Prognoser förutser influensaepidemier

Forskare vid Linköpings universitet har utvecklat en unik metod för att förutse influensaepidemier genom att kombinera flera datakällor. Prognoserna är bland annat användbara vid vårdplanering, så att omfördelning av vårdresurser under epidemier kan ske på bästa möjliga sätt för att ge alla en så bra vård som möjligt.

– Med vår metod förutser vi influensaepidemier genom att använda data från faktiska vårdtillfällen och samtal till sjukvårdsrådgivningen 1177 om influensasymtom. De olika datakällorna används för att prognosticera olika delar av en epidemi, vilket gör vår studie unik, säger Armin Spreco, medicine doktor från Institutionen för hälsa, vård och medicin, HMV, vid Linköpings universitet, samt epidemiolog och statistiker vid Region Östergötland. Armin Spreco är studiens huvudförfattare.

Den aktuella studien, publicerad i Emerging Infectious Diseases, fokuserar på övre luftvägsinfektioner och jämför de tre stora sjukvårdsregionerna Stockholm, Västra Götaland och Skåne under tio år, mellan januari 2008 och februari 2019. Resultaten visar att forskarnas framtagna modell gav bra prognoser och tillfredsställande resultat för alla influensasäsonger under stabila förhållanden.

Att exempelvis förutse en influensatopp, hade i princip varit en omöjlighet om forskarna endast hade tittat på inläggningar eller primärvårdsbesök. Nu möjliggörs prognos, genom att inkludera extra datakällor som ligger ett visst antal veckor före i tid. Exempelvis har 1177 visat sig vara bra för att förutsäga tidpunkten för en influensatopp.

Vidare visar studien att man bör vara försiktigare med prognoser i tider av samhällelig oro. När befolkningen inte uppträder eller rör sig som vanligt medför det att smittor kan spridas från oväntade håll, vilket kan störa prognoserna.

Forskargruppen påbörjade sin forskning om prognoser vid olika typer av virusepidemier och pandemier redan år 2005 under fågelinfluensan. Svensk lagstiftning innebär att den offentliga miljön, som exempelvis sjukvården, ska kunna ställas om för krisberedskapsuppgifter och där har regionerna ett ansvar.

– Under 10-talet började vi förbereda informationssystemen i vår sjukvårdsregion, så att rutindata kan användas för denna sorts analyser. Det är erfarenheterna från samarbetet med skickliga statistiker och tekniker vid Region Östergötland som kunnat utnyttjas för att även andra databaser i landet har kommit i ordning för krisberedskapsanalyser, säger Toomas Timpka, professor vid HMV, Linköpings universitet och överläkare vid Region Östergötland, som har lett studien.

Det är bland annat tack vare detta, som Armin Spreco under de senaste tio åren har kunnat analysera data från dessa databaser. Datauttagen stör varken vårdsystemen eller vårdpersonalen, då det sker i den administrativa delen av databaserna, och utmatade data är helt anonymiserade, vilket är en styrka med studiedesignen.

Förutom att prognosmodellen är användbar vid influensaepidemier är den även högaktuell för pågående coronapandemi, som är ett typiskt exempel på samhällelig oro. Metodiken har använts under pandemins första våg i flera svenska regioner, och kommer att användas även vid en eventuell andra våg.

Forskningen har finansierats med bidrag från Myndigheten för samhällsskydd och beredskap (bidrag nr 2010-2788) och Vetenskapsrådet (bidrag nr 2008-5252).

Artikel: “Nowcasting (Short-Term Forecasting) of Influenza Epidemics in Local Settings, Sweden, 2008–2019”. Armin Spreco, Olle Eriksson, Örjan Dahlström, Benjamin John Cowling, Matthew Biggerstaff, Gunnar Ljunggren, Anna Jöud, Emanuel Istefan och Toomas Timpka (2020), Emerging Infectious Diseases 26 (11), publicerad online 14 oktober 2020, doi: 10.3201/eid2611.200448

För mer information, kontakta gärna:

Armin Spreco, medicine doktor, armin.spreco@liu.se, 010-103 44 02

Toomas Timpka, professor, toomas.timpka@liu.se, 013-28 27 98

Högupplösta pressbilder kan laddas ner från LiU:s bildbank.