Réseau d'intervention en cas de pandémie de COVID-19

La maladie à coronavirus 19 (COVID-19) représente un défi sans précédent pour les opérations et les efforts de gestion de la santé de la population des systèmes de santé du monde entier. L'étude "Pandemic Research Network (PRN): Duke Community Health Watch" s'appuie sur la technologie, la recherche clinique, l'épidémiologie, la télémédecine et les capacités de gestion de la santé de la population pour comprendre comment lutter contre le COVID-19 en toute sécurité. La population cible est constituée des personnes de la région de Duke Health ainsi que des personnes en dehors de la région de Duke Health qui présentent des symptômes pseudo-grippaux, une commande de test viral pour le COVID-19, un COVID-19 confirmé ou une inquiétude quant à l'exposition au COVID-19. Un sous-groupe d'intérêt particulier au sein de la population cible est celui des travailleurs de la santé (TS) et des familles de TS. Les membres de la communauté s'inscriront à l'étude par voie électronique et pendant 28 jours, il leur sera rappelé par e-mail ou SMS de soumettre des signes et symptômes liés à COVID-19. Les participants qui signalent des symptômes recevront des informations sur les tests COVID-19 (si nécessaire) et les mécanismes établis pour rechercher des soins au sein de Duke Health. Instructions pour la télémédecine et les visites en personne, qui sont disponibles publiquement sur https://www.dukehealth.org/covid-19-update, seront présentés aux participants. Les participants qui ne sont pas en mesure de signaler leurs symptômes de manière indépendante peuvent être contactés par téléphone par les membres de l'équipe du Bureau de gestion de la santé de la population (PHMO) ou de la classification des événements cliniques (CEC). Les données recueillies dans le cadre de l'étude "Pandemic Response Network (PRN): Duke Community Health Watch" seront utilisées pour trois objectifs.

• Premièrement, caractériser les caractéristiques épidémiologiques du COVID-19. Plus précisément, nous aurons un sous-groupe à haut risque de travailleurs de la santé et des familles de travailleurs de la santé que nous recruterons.
• Deuxièmement, développer des modèles qui prédisent la détérioration et le besoin de soins hospitaliers, de soins intensifs et de ventilation mécanique.
• Troisièmement, développer des modèles de prévision pour estimer le volume de ressources hospitalières et ambulatoires nécessaires pour gérer une population COVID-19.

Le principal risque pour les participants à l'étude est la perte d'informations de santé protégées. Pour répondre à cette préoccupation, toutes les données seront stockées dans l'instance REDCap de Duke et dans l'environnement de calcul Duke Protected Analytics Compute (PACE).