建立员工健康接触者追踪数据库，以减少COVID-19传播，提高安全性
2020年3月COVID-19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，纽约市卫生系统和医院面临着越来越多的人员和资源需求。
解决…的需要接触者追踪以及灵活的暴露调查，以减缓COVID-19在人群中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应用程序来跟踪和减少病毒在西奈山卫生系统(包括8家医院和400多家门诊诊所)的传播。
该数据库是用“基于事件”的模型建立的，每次曝光或“事件”都被唯一地记录下来，而不是故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，这种数字框架的特定设计选择还调整和应对了COVID-19疾病的重大变化。
员工健康COVID-19 REDCap注册中心提供:使用安全且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跟踪信息;员工访谈的定性分析;分析与基因组测序集成;以及机器学习在未来曝光研究中的潜力。
到目前为止，已经有超过5万名员工接受了采访，对框架进行了500多次修订。该平台不断发展的设计创造了动态的灵活性，以结合围绕病毒传播的信息和专业知识的发展，并有助于促进关于COVID-19的临床建议的变化。
怎样去:
员工健康COVID-19 REDCap注册表可通过支持互联网的设备获得，例如移动设备而且台式电脑通过远程访问，可以与西奈山卫生系统的所有医院和诊所进行整合。
web表单可以在个人设备上完成并立即提交，因此可以迅速跟踪员工健康服务。员工健康服务接触者追踪界面捕获了有关员工人口统计数据、隔离时间、使用的个人防护设备和最近的COVID-19检测的信息。
员工健康服务部门创建了一个暴露矩阵，以评估报告的暴露风险(低、中、高)。矩阵列出了基于风险敞口类型的风险评分;工作人员根据刻度对暴露量进行编码。研究人员说，这种评分方法最终可能会成为有监督机器学习的分类模型，以预测暴露结果。
结果:
通过员工健康COVID-19 REDCap登记处，西奈山的员工健康服务机构能够将病例随访时间从几天缩短到几个小时。例如，在一名员工向其主管报告了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，进行初步接触者追踪访谈，并向其发送COVID-19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群集，并通过结合西奈山基因组学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献，并使西奈山医院能够确定COVID-19传播的职业和非职业风险因素。
员工健康COVID-19 REDCap注册中心为世界各地的机构在大流行期间成功控制致命疾病提供了一个易于部署的框架，该注册中心建立在世界各地无处不在的平台之上。
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踪COVID-19，使用的平台不是专有的或包含在电子健康记录中。大流行开始时我们拥有的工具不能满足我们的需求，所以我们的各个团队合作创造了新的工具。”
Waleed Javaid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地位，这有助于限制COVID在我们的员工和患者中的传播。我们希望与所有人分享我们的知识和方法，这样其他医疗机构就可以实施类似的共享数据库，以保护我们的社区免受危险的流行病的侵害。”
Ismail Nabeel博士评论说，该团队“反复、细致地构建了一个灵活、响应迅速的系统，在COVID-19病毒不断进化的变种对社区造成严重破坏时，该系统依然屹立不摇。我们的努力使我们开发了一种可靠、可定制和不断发展的抗COVID-19工具，可以在世界各地共享，以保护我们非常特殊的病毒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．
