Background: Participatory disease surveillance can be a viable solution for understanding epidemiological factors behind infectious diseases. During the COVID-19 pandemic self-reported digital data collection has helped to measure real-world vaccine effectiveness, testing behavior and other pandemic-related parameters on a population level. Participatory disease surveillance tools have also been used to measure outbreaks at mass gatherings (MGs) such as sports events and music festivals. As MGs are associated with an increased risk of infectious disease transmission, they were mostly prohibited and later restricted during the COVID-19 pandemic. Participatory disease surveillance tools yield an opportunity to improve MG risk assessments and precautionary measures through quantifying MG-related COVID-19 cases. We piloted our web-based participatory disease surveillance tool amongst attendees of an outdoor MG to detect MG-related COVID-19 cases through self-reported COVID-19 test and symptom data.
Methods: For this prospective observational cohort study, we recruited attendees of a sports festival held in Saxony-Anhalt, Germany, from September 2 to September 5, 2021. The event attendees used our digital participatory disease surveillance tool to report demographic data, COVID-19 tests, symptoms, and their contact behavior. Throughout the entire "study period" (08/12/2021 to 10/31/2021) as well as during the 14-day “surveillance period" (09/04/2021 to 09/17/2021) the self-reported data were used to group participants into “no COVID-19”, “probable COVID-19” and “confirmed COVID-19” cases. We furthermore assessed the cohort's test positivity rates in comparison to national surveillance data.
Results: Using our participatory disease surveillance tool to self-report data, 30.4% (n = 2,808) of the 9,242 event attendees enrolled in our study. 62.4% of the study participants were female and 86.2% had a medical background. Within the study period 5,255 COVID-19 tests and 776 symptoms were reported. This led to seven PCR- confirmed and seven probable COVID-19 cases during the 14-day surveillance period with the highest likelihood of MG-related cases. The confirmed cases resulted in an estimated 7-day incidence of ~125 per 100,000 event attendees (95% confidence interval [67.7 per 100,000, 223 per 100,000]). These results are comparable with the German age-adjusted incidence during the same period (118.3 per 100,000). Test positivity rates in our cohort were lower than from national surveillance data. Within the study period, weekly numbers of COVID-19 cases varied with another significant increase in October 2021, which correlated with a national pandemic wave.
Conclusion: Our participatory surveillance approach collected self-reported symptom and testing data from event attendees to measure MG-related COVID-19 cases. The resulting 7-day incidence was comparable to the national age-adjusted incidence. According to our data, there was no evidence of an MG-related outbreak. Our surveillance approach could be used in future settings to inform health authorities and event organizers about event-associated infection trends in real-time.
Hintergrund: Partizipative Forschung kann angewendet werden, um epidemiologische Faktoren hinter Infektionskrankheiten zu messen. Während der COVID-19-Pandemie wurden hierdurch auf Bevölkerungsebene die Wirksamkeit von Impfstoffen, Testverhalten sowie pandemiebezogene Parameter gemessen. Partizipative Surveillance kann auch zur Messung von veranstaltungs-assoziierten Infektionen bei Großveranstaltungen eingesetzt werden. Großveranstaltungen werden mit einem erhöhten Infektionsrisiko in Verbindung gebracht und wurden während der COVID-19-Pandemie größtenteils verboten oder stark reglementiert. Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Frage, ob digitale partizipative Surveillance dabei helfen kann, Großveranstaltungen infektiologisch zu überwachen und damit sicherer zu machen. So meldeten die Gäste der Veranstaltung ihre COVID-19-Tests und Symptomdaten mittels einer digitalen Studien-App, um veranstaltungs-assoziierte COVID-19-Infektionen zu erfassen.
Methoden: Für diese prospektiv beobachtenden Kohortenstudie rekrutierten wir Gäste eines Outdoor Sportfestivals, welches vom 2. bis 5. September 2021 in SachsenAnhalt, Deutschland, stattfand. Im Rahmen der Studie nutzten die Veranstaltungs-Gäste unseren digitalen partizipativen Surveillance-Ansatz, um demografische Daten, COVID19-Tests, Symptome und ihr Kontaktverhalten zu melden. Während des gesamten „Studienzeitraums“ (12.08.2021 bis 31.10.2021) und des 14-tägigen „Beobachtungszeitraums“ (04.09.2021 bis 17.09.2021) wurden selbstgemeldete Daten genutzt, um die Studienteilnehmenden in „kein COVID-19", „wahrscheinlich COVID-19“ und „COVID-19 bestätigt“ einzuteilen. Darüber hinaus untersuchten wir die Testpositivitätsraten unserer Kohorte im Vergleich zu nationalen Surveillancedaten.
Ergebnisse: Mit Hilfe unserer partizipativen Surveillance-Anwendung konnten 30,4% (n = 2.808) der 9.242 Gäste des Sportfestivals rekrutiert werden. 62,4% der Studienteilnehmenden waren weiblich und 86,2% hatten einen medizinischen Hintergrund. Innerhalb des Studienzeitraums wurden 5.255 COVID-19-Tests und 776 Symptome gemeldet. Dies führte zur Erfassung von sieben PCR-bestätigten und sieben wahrscheinlichen COVID-19-Fällen im 14-tägigen Beobachtungszeitraum – dem Zeitraum mit der höchsten Wahrscheinlichkeit für veranstaltungs-bedingte COVID-19-Fälle. Die PCR-bestätigten Fälle führten zu einer 7-Tage-Inzidenz von ~125 pro 100.000 Teilnehmenden (95% Konfidenzintervall [67,7 pro 100.000, 223 pro 100.000]). Diese Ergebnisse sind vergleichbar mit der deutschlandweiten altersadjustierten Inzidenz im selben Zeitraum (118,3 pro 100.000). Die Testpositivitätsrate in unserer Kohorte war niedriger als in vergleichbaren nationalen Surveillance-Daten. Innerhalb des Studienzeitraums variierten die wöchentlichen Zahlen der COVID-19-Fälle mit einem weiteren deutlichen Anstieg im Oktober 2021, welcher mit einer nationalen Pandemiewelle korrelierte.
Schlussfolgerung: Mit unserem partizipativen Surveillance-Ansatz wurden erstmalig Testdaten und Symptome im Rahmen einer Großveranstaltung erfasst, um veranstaltungs-assoziierte COVID-19-Fälle zu messen. Die daraus errechnete 7-Tage-Inzidenz war mit der nationalen altersadjustierten Inzidenz vergleichbar. Damit ergab sich kein Anhalt für ein veranstaltungs-bedingtes Ausbruchsgeschehen. Unser Surveillance-Ansatz könnte zukünftig genutzt werden, um Gesundheitsbehörden und Veranstalter zeitnah über veranstaltungs-assoziierte Infektionstrends zu informieren.
