建立员工健康接触者追踪数据库，以减缓COVID-19的传播，提高安全性
2020年3月新冠肺炎爆发时，纽约市是大流行的中心，每天有6000多例病例，每天有1000多人死亡。随着员工COVID-19病例的增加，纽约市的卫生系统和医院在人员和资源方面面临越来越大的需求。
解决的需要接触者追踪和灵活的暴露调查，以减缓COVID-19的传播医院工作人员西奈山的研究人员创建了员工健康COVID-19 REDCap注册表，这是一个基于云的数字框架，使用研究电子数据捕获web应用程序，以跟踪和减少病毒在西奈山卫生系统的传播，包括8家医院和400多家门诊诊所。
该数据库是用“基于事件”的模型建立的，其中每一次曝光或“事件”都是唯一记录的，而不是刻意将其与同一个人或同一部门以前的事件联系起来。这种能力使西奈山能够将某些事件联系起来，在这些事件中需要进行集群调查，以确定疾病传播的模式。随着Delta和Omicron变体的传播，数字框架的这一特定设计选择还对COVID-19疾病的重大变化进行了调整和应对。
员工健康COVID-19 REDCap注册中心提供:使用安全和用户友好的在线表单收集员工健康数据;为员工监控工作流程提供联系人追踪信息;员工访谈的定性分析;分析与基因组测序整合;以及机器学习在未来曝光研究中的潜力。
到目前为止，已经对5万多名员工进行了面试，对该框架进行了500多次修改。平台不断发展的设计创造了动态的灵活性，以纳入有关病毒传播的信息和专业知识的发展，并帮助促进改变关于COVID-19的临床建议。
怎样去:
员工健康状况COVID-19 REDCap注册表可通过具有互联网功能的设备获得，例如移动设备而且台式电脑通过远程接入，西奈山医疗系统的所有医院和诊所都可以进行整合。
web表单可以在个人设备上完成并立即提交，因此员工健康服务部门可以及时跟进。员工健康服务接触追踪界面捕获了有关员工人口统计、隔离时间、使用的个人防护设备和最近的COVID-19检测的信息。
雇员健康服务部门创建了一个接触矩阵，以评估报告的接触风险(低、中、高)。该矩阵列出了基于暴露类型的风险评分;工作人员根据量表对暴露程度进行编码。研究人员说，这种评分方法最终可能成为有监督的机器学习预测暴露结果的分类模型。
结果:
通过员工健康COVID-19 REDCap登记处，西奈山的员工健康服务能够将病例随访时间从几天减少到几个小时。例如，在一名员工向主管报告了COVID-19症状后，员工健康服务部门能够:与该员工的经理进行后续跟进，进行最初的接触者追踪面谈，并发送员工三小时内回家隔离
对该病例的后续接触者追踪导致在该部门内发现了一个新出现的聚集性，并通过合并西奈山基因组实验室提供的基因组测序数据确定了传播的方向性。
该工具的开发为COVID-19研究提供了强大的基础设施。它帮助在大流行早期招募员工进行免疫原性血浆捐赠，并允许西奈山确定COVID-19传播的职业和非职业风险因素。
员工健康COVID-19 REDCap登记处为世界各地的机构提供了一个易于部署的框架，以在世界各地无处不在的平台为基础，在大流行期间成功控制致命疾病。
西奈山的Kristine B. Rabii说，他们的“目标是突出西奈山卫生系统团队的创造力，并证明这些工具可以被任何组织利用。我们能够利用收集到的信息来跟上COVID-19的发展，使用的平台不是专有的，也不是包含在电子健康记录中的。我们在大流行开始时拥有的工具无法满足我们的需求，因此我们的各个团队合作创建了新的工具。”
瓦利德·贾韦德博士说:“这篇论文概述了西奈山在快速开发基于云的数据库方面的领导作用，该数据库帮助限制了COVID在我们的工作人员和患者中的传播。我们希望与所有人分享我们的知识和方法，以便其他卫生保健机构可以实施类似的共享数据库，以确保我们的社区免受危险的流行病的影响。”
伊斯梅尔·纳比尔博士评论说，该团队“反复和谨慎地建立了一个灵活和响应迅速的系统，在COVID-19病毒的进化变种在社区造成破坏时，该系统保持了自己的能力。我们的努力使我们开发了一种可靠的、可定制的和不断发展的工具来对抗COVID-19，可以与世界各地共享，以保护我们非常特殊的健康关爱前线和前线以外的英雄。”
这项研究发表在《柳叶刀数字健康》．
