Datov a informan zkladna pro management pandemie COVID19

Datová a informační základna pro management pandemie COVID-19 Informační systém COVID-19 a zajištění včasné detekce rizik

Úvodem: role ÚZIS ČR v řešení epidemie COVID 19 NZIS ISIN Správce a provozovatel Národního zdravotnického informačního systému Provozovatel Informačního systému infekčních nemocí Postup a podmínky správy a přístup k těmto údajům jsou komplexně upraveny v § 70– 78 z. č. 372 / 2011 Sb. (z. o zdravotních službách a podmínkách jejich poskytování), ve znění pozdějších předpisů a jeho prováděcími předpisy. § § § Národní registr poskytovatelů zdravotních služeb (NRPZS) Národní registr zdravotnických pracovníků (NRZP) Národní registr hrazených zdravotních služeb (NRHZS) Národní registr hospitalizovaných (NRHOSP) List o prohlídce zemřelého (LPZ) Účelem zjišťování je získávání informací o výskytu infekčních onemocnění k posouzení vývoje epidemiologické situace na území ČR, ke sledování zdravotního stavu obyvatelstva a k řízení poskytovaní zdravotní péče. Statistickou jednotkou je vybraná infekční nemoc. Hlásí se potvrzené onemocnění, podezření z onemocnění, nosičství, úmrtí. Zákon č. 258/2000 Sb. , o ochraně veřejného zdraví, ve znění pozdějších předpisů

Datová a informační základna pro management pandemie COVID-19 Nezbytný úvod – informační vstupy

Sledujeme infekční respirační onemocnění, vysoce nakažlivé, v citlivé populaci S jedinci bez choroby I 1 I 2 Příznaky onemocnění Izolace Bez příznaků Nakažliví Bez příznaků I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 I 8+ Den od infekce R 0 Nákaza nových jedinců Rsubkl konec infekce subklinický průběh S – populace obyvatel bez onemocnění In – infikovaní pacienti n-tý den od infekce Rsubkl – nemocní pacienti nezachycení kvůli bezpříznakovému průběhu onemocnění R – nemocní pacienti zachycení testováním – potvrzené případy Potvrzené případy onemocnění R laboratorní detekce COVID-19 pozorovatelná charakteristika

Sledujeme infekční respirační onemocnění, vysoce nakažlivé, v citlivé populaci • Reprodukční číslo • představuje průměrný počet dalších osob, které přímo nakazí jeden infikovaný pacient • základní reprodukční číslo udává počáteční hodnotu v dané populaci před přijetím ochranných opatření, postupně by se mělo snižovat na tzv. efektivní reprodukční číslo, které odpovídá pomalejšímu šíření epidemie díky přijatým opatřením • v modelovém hodnocení představuje klíčový parametr infekčnosti onemocnění a zároveň zohledňuje přijatá opatření v čase • Inkubační doba • představuje časový interval mezi infekcí a prvními příznaky onemocnění • v modelovém hodnocení umožňuje odhadovat dosud nepotvrzené případy nákazy a šíření nákazy v infekční fázi inkubační doby pacienta • Sériový interval • představuje interval mezi nástupem příznaků nakažlivého jedince a prvním nástupem příznaků nakažené osoby • v modelovém hodnocení představuje rychlost šíření nákazy mezi jedinci • Subklinický průběh • představuje infekci u pacienta, který nemá žádné či minimální příznaky onemocnění • v modelovém hodnocení představuje klíčový parametr odhadu podílu osob, které nemají potvrzenou nákazu • Infekční doba • představuje časový interval nakažlivosti infikovaného pacienta • v modelovém hodnocení představuje nepostradatelnou informaci o délce možného šíření nákazy • Efektivita testování • představuje efektivitu/míru „protestovanosti“ populace s příznaky onemocnění • v modelovém hodnocení výrazně ovlivňuje výsledné odhadované počty potvrzených případů • Import nákazy, forma šíření • představují potvrzené nákazy onemocnění u pacientů v ČR, kteří byli infikování v zahraničí • v modelovém hodnocení představují importované případy vstupní informaci pro modelování šíření nákazy v ČR

Časový profil záchytů odráží intervalové charakteristiky šíření Bez příznaků Nakažliví Bez příznaků S jedinci bez choroby Detekce nových případů I 1 I 2 Potvrzené případy onemocnění I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 I 8+ Den od infekce Příklad 1 R laboratorní detekce COVID-19 Příklad 2 Čas

5. 1 5. . 20 2 2 5. . 20 0 3 2 5. . 20 0 4 2 5. . 20 0 5 2 5. . 20 0 6. 20 5. 20 7 2 5. . 20 0 8. 20 5. 9. 2 20 1 0 5. 0. 2 20 11 02 5. . 2 0 1 0 5. 2. 2 20 1 0 5. 3. 2 20 14 02 5. . 2 0 1 0 5. 5. 2 20 16 02 5. . 2 0 1 0 5. 7. 2 20 1 0 5. 8. 2 20 1 0 5. 9. 2 20 2 0 5. 0. 2 20 21 02 5. . 2 0 5. 2. 2 20 23 02 5. . 2 0 5. 4. 2 20 2 0 5. 5. 2 20 2 0 5. 6. 2 20 2 0 5. 7. 2 20 28 02 5. . 2 0 5. 9. 2 20 3 0 5. 0. 2 20 31 02 6. . 20 0 1 2 6. . 20 0 2 2 6. . 20 0 3 2 6. . 20 0 4 2 6. . 20 0 5 2 6. . 20 0 6. 20 7 2 6. . 20 0 8 2 6. . 20 0 6. 9. 2 20 1 0 6. 0. 2 20 1 0 6. 1. 2 20 1 0 6. 2. 2 20 1 0 6. 3. 2 20 1 0 6. 4. 2 20 1 0 6. 5. 2 20 1 0 6. 6. 2 20 17 02 6. . 2 0 1 0 6. 8. 2 20 1 0 6. 9. 2 20 2 0 6. 0. 2 20 2 0 6. 1. 2 20 2 0 6. 2. 2 20 2 0 6. 3. 2 20 2 0 6. 4. 2 20 2 0 6. 5. 2 20 2 0 6. 6. 2 20 2 0 6. 7. 2 20 2 0 6. 8. 2 20 29 02 6. . 2 0 30 02 7. . 20 0 1 2 7. . 20 0 2 2 7. . 20 0 3 2 7. . 20 0 4 2 7. . 20 0 5. 20 7. 20 6 2 7. . 20 0 7 2 7. . 20 0 8. 20 7. 9. 2 20 1 0 7. 0. 2 20 11 02. 2 0 02 0 Počet osob s COVID-19 0 2 * Výpočet funkcí estimate_R v software R (balíček Epi. Estim), 14 denní časové okno, předpoklad rozdělení sériového intervalu: průměr 4. 8, SD 2. 3 (Nishiura et al. , 2020 ), odhad uveden jako medián a 2, 5%-97, 5% kvantily 4 12 11 11 10 9 8 8 7 6 5 4 3 4 7 15 20 19 19 26 24 24 25 4 5 10 30 2 1 0 1 1 2 2 1 0 1 1 1 0 0 0 2 2 1 0 6 15 5 4 1 0 2 2 3 1 0 0 0 1 0 5 4 3 5 8 10 0 1 0 Příklad časového vývoje: okres Frýdek-Místek Aktuální odhad R pro populaci okresu Frýdek-Místek 1, 03 (95% IS 0, 87 -1, 21)* Denní počet osob s nově prokázanou nákazou COVID-19

Datová a informační základna pro management pandemie COVID-19 Informační systém COVID-19

Informační systém COVID-19: hlavní domény Epidemiologie nemoci Identifikace populačních rizik ü Identifikace clusterů ü Záchyty kontaktů predikce potřebných kapacit Lůžková a sociální péče: on-line řízení kapacit ü Riziko hospitalizace ü Těžké průběhy nemoci Zdravotní rizika ü Uzdravení vs. zemřelí ü Záchyty onemocnění Testovací strategie: on-line řízení kapacit Nemocnost asociovaná s COVID-19 optimalizace sledování dle míry rizika

NÁRODNÍ HYGIENICKÝ INFORMAČNÍ SYSTÉM (NHIS) Online dispečink intenzivní péče Reportovací systém pro nemocnice a regiony ČR Aplikace chytré karantény 2. 0 On-line řízení kapacit a management epidemie Reportovací systém pro řídící týmy a KHS

NÁRODNÍ HYGIENICKÝ INFORMAČNÍ SYSTÉM (NHIS) Online dispečink intenzivní péče Reportovací systém pro nemocnice a regiony ČR Aplikace chytré karantény 2. 0 m é t cí s y o s í em n ač h n m íc r o čn f In fek in On-line řízení kapacit a management epidemie Reportovací systém pro řídící týmy a KHS ý k c i n m t o té v a ys r d ís z í čn n d a o r rm á N nfo i

Komponenty systému ISIN-COVID 19 Denní a průběžné hlášení Nemocnice COVID-19: Lůžková péče Hospitalizace Pacient Vývoj ISIN Denní hlášení COVID-19: Hygiena (KHS) KHS Pacient / vzorek Anamnéza Epidemie COVID-19: Laboratoře Vzorek Původ ISIN Výsledek q Počty vyšetření a vyšetřených osob q Počty a typologie testů, osob q Demografie pozitivních osob q Věk, pohlaví, region, … q Zaměstnání pozitivních osob q Původ nákazy – stát, činnost q Kontakty, bydliště, pobytové místo q Umístění pozitivních osob q Doma, karanténa, ZZ q Počet osob v karanténě q Trasování pozitivních q Trasování propuštěných / vyléčených q Následné sledování q ……. q Hospitalizovaní s COVID-19

Komponenty Národního zdravotnického informačního systému (NZIS) Poskytovatelé q Dostupnost q Lůžkový fond q Vybavení q Kapacity Personál q Kapacity q Kompetence q Zastupitelnost q Dostupnost Zdravotní služby q Trajektorie pacienta q Průběh hospitalizací q Výsledky q Rizika

Datová a informační základna pro management pandemie COVID-19 Publikace, informační servis Dostupná data

COVID-19: Online dispečink intenzivní péče Reportovací systém pro nemocnice a regiony ČR

https: //onemocneni-aktualne. mzcr. cz/covid-19 Diagnostikované testy Občané v nařízené karanténě Ochranný materiál Nakažení Hospitalizovaní Vyléčení Úmrtí ISIN Externí zdroje WEB Přehledy historie dle hlášení Aktuální přehledy dle hlášení Otevřené datové sady Zabezpečené datové sady

Publikované datové sady Epidemiologie pro kraje, okresy a obce Zabezpečené datové sady E-žádanky Provedené počty diagnostických testů Státní zdravotní ústav Zemřelí Otevřené datové sady { casova_znamka Datum Obec. Kod Obec. Nazev PSC OPOUKod OPOUNazev ORPkod ORPNazev Okres. Kod Okres. Nazev Kraj. Kod Kraj. Nazev kumultaivni_pocet_pozitivnich_osob Informační systém infekčních nemocí Vyléčení podle věkových skupin Informační systém infekčních nemocí Počet občanů v nařízené karanténě Česká správa sociálního zabezpečení (e-neschopenky ) Pozitivita, vyléčení a zemřelí na úrovni okresů Informační systém infekčních nemocí Hospitalizovaní Informační systém infekčních nemocí Pozitivně diagnostikovaní Opakované testování pozitivních pacientů Informační systém infekčních nemocí Časové intervaly Informační systém infekčních nemocí kumulativni_pocet_hospitalizovanych_osob aktualni_pocet_hospitalizovanych_osob zemreli_za_hospitalizace incidence kumulativni_pocet_vylecenych kumulativni_pocet_zemrelych prevalence podil_65+_na_kumulativnim_poctu_pozitivnich podil_65+_na_kumulativnim_poctu_hospitalizovanych podil_65+_na_aktualnim_poctu_hospitalizovanych podil_65+_na_incidenci podil_65+_na_kumulativnim_poctu_vylecenychpodil_65+ _na_kumulativnim_poctu_zemrelych podil_65+_na_prevalenci }

Datová a informační základna pro management pandemie COVID-19 On-line dispečink intenzivní péče

On-line dispečink intenzivní péče (DIP) Spolehlivě fungující komunikace mezi regionální koordinátorem IP a koordinátory ve zdravotnických zařízeních. Aktuální kapacita přístrojů, lůžek a personálu Přehled o kapacitách podle kraje a zdravotnických zařízení Koordinátoři IP ve zdravotnických zařízeních (KIP) Regionální koordinátoři IP v krajích Národní koordinátor IP

Ukázka výstupů: dispečink intenzivní péče

Datová a informační základna pro management pandemie COVID 19 On-line řízení kapacit Žadatel – Odběrová místa - Laboratoře

Koncepce systému Karanténa Občan s podezřením na onemocnění Pacient s pozitivním testem Kontaktování vyšetřené osoby KHS ? SARSCo. V-2 sdělení výsledku vyšetření Biologický vzorek Odběrové místo Biologický vzorek Pověřená laboratoř Evidence laboratorních výsledků Základní identifikace pacienta (neúplné údaje) Výsledek vyšetření • Negativní • Pozitivní Postupně v ISIN evidence všech provedených vyšetření Pacient s pozitivním testem Krajská hygienická stanice (KHS) + SARSCo. V-2 S ISIN – COVID-19 Expozice nákaze / příznaky onemocnění -> K vyšetření na přítomnost viru SARS -Co. V-2 indikuje KHS nebo praktický či jiný ošetřující lékař Kontrolní vyšetření pacienti s mírným průběhem onemocnění, bez vážných příznaků, v péči praktického či ošetřujícího lékaře t Př e e vz a íp ř íp du KH Evidence pozitivních případů Kompletní epidemiologické šetření (úplné a ověřené údaje) Popis případu: místo nákazy, stav pacienta, typ/místo izolace, místo hospitalizace, typ podpory dýchání, výsledek léčby (vyléčení, úmrtí)… Evidence hospitalizací pacienti s těžším průběhem onemocnění, s vážnými příznaky, hospitalizovaní na lůžku akutní péče Nemocnice Další ověřené externí zdroje informací • • aktuální denní stav hospitalizovaných • MZ ČR KHS, nemocnice, praktičtí lékaři, laboratoře NZIS, ÚZIS ČR

Typologie žádanek od 1. 7. 2020 do 13. 7. 2020 (N = 45 665) N = 45 665 žádanek PCR testů (za stejné období dosud evidováno 42 136 odběrů PCR testů) Žádanky (%) Objednatel testu Kraj N % Hlavní město Praha 8 937 19. 6 Středočeský kraj 2 483 5. 4 Jihočeský kraj 1 283 2. 8 Plzeňský kraj 852 1. 9 Karlovarský kraj 278 0. 6 Ústecký kraj 606 1. 3 Liberecký kraj 1 023 2. 2 Královéhradecký kraj 1 680 3. 7 Pardubický kraj 1 855 4. 1 988 2. 2 Jihomoravský kraj 1 720 3. 8 Olomoucký kraj 2 347 5. 1 Zlínský kraj 1 050 2. 3 Moravskoslezský kraj 20 563 45. 0 Kraj Vysočina 0 5 10 15 20 25 Nemocnice 24, 0 Samost. ordinace všeob. prakt. lékaře 21, 6 Krajská hygienická stanice 13, 1 Samostatná odborná laboratoř 13, 1 Fakultní nemocnice 12, 9 Samostatná ordinace lékaře specialisty 4, 0 Sam. ord. prakt. lékaře pro děti a dorost 3, 8 Sdružené ambulantní zařízení - malé 2, 8 Sdružené ambulantní zařízení - velké 1, 0 Zdravotnické středisko 0, 9 Dětský domov pro děti do 3 let 0, 5 Léčebna pro dlouhodobě nemocné (LDN) 0, 5 Záchytná stanice 0, 3 Zdravotní ústav 0, 3 Sdružení ambulantních zařízení 0, 3 Specializovaná nemocnice 0, 3 Ostatní 30 1, 4 Nemocnice a léčebny Praktiční lékaři KHS / SZU Samostatná odborná laboratoř Ambulantní péče mimo praktické lékaře Ostatní N 17 121 11 608 6 005 5 973 % 37. 5 25. 4 13. 2 13. 1 3 743 8. 2 1 215 2. 7

Celkový přehled opakovaných testů dle databáze ISIN (data k 12. 7. 2020, 20: 00) 700 000 600 000 7000 Primárně pozitivní 6 121 400 000 300 000 200 000 100 0 6000 Průměrný počet testů denně Primárně negativní 3. 1. 2 3. 02 8. 0 3. 20 15 20 3. . 20 22 20 3. . 20 29 20. 2 4. 02 5. 0 4. 20 12 20 4. . 20 19 20 4. . 20 26 20. 2 5. 02 3. 0 5. 20 10 20 5. . 20 17 20 5. . 20 24 20 5. . 20 31 20. 2 6. 02 7 0 6. . 20 14 20 6. . 20 21 20 6. . 20 28 20. 2 7. 02 5. 0 20 20 Kumulativní počet testů Opakované u pozitivních osob 500 000 6 596 5000 4000 3 748 3 658 červenec 3000 2000 1 800 1000 0 březen duben květen

Datová a informační základna pro management pandemie COVID-19 Vyvinutý systém pro včasnou indikaci rizikových trendů

PROČ JE TŘEBA SYSTÉM VČASNÉ DETEKCE RIZIK ? Celková epidemiologická situace se zásadně změnila Plošné šíření Lokální výskyt Týdenní přírůstky počtu nově diagnostikovaných 06. 07. – 12. 07. 2020 0 1 2 3– 5 6– 10 11– 50 >50

Systém včasného rozpoznání rizikových trendů Identifikace lokálních ohnisek nákazy Sledování rizikových profesí, provozů či aktivit ? Riziko šíření na (mezi)regionální úrovni Sledování zranitelných skupin obyvatel, riziko těžkého průběhu nemoci Sledování potřeb a kapacit intenzivní péče

Vývoj posledních dní se týká lokálních / místních ohnisek nákazy Prudký nárůst pozitivních případů V okresu Mělník po dlouhodobém nízkém každodenním přírůstku výrazný vzestup nových případů. 14. 5. byl přírůstek +17 nových případů (0 ve věku 65+). V okresu Cheb došlo k nárůstu nových případů 5. 5. tento nárůst činil + 13 nových pozitivních případů. Celkový počet za květen činí 35 případů, z toho 0 ve věku 65+. Denní přírůstky v Praze oscilují, průměr za období 12. 5 – 16. 5. činí 19 nových případů na den. Maximální přírůstek 16. 5. činil 25 případů. Za celý květen činí počet 75 případů, z toho 18 ve věku 65+. od 18. 5. v okresu Karviná: +219 případů (z toho 3 případ 65+ let). Celkový počet nových případů za květen činí 255 případů, z toho 7 případů ve věku 65+. 38 34 56 54 48 36 33 47 65 77 59 61 49 55 48 45 74 82 28 20 20 18 18 40 26 38 60 46 55 57 80 53 78 77 100 111 Denní počet osob s nově prokázanou nákazou COVID-19: 120 0 02 0 10. 2 02 0 5. 11. 2 02 0 5. 12. 2 02 0 5. 13. 2 02 0 5. 14. 2 02 0 5. 15. 2 02 0 5. 16. 2 02 0 5. 17. 2 02 0 5. 18. 2 02 0 5. 19. 2 02 0 5. 20. 2 02 0 5. 21. 2 02 0 5. 22. 2 02 0 5. 23. 2 02 0 5. 24. 2 02 0 5. 26. 2 02 0 5. 27. 2 02 0 5. 28. 2 02 0 5. 29. 2 02 0 5. 30. 2 02 0 5. 31. 2 02 0 5. . 2 02. 2 5. 8 5. 9 0 02 5. 7 . 2 02 0 0 . 2 5. 6 5. 5 . 2 02 0 02. 2 5. 3 5. 4 0 02. 2 5. 2 02 0 0 5. 1 Počet osob s COVID-19 Celkový počet za květen činí 297 případů, z toho 42 ve věku 65+.

Vývoj posledních dní se týká lokálních / místních ohnisek nákazy Celkový počet nových případů za období 1. 6. – 30. 6. činí 167 případů, z toho 40 případů ve věku 65+. Denní počet osob s nově prokázanou nákazou COVID-19: 202 149 168 6. 30. 2020 6. 29. 2020 6. 28. 2020 6. 25. 2020 93 127 6. 24. 2020 89 6. 23. 2020 63 50 6. 21. 2020 6. 22. 2020 42 6. 2020 51 6. 17. 2020 126 47 6. 16. 2020 6. 19. 2020 40 53 6. 13. 2020 6. 15. 2020 52 6. 12. 2020 33 62 6. 11. 2020 6. 14. 2020 73 6. 10. 2020 54 69 6. 8. 2020 6. 9. 2020 61 38 6. 6. 2020 6. 7. 2020 35 6. 5. 2020 56 6. 4. 2020 74 6. 3. 2020 0 62 50 6. 2. 2020 100 34 150 118 200 6. 18. 2020 250 305 Celkový počet nových případů za období 1. 6. – 30. 6. činí 1097 případů, z toho 44 případů ve věku 65+. 260 300 Celkový počet nových případů za období 1. 6. – 30. 6. činí 409 případů, z toho 51 případů ve věku 65+. od 24. 6. v okresu Karviná: +724 případů (z toho 18 případů 65+ let). 6. 2020 350 6. 1. 2020 Počet osob s COVID-19 Celkový počet nových případů za období 1. 6. – 30. 6. činí 54 případů, z toho 4 případů ve věku 65+. 18. 6. - 19. 6. v okresu Frýdek-Místek: +45 případů (z toho 28 případů 65+ let). 6. 27. 2020 V okresu Liberec: 22. 6. nárůst – přibylo 13 nových případů. Prudký nárůst pozitivních případů Náhlý nárůst pozitivních případů V okresu Praha: se za období 1. 6. – 30. 6. pohybuje přírůstek nových případů okolo hodnoty 14 nových případů/den.

Vývoj posledních dní se týká lokálních / místních ohnisek nákazy V okresu Kutná Hora: 4. 7. nárůst – přibylo 11 nových případů. V okresu Jihlava: 7. 7. nárůst – přibylo 13 nových případů. Celkový počet nových případů za období 1. 7. – 13. 7. činí 48 případů, z toho 4 případy ve věku 65+. Celkový počet nových případy za období 1. 7. – 13. 7. činí 31 případů, z toho 4 případů ve věku 65+. V okresu Praha: se za období 1. 7. – 13. 7. pohybuje přírůstek nových případů okolo hodnoty 11 nových případů/den. V okresu Frýdek-Místek: se za období 1. 7. – 13. 7. pohybuje přírůstek nových případů okolo hodnoty 10 nových případů/den. Celkový počet nových případů za období 1. 7. – 13. 7. činí 141 případů, z toho 10 případů ve věku 65+. Celkový počet nových případů za období 1. 7. – 13. 7. činí 131 případů, z toho 7 případů ve věku 65+. V okresu Karviná: se za období 1. 7. – 13. 7. pohybuje přírůstek nových případů okolo hodnoty 37 nových případů/den. Celkový počet nových případů za období 1. 7. – 13. 7. činí 485 případů, z toho 49 případů ve věku 65+. 143 105 129 119 121 141 132 59 64 7. 12. 2020 7. 13. 2020 7. 11. 2020 7. 10. 2020 7. 9. 2020 7. 8. 2020 7. 7. 2020 7. 6. 2020 7. 5. 2020 7. 4. 2020 7. 3. 2020 7. 2. 2020 51 53 75 92 160 140 120 100 80 60 40 20 0 7. 1. 2020 Počet osob s COVID-19 Denní počet osob s nově prokázanou nákazou COVID-19:

Systém včasného rozpoznání rizikových trendů Identifikace lokálních ohnisek nákazy Sledování rizikových profesí, provozů či aktivit ? Riziko šíření na (mezi)regionální úrovni Sledování zranitelných skupin obyvatel, riziko těžkého průběhu nemoci Sledování potřeb a kapacit intenzivní péče

Pozornost musí být věnována profesním kategoriím, v první řadě zdravotnickým pracovníkům Zdroj: Informační systém infekční nemoci (ISIN), stav k 12. 07. 2020 0 Hornictví, těžba Administrativa / kancelář Strojírenství, elektro Zdravotní sestra Jiný zdrav. prac. Nepracující / nezaměstnaný OSVČ Management, vedení, řízení Dělník, rolník Mateřská / rodičovská dovolená Pedagog, školství Řemeslník Lékař Gastronomie, pohostinství Prodavač(ka) / pokladní Řidič, doprava Stavebnictví Jiný potravinář Invalidní důchodce Pracovník ve službách Skladník, expedice, logistika Sociální pracovník / péče o osoby Pracovník v IT Policista Hasič / Záchranář Úklidové služby Ostatní VŠ V domácnosti Laboratorní pracovník ve zdrav. Voják Pošta, doručovací služba Migrující / pendler Farmaceut, lékárník Veterinář, pracujicí se zvířaty Zaměstnanec vězeňské služby Bezdomovec 100 200 300 400 Počet osob 500 600 700 800 749 128 289 487 53 115 51 61 65 75 45 84 25 48 165 60 162 19 153 43 146 31 141 32 137 36 130 45 126 27 123 23 106 16 96 45 91 30 89 6 55 12 42 13 33 5 31 4 27 1 26 2 22 013 19 71 813 560 545 73 366 327 311 260 251 243 242 211 celkový kumulativní počet pozitivních (N = 13 174) počet aktuálně nemocných (N = 4 602) Další: Starobní důchodce 446 (9, 7 %) Žák, student, učeň 324 (7, 0 %) Dítě 121 (2, 6 %) Jiné 171 (3, 7 %) Jiné - nespecifikováno 395 (8, 6 %) neuvedeno / nezjištěno 832 (18, 1 %) Nárůst za posledních Hospitalizo 7 dní 14 dní vaní celkem 900 Hospitalizovaní 2 086 (15, 8 %) 908 (43, 5 %) 1 175 (8, 9 %) 21 (1, 8 %) 349 (2, 6 %) 13 (3, 7 %) 570 (4, 3 %) 35 (6, 1 %) 1 371 (10, 4 %) 107 (7, 8 %) 836 (6, 3 %) 27 (3, 2 %) 16, 28 % 2, 78 % 6, 28 % 1, 59 % 1, 15 % 2, 50 % 1, 11 % 1, 33 % 1, 41 % 1, 63 % 0, 98 % 1, 83 % 0, 54 % 1, 04 % 1, 30 % 0, 41 % 0, 93 % 0, 67 % 0, 70 % 0, 78 % 0, 98 % 0, 59 % 0, 50 % 0, 35 % 0, 98 % 0, 65 % 0, 13 % 0, 26 % 0, 28 % 0, 11 % 0, 09 % 0, 02 % 0, 04 % 0, 00 % 0, 02 % 6, 17 % 4, 25 % 4, 14 % 3, 70 % 2, 78 % 2, 48 % 2, 36 % 1, 97 % 1, 91 % 1, 84 % 1, 59 % 1, 25 % 1, 23 % 1, 16 % 1, 11 % 1, 07 % 1, 04 % 0, 99 % 0, 96 % 0, 93 % 0, 80 % 0, 73 % 0, 69 % 0, 68 % 0, 42 % 0, 32 % 0, 25 % 0, 24 % 0, 20 % 0, 17 % 0, 10 % 0, 07 % 0, 05 % 24 24 30 12 9 23 15 12 14 12 5 23 1 8 12 5 10 6 7 6 12 4 6 1 2 5 0 0 4 1 0 0 0 171 55 102 24 13 53 29 29 30 35 11 49 4 16 30 7 15 15 19 18 19 13 9 5 6 13 1 2 9 1 0 0 0 10 (1, 2 %) 35 (6, 3 %) 28 (5, 1 %) 20 (4, 1 %) 18 (4, 9 %) 32 (9, 8 %) 19 (6, 1 %) 20 (7, 7 %) 12 (4, 8 %) 22 (9, 1 %) 15 (6, 2 %) 19 (7, 9 %) 9 (4, 3 %) 15 (9, 1 %) 8 (4, 9 %) 13 (8, 5 %) 8 (5, 5 %) 7 (5, 0 %) 46 (33, 6 %) 5 (3, 8 %) 9 (7, 1 %) 2 (1, 6 %) 8 (7, 5 %) 6 (6, 3 %) 1 (1, 1 %) 4 (4, 5 %) 2 (3, 6 %) 1 (2, 4 %) 1 (3, 0 %) 2 (6, 5 %) 1 (3, 7 %) 2 (7, 7 %) 0 2 (15, 4 %) 0 6 (85, 7 %)

0 02. 03. 20 04. 03. 20 05. 03. 20 06. 03. 20 07. 03. 20 08. 03. 20 09. 03. 20 10. 03. 20 11. 03. 20 12. 03. 20 13. 03. 20 14. 03. 20 15. 03. 20 16. 03. 20 17. 03. 20 18. 03. 20 19. 03. 20 20. 03. 20 21. 03. 20 22. 03. 20 23. 03. 20 24. 03. 20 25. 03. 20 26. 03. 20 27. 03. 20 28. 03. 20 29. 03. 20 30. 03. 20 31. 03. 20 01. 04. 20 02. 04. 20 03. 04. 20 05. 04. 20 06. 04. 20 07. 04. 20 08. 04. 20 09. 04. 20 10. 04. 20 11. 04. 20 12. 04. 20 13. 04. 20 14. 04. 20 15. 04. 20 16. 04. 20 17. 04. 20 18. 04. 20 19. 04. 20 20. 04. 20 21. 04. 20 22. 04. 20 23. 04. 20 24. 04. 20 25. 04. 20 26. 04. 20 27. 04. 20 28. 04. 20 29. 04. 20 30. 04. 20 01. 05. 20 02. 05. 20 03. 05. 20 04. 05. 20 06. 05. 20 07. 05. 20 08. 05. 20 09. 05. 20 10. 05. 20 11. 05. 20 12. 05. 20 13. 05. 20 14. 05. 20 15. 05. 20 16. 05. 20 17. 05. 20 18. 05. 20 19. 05. 20 20. 05. 20 21. 05. 20 22. 05. 20 23. 05. 20 24. 05. 20 25. 05. 20 26. 05. 20 27. 05. 20 28. 05. 20 29. 05. 20 30. 05. 20 31. 05. 20 01. 06. 20 02. 06. 20 03. 06. 20 04. 06. 20 05. 06. 20 07. 06. 20 08. 06. 20 09. 06. 20 10. 06. 20 11. 06. 20 12. 06. 20 13. 06. 20 14. 06. 20 15. 06. 20 16. 06. 20 17. 06. 20 18. 06. 20 19. 06. 20 20. 06. 20 21. 06. 20 22. 06. 20 23. 06. 20 24. 06. 20 25. 06. 20 26. 06. 20 27. 06. 20 28. 06. 20 29. 06. 20 30. 06. 20 01. 07. 20 02. 07. 20 03. 07. 20 04. 07. 20 05. 07. 20 06. 07. 20 08. 07. 20 09. 07. 20 10. 07. 20 11. 07. 20 12. 07. 20 Počty pracovníků ve zdravotnictví s aktuální potvrzenou nákazou COVID-19 v čase 250 Stav k 12. 07. 2020 23: 59 200 150 100 Sesterská povolání 73 Ostatní zdravotničtí pracovníci 68 50 Lékaři 25

Systém včasného rozpoznání rizikových trendů Identifikace lokálních ohnisek nákazy Sledování rizikových profesí, provozů či aktivit ? Riziko šíření na (mezi)regionální úrovni Sledování zranitelných skupin, riziko těžkého průběhu nemoci Sledování potřeb a kapacit intenzivní péče

Pravděpodobnost rozvinutí těžkého stavu / UPV / ECMO / úmrtí Pozitivně testovaní pacienti – čas od prvního pozitivního výsledku do rozvinutí těžkého stavu / UPV / ECMO / úmrtí, N = 8 177 (průběžný stav k 12. 5. 2020) Těžký stav / UPV / ECMO / úmrtí 7% Počet dní od Pravděpodobnost rozvinutí těžkého prvního pozitivního stavu / UPV / ECMO / úmrtí výsledku pacienta (95% interval spolehlivosti) 1. den 1, 22 % (0, 99 %; 1, 46 %) 5. den 3, 18 % (2, 80 %; 3, 56 %) 10. den 4, 62 % (4, 16 %; 5, 07 %) 15. den 5, 32 % (4, 83 %; 5, 80 %) 20. den 5, 60 % (5, 10 %; 6, 10 %) 30. den 5, 75 % (5, 24 %; 6, 26 %) 6% 5% 4% 3% Pravděpodobnost rozvinutí těžkého stavu / UPV / ECMO / úmrtí (95% interval spolehlivosti) 2% 1% Aplikována byla Kaplanova-Meierova metoda odhadu. Tato metoda zohledňuje kromě výskytu sledované události i délku sledování pacientů a může tak dávat mírně odlišné výsledky od kumulativních podílů pacientů s událostí. 0% 0 5 10 15 20 25 Počet dní od prvního pozitivního výsledku pacienta 30

Pravděpodobnost rozvinutí těžkého stavu (průběhu nemoci) / UPV / ECMO / úmrtí (během i mimo hospitalizaci)? Muži – predikovaná pravděpodobnost (95% interval spolehlivosti) Věk < 40 40– 49 50– 59 60– 69 70– 79 80– 89 90+ 0% Tíže přidružených onemocnění* 1 2 3 0 0, 3 (0, 2; 0, 7) 1, 1 (0, 7; 1, 9) 3, 7 (2, 7; 5, 2) 8, 9 (7, 0; 11, 3) 16, 4 (13, 1; 20, 3) 26, 7 (21, 6; 32, 5) 39, 9 (30, 5; 50, 2) 10 % 0, 5 (0, 2; 1, 1) 1, 7 (1, 0; 2, 9) 5, 7 (4, 1; 7, 8) 13, 3 (10, 8; 16, 3) 23, 5 (19, 7; 27, 8) 36, 3 (30, 8; 42, 2) 51, 0 (41, 1; 60, 8) 0, 8 (0, 4; 1, 7) 2, 7 (1, 5; 4, 5) 8, 7 (6, 2; 12, 0) 19, 4 (15, 7; 23, 7) 32, 5 (27, 8; 37, 6) 47, 2 (41, 0; 53, 4) 62, 0 (52, 1; 70, 9) 20 % Věk 4+ - < 40 - 40– 49 - 50– 59 37, 0 (28, 8; 46, 1) 54, 1 (46, 0; 62, 0) 68, 6 (60, 7; 75, 6) 80, 0 (71, 2; 86, 5) 60– 69 4, 1 (2, 3; 7, 2) 12, 9 (9, 0; 18, 3) 27, 3 (21, 7; 33, 8) 43, 0 (36, 7; 49, 5) 58, 3 (51, 1; 65, 1) 71, 8 (62, 3; 79, 7) 30 % Ženy – predikovaná pravděpodobnost (95% interval spolehlivosti) 40 % 70– 79 80– 89 90+ 50 % Tíže přidružených onemocnění* 1 2 3 0 0, 2 (0, 1; 0, 3) 0, 5 (0, 3; 0, 9) 1, 8 (1, 3; 2, 6) 4, 5 (3, 4; 5, 9) 8, 5 (6, 6; 11, 0) 14, 8 (11, 7; 18, 5) 24, 0 (17, 6; 31, 8) 0, 3 (0, 1; 0, 5) 0, 8 (0, 5; 1, 4) 2, 8 (2, 0; 3, 9) 6, 8 (5, 3; 8, 7) 12, 7 (10, 3; 15, 7) 21, 3 (17, 7; 25, 5) 33, 1 (25, 5; 41, 7) 60 % 70 % 0, 4 (0, 2; 0, 8) 1, 3 (0, 7; 2, 2) 4, 3 (3, 0; 6, 2) 10, 2 (7, 9; 13, 2) 18, 6 (15, 2; 22, 5) 29, 8 (25, 1; 34, 9) 43, 6 (34, 8; 52, 9) 80 % 2, 0 (1, 1; 3, 6) 6, 6 (4, 4; 9, 7) 15, 2 (11, 4; 19, 9) 26, 4 (21, 4; 32, 0) 39, 9 (33, 6; 46, 5) 54, 8 (44, 8; 64, 4) 90 % Zhodnocení modelu: AUC = 0, 893 (95% IS: 0, 879– 0, 907) Senzitivita: 85, 8 % Specificita: 80, 3 % 4+ 21, 8 (15, 9; 29, 2) 35, 9 (28, 6; 43, 9) 50, 9 (42, 7; 59, 1) 65, 5 (54, 8; 74, 8) 100 %

Ukázka výstupů: dispečink intenzivní péče Sledování prevalence hospitalizovaných Riziko hospitalizace Riziko vyčerpání kapacit Dostupné kapacity Denní přírůstky

Systém včasného rozpoznání rizikových trendů Identifikace lokálních ohnisek nákazy ? Sledování rizikových profesí, provozů či aktivit Riziko šíření na (mezi)regionální úrovni Sledování zranitelných skupin obyvatel, riziko těžkého průběhu nemoci Sledování potřeb a kapacit intenzivní péče

Sledování potřeb a kapacit intenzivní lůžkové péče Kapacity systému dostupné v reálném čase Online dispečink intenzivní péče Reportovací systém pro nemocnice a regiony ČR Predikce potřeb Parametry hospitalizací pacientů s COVID 19 q Délka hospitalizací celkem q Doba konzumace vysoce intenzivní péče q Průběh hospitalizací – potřebná léčba q Pravděpodobnost těžkého průběhu nemoci q Překlady a následná péče q Nemocniční mortalita

Pozitivně diagnostikovaní z denního počtu provedených testů (%) 30% 20% 0% 01. 03. 2020 05. 03. 2020 07. 03. 2020 09. 03. 2020 11. 03. 2020 13. 03. 2020 15. 03. 2020 17. 03. 2020 19. 03. 2020 21. 03. 2020 23. 03. 2020 25. 03. 2020 27. 03. 2020 29. 03. 2020 31. 03. 2020 02. 04. 2020 06. 04. 2020 08. 04. 2020 10. 04. 2020 12. 04. 2020 14. 04. 2020 16. 04. 2020 18. 04. 2020 20. 04. 2020 22. 04. 2020 24. 04. 2020 26. 04. 2020 28. 04. 2020 30. 04. 2020 02. 05. 2020 04. 05. 2020 06. 05. 2020 08. 05. 2020 10. 05. 2020 12. 05. 2020 14. 05. 2020 16. 05. 2020 18. 05. 2020 20. 05. 2020 22. 05. 2020 24. 05. 2020 26. 05. 2020 28. 05. 2020 30. 05. 2020 01. 06. 2020 03. 06. 2020 05. 06. 2020 07. 06. 2020 09. 06. 2020 11. 06. 2020 13. 06. 2020 15. 06. 2020 17. 06. 2020 19. 06. 2020 21. 06. 2020 23. 06. 2020 25. 06. 2020 27. 06. 2020 29. 06. 2020 01. 07. 2020 03. 07. 2020 05. 07. 2020 09. 07. 2020 11. 07. 2020 13. 07. 2020 Prevalence (kumulativní počet pacientů v daném čase po odečtení vyléčených a zemřelých) Počet aktuálně hospitalizovaných za daný den/ pacienti ve stavu COVID+ 25% Počet nových pozitivních případů za daný den/ počet provedených testů za daný den 15% 10% 5% 18% 16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% Aktuálně hospitalizovaní z celkového počtu pozitivních (%) ČR celkem: podíl pozitivních případů a podíl hospitalizovaných Denní podíl pozitivně diagnostikovaných z denního počtu provedených testů 20%

Pozitivně diagnostikovaní z denního počtu provedených testů (%) 30% 25% 0% 01. 03. 2020 05. 03. 2020 07. 03. 2020 09. 03. 2020 11. 03. 2020 13. 03. 2020 15. 03. 2020 17. 03. 2020 19. 03. 2020 21. 03. 2020 23. 03. 2020 25. 03. 2020 27. 03. 2020 29. 03. 2020 31. 03. 2020 02. 04. 2020 06. 04. 2020 08. 04. 2020 10. 04. 2020 12. 04. 2020 14. 04. 2020 16. 04. 2020 18. 04. 2020 20. 04. 2020 22. 04. 2020 24. 04. 2020 26. 04. 2020 28. 04. 2020 30. 04. 2020 02. 05. 2020 04. 05. 2020 06. 05. 2020 08. 05. 2020 10. 05. 2020 12. 05. 2020 14. 05. 2020 16. 05. 2020 18. 05. 2020 20. 05. 2020 22. 05. 2020 24. 05. 2020 26. 05. 2020 28. 05. 2020 30. 05. 2020 01. 06. 2020 03. 06. 2020 05. 06. 2020 07. 06. 2020 09. 06. 2020 11. 06. 2020 13. 06. 2020 15. 06. 2020 17. 06. 2020 19. 06. 2020 21. 06. 2020 23. 06. 2020 25. 06. 2020 27. 06. 2020 29. 06. 2020 01. 07. 2020 03. 07. 2020 05. 07. 2020 09. 07. 2020 11. 07. 2020 13. 07. 2020 Prevalence (kumulativní počet pacientů v daném čase po odečtení vyléčených a zemřelých) Počet aktuálně hospitalizovaných za daný den/pacienti ve stavu COVID+ Počet nových pozitivních případů za daný den/počet provedených testů za daný den 20% 15% 10% 5% 18% 16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% Aktuálně hospitalizovaní z celkového počtu pozitivních (%) MSK: podíl pozitivních případů a podíl hospitalizovaných Denní podíl pozitivně diagnostikovaných z denního počtu provedených testů 20%

Prediktivní model epidemie COVID-19 v ČR Kumulativní rizikové skóre, verze 2. 0

Základní dimenze rizikového skóre 0 ? Velmi nízký aktuální výskyt nemoci, bez rizika Nemoc se objevila 1 -2 Ojedinělé výskyty bez významného trendu nebo 3 trend ustupující, nízké riziko I 4 -6 II Rostoucí trend výskytu, hranice rizika komunitního šíření III 7 -8 IV 9 -10 Komunitní šíření s eskalací trendu, riziko zásahu ohrožených skupin obyvatel Eskalace výskytu nemoci v čase, rostoucí počty hospitalizací, nejvyšší riziko ü V populaci? ü Zranitelní? ü Nemocnice? Nemoc se šíří ü Trend? ü Dispergovaně? ü Kontakty jen 1. řádu? Trend eskaluje ü Zranitelní? ü Komunitně? Zdravotní riziko ü Eskalace? ü Hospitalizace?

Rizikové skóre COVID-19: souhrn za 28. týden 2020 (6. 7. – 12. 7. ) Rizikové skóre 0 Velmi nízký aktuální výskyt nemoci, bez rizika 1 -2 Ojedinělé výskyty bez významného trendu, nízké riziko 3 Mapa zobrazuje typickou hodnotu skóre (medián za 7 dní) pro jednotlivé okresy ČR za dané období. V žádném z okresů riziková situace v průběhu 28. týdne významně neeskalovala. 4 -6 Rostoucí trend výskytu, hranice rizika komunitního šíření 7 -8 Komunitní šíření s eskalací trendu, riziko zásahu ohrožených skupin obyvatel 9 -10 Eskalace výskytu nemoci v čase, rostoucí počty hospitalizací, nejvyšší riziko

3. 3. 1. 2 3. 2. 202 3. 3. 2020 3 4. 0 0 3. . 5. 220220 3. 6. 2020 3. 7. 2020 8 33. . 9. 200200 3. 10. 2020 3. 11. 2020 3. 12. 2020 3. 13. 2020 3. 14. 2020 3. 15. 2020 3. 16. 2020 3. 17. 2020 3. 18. 2020 3. 19. 2020 3. 21. 2020 3. 22. 2020 3. 24. 2020 3. 25. 2020 3 26. 2 2 3. . 27. 200200 3. 28. 2020 3. 29. 2020 3. 30. 2020 3. 4. 1. 220220 4. 1. 2020 4. 2. 2020 4. 3. 2020 4. 4. 2020 4. 5. 2020 4. 6. 2020 4. 7. 2020 8 44. . 9. 200200 4. 10. 2020 4. 11. 2020 4. 12. 2020 4. 13. 2020 4. 14. 2020 4. 15. 2020 4. 16. 2020 4. 17. 2020 4. 18. 2020 4. 19. 2020 4. 21. 2020 4. 22. 2020 4. 23. 2020 4. 25. 2020 4. 26. 2020 4. 27. 2020 4. 28. 2020 4. 29. 2020 3. 5. 0. 220220 5. 1. 2020 5. 2. 2020 5. 3. 2020 5 4. 0 0 5. 220220 5. 6. 2020 5. 7. 2020 8 5 5. . 9. 200200 5. 10. 2020 5. 11. 2020 5. 12. 2020 5. 13. 2020 5. 14. 2020 5. 15. 2020 5. 16. 2020 5. 17. 2020 5. 18. 2020 5. 19. 2020 5. 21. 2020 5. 22. 2020 5. 23. 2020 5 24. 2 2 5. . 25. 200200 5. 26. 2020 5. 27. 2020 5. 28. 2020 5. 29. 2020 5. 30. 2020 3. 6. 1. 220220 6. 1. 2020 6. 2. 2020 6. 3. 2020 6 4. 0 0 6. . 5. 220220 6. 6. 2020 6. 7. 2020 8 66. . 9. 200200 6. 10. 2020 6. 11. 2020 6. 12. 2020 6. 13. 2020 6. 14. 2020 6. 15. 2020 6. 16. 2020 6. 17. 2020 6. 18. 2020 6. 19. 2020 6. 21. 2020 6 22. 2 2 6. . 23. 200200 6 24. 2 2 6. . 25. 200200 6. 2020 6 27. 2 2 6. . 28. 200200 6. 29. 2020 3. 7. 0. 220220 7. 1. 2020 7. 2. 2020 7. 3. 2020 7. 4. 2020 7. 5. 2020 7 6. 0 0 7. 220220 8 7 7. . 9. 200200 7. 10. 2020 7. 11. 2020 12. 2020 0 Počet osob s COVID-19 0 400 350 300 250 200 150 100 50 0 3 2 3 11 7 6 6 25 31 22 25 48 109 85 67 110 205 124 158 114 126 185 291 259 373 262 160 184 307 281 269 332 282 115 235 195 257 163 170 89 68 82 160 132 116 105 92 154 133 99 55 86 79 52 41 59 75 103 55 18 26 38 77 78 57 46 18 28 53 45 48 83 54 49 20 111 61 74 33 59 77 65 47 48 36 54 56 34 38 34 62 74 56 35 38 61 69 54 73 62 52 53 33 40 47 51 118 126 42 50 63 89 127 93 168 260 305 202 149 92 132 141 121 75 51 119 129 105 143 53 59 Rizikové skóre COVID-19: souhrn za 28. týden 2020 (6. 7. – 12. 7. ) 1 -2 3 Výchozí den 27. týdne: 6. 7. 4 -6 7 -8 9 -10 Poslední den 27. týdne: 12. 7. 2020 Týdenní souhrn: střední hodnota skóre Denní počet osob s nově prokázanou nákazou COVID-19:

3. 14. 2020 3. 15. 2020 3. 16. 2020 3. 17. 2020 3. 18. 2020 3. 19. 2020 3. 21. 2020 3. 22. 2020 3. 24. 2020 3. 25. 2020 3. 26. 2020 3. 27. 2020 3. 28. 2020 3. 29. 2020 3. 30. 2020 3. 31. 2020 4. 2. 2020 4. 3. 2020 4. 4. 2020 4. 5. 2020 4. 6. 2020 4. 7. 2020 4. 8. 2020 4. 9. 2020 4. 10. 2020 4. 11. 2020 4. 12. 2020 4. 13. 2020 4. 14. 2020 4. 15. 2020 4. 16. 2020 4. 17. 2020 4. 18. 2020 4. 19. 2020 4. 21. 2020 4. 22. 2020 4. 23. 2020 4. 25. 2020 4. 26. 2020 4. 27. 2020 4. 28. 2020 4. 29. 2020 4. 30. 2020 5. 1. 2020 5. 2. 2020 5. 3. 2020 5. 4. 2020 5. 5. 2020 5. 6. 2020 5. 7. 2020 5. 8. 2020 5. 9. 2020 5. 10. 2020 5. 11. 2020 5. 12. 2020 5. 13. 2020 5. 14. 2020 5. 15. 2020 5. 16. 2020 5. 17. 2020 5. 18. 2020 5. 19. 2020 5. 21. 2020 5. 22. 2020 5. 23. 2020 5. 24. 2020 5. 26. 2020 5. 27. 2020 5. 28. 2020 5. 29. 2020 5. 30. 2020 5. 31. 2020 6. 2. 2020 6. 3. 2020 6. 4. 2020 6. 5. 2020 6. 6. 2020 6. 7. 2020 6. 8. 2020 6. 9. 2020 6. 10. 2020 6. 11. 2020 6. 12. 2020 6. 13. 2020 6. 14. 2020 6. 15. 2020 6. 16. 2020 6. 17. 2020 6. 18. 2020 6. 19. 2020 6. 21. 2020 6. 22. 2020 6. 23. 2020 6. 24. 2020 6. 25. 2020 6. 27. 2020 6. 28. 2020 6. 29. 2020 6. 30. 2020 7. 1. 2020 7. 2. 2020 7. 3. 2020 7. 4. 2020 7. 5. 2020 7. 6. 2020 7. 7. 2020 7. 8. 2020 7. 9. 2020 Early warning score (souhrnně) 3. 14. 2020 3. 15. 2020 3. 16. 2020 3. 17. 2020 3. 18. 2020 3. 19. 2020 3. 21. 2020 3. 22. 2020 3. 24. 2020 3. 25. 2020 3. 26. 2020 3. 27. 2020 3. 28. 2020 3. 29. 2020 3. 30. 2020 3. 31. 2020 4. 2. 2020 4. 3. 2020 4. 4. 2020 4. 5. 2020 4. 6. 2020 4. 7. 2020 4. 8. 2020 4. 9. 2020 4. 10. 2020 4. 11. 2020 4. 12. 2020 4. 13. 2020 4. 14. 2020 4. 15. 2020 4. 16. 2020 4. 17. 2020 4. 18. 2020 4. 19. 2020 4. 21. 2020 4. 22. 2020 4. 23. 2020 4. 25. 2020 4. 26. 2020 4. 27. 2020 4. 28. 2020 4. 29. 2020 4. 30. 2020 5. 1. 2020 5. 2. 2020 5. 3. 2020 5. 4. 2020 5. 5. 2020 5. 6. 2020 5. 7. 2020 5. 8. 2020 5. 9. 2020 5. 10. 2020 5. 11. 2020 5. 12. 2020 5. 13. 2020 5. 14. 2020 5. 15. 2020 5. 16. 2020 5. 17. 2020 5. 18. 2020 5. 19. 2020 5. 21. 2020 5. 22. 2020 5. 23. 2020 5. 24. 2020 5. 26. 2020 5. 27. 2020 5. 28. 2020 5. 29. 2020 5. 30. 2020 5. 31. 2020 6. 2. 2020 6. 3. 2020 6. 4. 2020 6. 5. 2020 6. 6. 2020 6. 7. 2020 6. 8. 2020 6. 9. 2020 6. 10. 2020 6. 11. 2020 6. 12. 2020 6. 13. 2020 6. 14. 2020 6. 15. 2020 6. 16. 2020 6. 17. 2020 6. 18. 2020 6. 19. 2020 6. 21. 2020 6. 22. 2020 6. 23. 2020 6. 24. 2020 6. 25. 2020 6. 27. 2020 6. 28. 2020 6. 29. 2020 6. 30. 2020 7. 1. 2020 7. 2. 2020 7. 3. 2020 7. 4. 2020 7. 5. 2020 7. 6. 2020 7. 7. 2020 7. 8. 2020 7. 9. 2020 Kumulativní počet pozitivních Early warning score verze 2. 0: aplikace na data Hlavního města Praha 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

3. 14. 2020 3. 15. 2020 3. 16. 2020 3. 17. 2020 3. 18. 2020 3. 19. 2020 3. 21. 2020 3. 22. 2020 3. 24. 2020 3. 25. 2020 3. 26. 2020 3. 27. 2020 3. 28. 2020 3. 29. 2020 3. 30. 2020 3. 31. 2020 4. 2. 2020 4. 3. 2020 4. 4. 2020 4. 5. 2020 4. 6. 2020 4. 7. 2020 4. 8. 2020 4. 9. 2020 4. 10. 2020 4. 11. 2020 4. 12. 2020 4. 13. 2020 4. 14. 2020 4. 15. 2020 4. 16. 2020 4. 17. 2020 4. 18. 2020 4. 19. 2020 4. 21. 2020 4. 22. 2020 4. 23. 2020 4. 25. 2020 4. 26. 2020 4. 27. 2020 4. 28. 2020 4. 29. 2020 4. 30. 2020 5. 1. 2020 5. 2. 2020 5. 3. 2020 5. 4. 2020 5. 5. 2020 5. 6. 2020 5. 7. 2020 5. 8. 2020 5. 9. 2020 5. 10. 2020 5. 11. 2020 5. 12. 2020 5. 13. 2020 5. 14. 2020 5. 15. 2020 5. 16. 2020 5. 17. 2020 5. 18. 2020 5. 19. 2020 5. 21. 2020 5. 22. 2020 5. 23. 2020 5. 24. 2020 5. 26. 2020 5. 27. 2020 5. 28. 2020 5. 29. 2020 5. 30. 2020 5. 31. 2020 6. 2. 2020 6. 3. 2020 6. 4. 2020 6. 5. 2020 6. 6. 2020 6. 7. 2020 6. 8. 2020 6. 9. 2020 6. 10. 2020 6. 11. 2020 6. 12. 2020 6. 13. 2020 6. 14. 2020 6. 15. 2020 6. 16. 2020 6. 17. 2020 6. 18. 2020 6. 19. 2020 6. 21. 2020 6. 22. 2020 6. 23. 2020 6. 24. 2020 6. 25. 2020 6. 27. 2020 6. 28. 2020 6. 29. 2020 6. 30. 2020 7. 1. 2020 7. 2. 2020 7. 3. 2020 7. 4. 2020 7. 5. 2020 7. 6. 2020 7. 7. 2020 7. 8. 2020 7. 9. 2020 Early warning score (souhrnně) 3. 14. 2020 3. 15. 2020 3. 16. 2020 3. 17. 2020 3. 18. 2020 3. 19. 2020 3. 21. 2020 3. 22. 2020 3. 24. 2020 3. 25. 2020 3. 26. 2020 3. 27. 2020 3. 28. 2020 3. 29. 2020 3. 30. 2020 3. 31. 2020 4. 2. 2020 4. 3. 2020 4. 4. 2020 4. 5. 2020 4. 6. 2020 4. 7. 2020 4. 8. 2020 4. 9. 2020 4. 10. 2020 4. 11. 2020 4. 12. 2020 4. 13. 2020 4. 14. 2020 4. 15. 2020 4. 16. 2020 4. 17. 2020 4. 18. 2020 4. 19. 2020 4. 21. 2020 4. 22. 2020 4. 23. 2020 4. 25. 2020 4. 26. 2020 4. 27. 2020 4. 28. 2020 4. 29. 2020 4. 30. 2020 5. 1. 2020 5. 2. 2020 5. 3. 2020 5. 4. 2020 5. 5. 2020 5. 6. 2020 5. 7. 2020 5. 8. 2020 5. 9. 2020 5. 10. 2020 5. 11. 2020 5. 12. 2020 5. 13. 2020 5. 14. 2020 5. 15. 2020 5. 16. 2020 5. 17. 2020 5. 18. 2020 5. 19. 2020 5. 21. 2020 5. 22. 2020 5. 23. 2020 5. 24. 2020 5. 26. 2020 5. 27. 2020 5. 28. 2020 5. 29. 2020 5. 30. 2020 5. 31. 2020 6. 2. 2020 6. 3. 2020 6. 4. 2020 6. 5. 2020 6. 6. 2020 6. 7. 2020 6. 8. 2020 6. 9. 2020 6. 10. 2020 6. 11. 2020 6. 12. 2020 6. 13. 2020 6. 14. 2020 6. 15. 2020 6. 16. 2020 6. 17. 2020 6. 18. 2020 6. 19. 2020 6. 21. 2020 6. 22. 2020 6. 23. 2020 6. 24. 2020 6. 25. 2020 6. 27. 2020 6. 28. 2020 6. 29. 2020 6. 30. 2020 7. 1. 2020 7. 2. 2020 7. 3. 2020 7. 4. 2020 7. 5. 2020 7. 6. 2020 7. 7. 2020 7. 8. 2020 7. 9. 2020 Kumulativní počet pozitivních Early warning score verze 2. 0: aplikace na data okresu Karviná 2500 2000 1500 1000 500 0 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

Datová a informační základna pro management pandemie COVID-19 Jaká je role epidemiologických predikcí?

Prediktivní modely PREM, Kiesha, et al. The effect of control strategies to reduce social mixing on outcomes of the COVID-19 epidemic in Wuhan, China: a modelling study. The Lancet Public Health, 2020. SEIR model ? „Nultá“ varianta vývoje ? Early Aberration Reporting System (EARS)

5. 1 5. . 20 2 2 5. . 20 0 3 2 5. . 20 0 4 2 5. . 20 0 5 2 5. . 20 0 6. 20 5. 20 7 2 5. . 20 0 8. 20 5. 9. 2 20 1 0 5. 0. 2 20 11 02 5. . 2 0 1 0 5. 2. 2 20 1 0 5. 3. 2 20 14 02 5. . 2 0 1 0 5. 5. 2 20 16 02 5. . 2 0 1 0 5. 7. 2 20 1 0 5. 8. 2 20 1 0 5. 9. 2 20 2 0 5. 0. 2 20 21 02 5. . 2 0 5. 2. 2 20 23 02 5. . 2 0 5. 4. 2 20 2 0 5. 5. 2 20 2 0 5. 6. 2 20 2 0 5. 7. 2 20 28 02 5. . 2 0 5. 9. 2 20 3 0 5. 0. 2 20 31 02 6. . 20 0 1 2 6. . 20 0 2 2 6. . 20 0 3 2 6. . 20 0 4 2 6. . 20 0 5 2 6. . 20 0 6. 20 7 2 6. . 20 0 8 2 6. . 20 0 6. 9. 2 20 1 0 6. 0. 2 20 1 0 6. 1. 2 20 1 0 6. 2. 2 20 1 0 6. 3. 2 20 1 0 6. 4. 2 20 1 0 6. 5. 2 20 1 0 6. 6. 2 20 17 02 6. . 2 0 1 0 6. 8. 2 20 1 0 6. 9. 2 20 2 0 6. 0. 2 20 2 0 6. 1. 2 20 2 0 6. 2. 2 20 2 0 6. 3. 2 20 2 0 6. 4. 2 20 2 0 6. 5. 2 20 2 0 6. 6. 2 20 2 0 6. 7. 2 20 2 0 6. 8. 2 20 29 02 6. . 2 0 30 02 7. . 20 0 1 2 7. . 20 0 2 2 7. . 20 0 3 2 7. . 20 0 4 2 7. . 20 0 5. 20 7. 20 6 2 7. . 20 0 7 2 7. . 20 0 8. 20 7. 9. 2 20 1 0 7. 0. 2 20 11 02. 2 0 02 0 Počet osob s COVID-19 33 23 34 38 28 32 19 58 55 66 89 131 148 187 Denní počet osob s nově prokázanou nákazou COVID-19 36 45 23 30 10 16 40 45 25 25 11 12 16 7 6 6 13 19 11 7 7 21 27 25 19 9 11 11 4 7 6 19 55 28 19 7 11 30 42 46 82 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 4 0 1 3 3 3 1 1 0 0 3 2 2 3 1 6 2 Situace v okrese Karviná Aktuální odhad R pro populaci okresu Karviná 0, 83 (95% IS 0, 77 -0, 88)* * Výpočet funkcí estimate_R v software R (balíček Epi. Estim), 14 denní časové okno, předpoklad rozdělení sériového intervalu: průměr 4. 8, SD 2. 3 (Nishiura et al. , 2020), odhad uveden jako medián a 2, 5%-97, 5% kvantily

Datová a informační základna pro management pandemie COVID-19 Jaká je role populačních šetření a studií?

Národní strategie (proaktivních) observačních šetření Pravidelná plošná serologická šetření Sero-prevalenční (screeningová) regionální šetření Nemocní a vyléčení s COVID 19 Standardní F-up sledování KHS Klinické studie Sentinelová šetření Reprezentativní populační vzorky Dárci krve Rizikové profese Ohrožené skupiny obyvatel Proaktivní monitoring

II. pokračování konference 10. – 11. 9. 2020

Datová a informační základna pro management pandemie COVID-19 DĚKUJI ZA POZORNOST