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将基因组实验室数据整合到结核病监测中:改进结核菌株追踪和聚集性病例识别以加强疫情管理。

Integrating genomic laboratory data into tuberculosis surveillance: improving tracking of tuberculosis strains and cluster identification to enhance outbreak management.

作者信息

Hicks Peter

机构信息

Public Health Informatics Fellowship Program, Career Development Division, Office of Workforce and Career Development, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, GA, USA.

出版信息

AMIA Annu Symp Proc. 2006;2006:949.

PMID:17238568
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1839743/
Abstract

Since the 1990s, healthcare professionals have used genotyping to identify specific Tuberculosis clusters and strains. Although, these data have potential to enhance outbreak investigations, they are rarely integrated into TB surveillance systems. Using a systematic approach genomic laboratory data can be integrated with traditional TB surveillance systems to improve TB control. This poster describes a pilot project; including systems architecture, messaging and data repository design, which integrates genomic and epidemiological characteristics of culture positive cases.

摘要

自20世纪90年代以来,医疗保健专业人员一直使用基因分型来识别特定的结核病集群和菌株。尽管这些数据有潜力加强疫情调查,但它们很少被纳入结核病监测系统。采用系统方法,基因组实验室数据可以与传统的结核病监测系统相结合,以改善结核病防控。本海报介绍了一个试点项目,包括系统架构、消息传递和数据存储库设计,该项目整合了培养阳性病例的基因组和流行病学特征。

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