Imputation des Erkrankungs-Datums bei unvollständigen Daten im Rahmen der COVID19 Epidemie, Österreich

Lukas Richter, Daniela Schmid*, Ernst Stadlober

*Korrespondierende/r Autor/in für diese Arbeit

Publikation: ArbeitspapierWorking paper

Abstract

Beim Fallbericht von meldepflichtigen Erkrankungen ist häufig das Datum der Erkrankung unvollständig oder verspätet verfügbar, sodass für zeitliche Analysen ein Ersatzdatum, wie zum Beispiel das Labormeldedatum, verwendet werden muss. Wir stellen ein statistisches Modell vor, mit dem die fehlenden Daten für das Erkran- kungsdatum basierend auf der berechneten Differenz zwischen Labormeldedatum und Erkrankungsdatum von Fallberichten mit vollständigem Daten geschätzt, sprich imputiert, werden. Das Modell wird auf den COVID19-Surveillance-Datensatz für Österreich angewandt. Die Differenz zwischen Erkrankungsdatum und Labormeldedatum betrug im Mittel 5.4 Tage, mit Variabilität nach Kalenderwoche der Epidemie: die Differenz stieg mit der Fallzahl pro Kalenderwoche. Der Fallzahlgipfel war basierend auf dem Labormeldedatum am 26.03.2020 und bezogen auf das Erkrankungsdatum, inklusive der Fälle mit imputiertem Erkrankungsdatum, bereits am 16.03.2020.

Originalsprachedeutsch
Herausgeber (Verlag)AGES- Österreichische Agentur für Gesundheit und Ernährungssicherheit
Seitenumfang8
PublikationsstatusVeröffentlicht - 4 Jun 2020

Schlagwörter

  • Reproduktionszahl
  • Epicurve

ASJC Scopus subject areas

  • !!Epidemiology
  • !!Statistics and Probability

Fields of Expertise

  • Information, Communication & Computing

Treatment code (Nähere Zuordnung)

  • Experimental

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