyzed breakthrough infections in booster-vaccinated infected persons (IP; booster-vaccinated group (BVG); n = 202) and fully vaccinated, not boosted SARS-COV2-positive patients (>3 month after receiving the second dose; unboosted, fully vaccinated group (FVG); n = 202) to close contacts compared to an age- and sex-matched unvaccinated control group (UCG; n = 202). On average, IPs had 0.42 ± 0.52 infected contacts in relation to the total number of contacts in the BVG vs. 0.57 ± 0.44 in the FVG vs. 0.56 ± 0.43 in the UVG (p = 0.054). In the median test, pairwise comparison revealed a significant difference between the BVG and both other groups; no difference was found between the fully vaccinated and the unvaccinated control group. Now, these findings must be verified in larger samples, considering the role of Omicron subvariants and the vaccination status of the contact person. However, the importance of the booster vaccination in breaking possible chains of infection in the immune escape variant Omicron is obvious.

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Entwicklung einer Software zur Unterstützung der Prozesse im Gesundheitsamt der Stadt Köln in der SARS-CoV-2-Pandemie, Digitales Kontaktmanagement (DiKoMa)

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Die zeitlich-räumliche Verteilung von COVID-19 in Köln und beeinflussende soziale Faktoren im Zeitraum Februar 2020 bis Oktober 2021

Die zeitlich-räumliche Verteilung von COVID-19 in Köln und beeinflussende soziale Faktoren im Zeitraum Februar 2020 bis Oktober 2021

Stay at Home Order—Psychological Stress in Children, Adolescents, and Parents during COVID-19 Quarantine—Data of the CoCo-Fakt Cohort Study, Cologne

Vaccination and Transmission Risk during the Outbreak of B.1.1.529 (Omicron)

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