Improving disease incidence estimates in primary care surveillance systems

Publié le 26 Juillet 2014
Mis à jour le 5 juillet 2019

Background. In primary care surveillance systems based on voluntary participation, biased results may arise from the lack of representativeness of the monitored population and uncertainty regarding the population denominator, especially in health systems where patient registration is not required. Methods. Based on the observation of a positive association between number of cases reported and number of consultations by the participating general practitioners (GPs), we define several weighted incidence estimators using external information on consultation volume in GPs. These estimators are applied to data reported in a French primary care surveillance system based on voluntary GPs (the Sentinelles network) for comparison. Results. Depending on hypotheses for weight computations, relative changes in weekly national-level incidence estimates up to 3% for influenza, 6% for diarrhea, and 11% for varicella were observed. The use of consultation-weighted estimates led to bias reduction in the estimates. At the regional level (NUTS2 level - Nomenclature of Statistical Territorial Units Level 2), relative changes were even larger between incidence estimates, with changes between -40% and +55%. Using bias-reduced weights decreased variation in incidence between regions and increased spatial autocorrelation. Conclusions. Post-stratification using external administrative data may improve incidence estimates in surveillance systems based on voluntary participation. (R.A.) Traduction du résumé : Dans les systèmes de surveillance de soins primaires fondés sur la participation volontaire, des résultats biaisés peuvent découler de l'absence de représentativité de la population surveillée et de l'incertitude relative au dénominateur de la population, en particulier dans les systèmes de santé où l'enregistrement des patients n'est pas nécessaire. Sur la base de l'observation d'une corrélation positive entre le nombre de cas déclarés et le nombre de consultations par les médecins généralistes (MG) participants, nous définissons plusieurs estimateurs d'incidence pondérés en utilisant des informations externes sur le volume de consultations des MG. Ces estimateurs sont appliqués aux données rapportées au système de surveillance des soins primaires français basé sur les MG volontaires (le réseau Sentinelles) pour comparaison. Selon les hypothèses des calculs de pondération, les changements relatifs de l'incidence hebdomadaire au niveau national ont été estimés à 3% pour la grippe, 6% pour la diarrhée et 11% pour la varicelle. L'utilisation des estimations pondérées sur les consultations a entraîné la réduction des biais dans les estimations. Au niveau régional (niveau NUTS 2 - Nomenclature des unités territoriales statistiques de niveau 2), les changements relatifs étaient encore plus élevés entre les estimations d'incidence, avec des changements compris entre -40% et + 55%. L'utilisation des poids réduisant le biais diminuait la variation de l'incidence entre les régions et l'augmentation de l'autocorrélation spatiale. La post-stratification basée sur des données administratives externes peut améliorer les estimations d'incidence dans les systèmes de surveillance basés sur la participation volontaire. (Traduction effectuée par la Cellule de valorisation Editoriale - CeVE - de l'InVS)

Auteur : Souty C, Turbelin C, Blanchon T, Hanslik T, Le Strat Y, Boelle PY
Population Health Metrics, 2014, p. 9 p.