伊朗胡齐斯坦COVID-19登记处：研究方案和实施经验（2021）

医学信息学解锁23（2021）100520伊朗胡齐斯坦地区COVID-19登记处：一项研究方案和从试点实施中吸取的经验教训Javad Zareia，Maryam Dastoorpoor b，Amir Jamshidnezhad a，Maria Cheraghi c，Abbas Sheikhtaherid，*a伊朗阿瓦士，阿瓦士Jundishapur医科大学联合医学学院，卫生信息技术系b伊朗阿瓦士，阿瓦士Jundishapur医科大学，健康社会决定因素研究中心，生物统计学和流行病学系。c伊朗阿瓦士，阿瓦士Jundishapur医科大学卫生学院公共卫生系，健康的社会决定因素研究中心d伊朗德黑兰伊朗医科大学卫生管理和信息科学学院卫生管理和经济学研究中心A R T I C L EI N FO关键词：COVID-19SARS-CoV-2伊朗疾病登记处胡齐斯坦A B S T R A C T疾病登记系统为决策和研究提供了强有力的信息基础设施。本研究的目的是描述伊朗Khu- zestan省COVID-19登记的实施方法和方案。我们成立了一个指导委员会，并制定了登记册的目的。然后，在查阅文献的基础上，通过专家小组、最小数据集、数据收集表格和基于网络的软件进行了开发。通过医院信息系统、医疗监护中心系统（MCMC）、传染病预防控制管理系统（MCDPC）以及患者记录回顾性收集数据对于前瞻性数据收集，数据收集表由医务人员与患者的医疗记录一起编制我们收集患者2020年4月20日至12月5日，从两家COVID-19转诊医院收集了4，812例确诊病例和7，113例疑似病例的数据。根据我们的经验，在为患者提供护理的同时记录信息，并将患者数据登记纳入1. 介绍COVID-19大流行是我们这个时代的全球健康危机，也是自第二次世界大战以来人类遇到的最大挑战[1]。尽管有63种不同的疫苗正在进行人体临床试验，一些国家也开始接种疫苗，但距离完全控制大流行还有很长的路要走。从COVID-19大流行开始，各国都意识到获得准确、完整、可操作、可靠和及时的数据对于有效管理疫情至关重要[3]。获得信息有助于决策者促进护理的优先顺序，监测疾病爆发情况，趋势，进展和卫生系统的疾病控制性能[3此外，获得高质量信息它也在支持研究方面发挥着重要作用[6]。因此，世界各地的政府、研究中心、大学、医疗中心等都通过开发或改进国家信息系统、信息仪表板、数据中心、数据集和COVID-19相关注册系统等项目收集COVID-19数据[7伊朗是世界上最早面临COVID-19大范围爆发的国家之一，与确诊病例数量相比，其死亡率是最高的国家之一[14，15]。在伊朗，在COVID-19大流行之前，SIB和医院信息系统（HIS）是记录医疗中心健康数据的两个主要系统，第一个用于收集城市和农村卫生中心的初级卫生保健数据，第二个用于收集门诊患者* 通讯作者。电子邮件地址：zarei. gmail.com（J. Zarei），mdastoorpour@yahoo.com（M.Dastoorpoor），a. yahoo.com（A.Jamshidnezhad），mariacheraghi@gmail.com（M.Cheraghi），Sheikhtaheri. iums.ac.ir（A.Sheikhtaheri）。https://doi.org/10.1016/j.imu.2021.100520接收日期：2020年10月3日;接收日期：2021年1月14日;接受日期：2021年2021年1月19日在线提供2352-9148/©2021的 自行发表通过Elsevier 公司这是一个开放接入文章下的CCBY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。可在ScienceDirect上获得目录列表医学信息学期刊首页：http://www.elsevier.com/locate/imuJ. Zarei等人医学信息学解锁23（2021）1005202和医院的住院病人数据。然而，由于对实时COVID-19患者数据的迫切需求，自COVID-19大流行开始这两个系统包括用于报告医院COVID-19病例的医疗监测中心系统（MCMC）和用于报告基层医疗中心COVID-19病例的传染病预防和控制管理系统（MCDPC）[16]。尽管这两个系统收集了有关COVID-19病例的原始数据，但关于COVID-19研究数据的充足性存在几个重要问题。首先，COVID-19的关键问题是该疾病的许多方面都是未知和不可预测的。尽管对COVID-19进行了大量研究，但研究人员对该疾病仍存在许多问题[17，18]。因此，有必要建立一个全面的信息系统，以收集关于这一疾病所有方面的所有现有数据。第二个问题是数据质量。COVID-19数据的低质量限制了其进行研究的有用性[19]。尽管尚未对上述两个信息系统的数据质量进行具体研究，但一些研究和报告表明，伊朗在收集和报告COVID-19数据方面存在问题[20，21]。本报告没有设想对数据质量控制采取系统的办法，两个信息系统。COVID-19疫情危机中数据质量差的问题是世界上许多国家的问题[22考虑到数据质量控制过程，可以帮助系统地收集特定疾病数据的方法之一是疾病登记系统。疾病登记和数据库是开展临床研究的关键工具[26]。在疾病登记系统中，对患有特定疾病的患者进行系统记录，并在预先确定的人群中进行分析。因此，这些系统可以创建疾病、疾病结局、安全性和治疗方法有效性的真实世界视图[26]。因此，COVID-19登记系统的实施有助于系统地收集研究数据[27]。伊朗南部的胡齐斯坦省是伊朗最大的COVID-19病例数量最多。因此，在该省实施COVID-19登记册为确定疫情的流行率和程度、并发症和治疗结果提供了机会。因此，自该省疫情爆发之初，已建立区域COVID-19登记计划。在这项研究中，我们描述了在伊朗西南部的胡齐斯坦建立COVID-19登记系统所采取的措施。实施COVID-19登记册提供了确定疫情的流行率和程度、疾病的早期和晚期并发症以及影响治疗反应和结果的因素的机会。此外，根据COVID-19疫苗接种计划，注册系统可能有助于调查疫苗的副作用及其在大规模人群中的有效性。在以下章节中，我们描述了该登记研究的目的和协议以及从试点实施中吸取的经验教训。2. 登记册的宗旨和目标该登记的主要目的是准备COVID-19患者数据库，以确定疾病的患病率和发病率，并进行医学研究。在这方面，指导委员会审议了该方案的以下目标1. 2019冠状病毒病发病率和流行率的流行病学研究2. 确定影响COVID- 19严重程度的潜在因素3. 确定COVID-19患者的并发症和结局4. 确定用于COVID-195. 确定个人和社会因素（年龄、性别、职业、教育等）COVID-19患者6. 确定患者中COVID-19引起的并发症的患病率7. 确定COVID-19的长期并发症8. 确定基础疾病对COVID-199. 确定患者对治疗反应差异的原因3. 登记册执行3.1. 登记册管理结构为了建立这一登记册，我们首先确定了该省的利益攸关方，然后成立了一个指导委员会。指导委员会由10名不同专业的专家组成，包括卫生信息管理、计算机科学、流行病学、传染病、肺病、急诊医学和放射学。该委员会负责制定注册目的，制定行动计划和方案，以实施该计划，评估该计划的实施情况并寻求支持。还成立了四个小组委员会来开展该方案的活动。信息管理委员会负责开发数据集、数据字典、数据收集表格和登记册软件。成立了数据质量评估和分析委员会，以评估数据质量，为数据收集和数据分析提供反馈，最后成像数据委员会负责开发管理成像信息所需的数据，以及图像解释。此外，在登记处执行主任的监督下成立了医院执行委员会，负责与医院安排数据收集工作（图1）。①的人。3.2. 登记册设计和人口在这项观察性研究中，回顾性和前瞻性地记录了患者自登记研究建立以来（2020年4月），根据入选和排除标准，胡齐斯坦省医疗机构诊断或治疗的所有门诊患者和住院患者都进行了登记。在项目开始前已被诊断或治疗的患者也进行了回顾性登记。胡齐斯坦省（见图2）位于伊朗西南部，人口470万，是该国人口第五多的省份。胡齐斯坦省有27个镇和54个城市[28]，其医疗保健系统由四所医学科学大学管理：Ahvaz Jundishapur，Abadan，Behbahan和Shushtar。本研究首先在阿瓦士市（胡齐斯坦省首府）的阿瓦士Jundishapur医科大学附属医院进行试点。然后，根据参与协议，其他医科大学附属的医疗保健中心也将参与登记。3.3. 登记研究入选和排除标准在本登记研究中，所有确诊的疑似COVID-19住院患者和门诊患者均根据以下入选标准进行登记：在胡齐斯坦省医疗机构转诊的门诊病人或住院病人，或在其他省份诊断或治疗的聚合酶链反应（PCR）阳性结果或基于医生诊断的体征和症状高度临床怀疑COVID-19··J. Zarei等人医学信息学解锁23（2021）1005203图1.一、 胡齐斯坦COVID-19登记处的治理。图二. 胡齐斯坦省和各县的地图。排除标准包括COVID-19检测阴性（阴性PCR）和无COVID-19临床症状3.4. 数据集和数据收集表为了准备初始数据集，我们审查了电子或纸质COVID-19数据收集和报告表[29-31]、患者病历表、伊朗卫生部的COVID-19诊断指南、其他关于急性呼吸道感染的冠状病毒、关于COVID-19的现有研究、伊朗类似疾病登记系统的结构、方案和最低数据集，以及伊朗相关卫生信息系统的数据要素，见表1。表2显示了用于编制数据集的信息来源。为了最后确定数据集，我们考虑了该领域专家的意见。为此，我们举行了多次专家小组讨论会。表3显示参与设计最低限度数据集的专家的特点。在这些会议上，临床专家J. Zarei等人医学信息学解锁23（2021）1005204表1卫生部两个记录和报告COVID-19数据的信息系统的规范。表3专家小组成员的特点卫生信息系统副主管记录和报告数据与COVID-19相关的数据元素女5 50教育博士3 30医学专家3 30医疗监护中心系统（MCMC）传染病预防和控制系统管理表2治疗医院卫生副校长卫生院患者身份数据、电话和地址、-入院数据、医院名称、疾病的早期体征和症状、CT扫描、PaO 2（饱和度、基础疾病和合并症、COVID-19检测结果、插管、重症监护室（ICU）住院、结局、出院或死亡日期患者识别数据、医疗保健中心识别数据、电话和地址、职业、直接接触感染者、入院数据、疾病体征和症状、基础疾病和合并症-Covid 19筛查结果、药物，疾病并发症（肺炎和呼吸窘迫综合征、结局、出院日期或死亡研究金4 40专业呼吸科3 30传染病1 10内科1 10心脏病学1 10健康信息管理1 10流行病学1 10实验室科学1 10急救医学1 10指导委员会成员讨论了数据集的初始对于每一个数据要素，数据收集的可行性（基于指标，如数据的可得性或可得性）、标准定义、数据格式（例如，自由文本、多项选择等）、用于收集数据的可靠数据源、数据收集方法（患者访谈、检查结果、图像审查等）以及数据收集的时间（入院时或住院期间）进行了讨论。小组成员之间具有超过50%的一致性的所有数据项被包括在最终数据集中。我们根据专家意见的结果下一步，我们在阿瓦士的一家COVID-19转诊医院试行了三周的计划试点的目的是评估数据收集表格的结构和内容，确定所需的数据要素，确定新的信息要求，评估在实际环境中收集数据的可行性，并确定适当的数据收集方法。收藏.用于设计数据集的主要信息来源信息资源详情我们使用术语“COVID-19 "和“SARS-CoV-2”检索PubMed和Google我们的COVID-19登记系统的最终数据集由七个顶级数据类别组成，包括管理数据（39个数据元素）、疾病和就诊数据（65个数据元素）、病史和体格检查（121个数据元素）、临床诊断测试结果（95个数据元素）、疾病进展和治疗COVID-19数据收集和报告表格为了检索COVID-19数据收集和报告表格，我们使用以下波斯语和英语术语术语“数据收集表”、“数据收集表”、“最小数据集”、“数据集”、“数据字典”、“调查表“和“表格”的组合使用。此外，我们从伊朗的其他医院、大学或研究人员那里获得了互联网上无法获得的 信息（39个数据元素）、医学诊断和死亡原因（14个数据元素）和随访数据（23个数据元素）。这些数据项中的大多数都是编码的（从下拉菜单中选择），其中只有九个是自由文本。此外，作为最低限度数据集的45个数据要素是强制性的。我们将这些数据项组织成五个数据收集表，包括基本数据、病史和体格检查、入院时的实验室和影像学检查结果、疾病进展和结局以及随访表。患者病历部分COVID-19患者;一份对阿瓦士医院进行了审查。考虑了纸质病历的结构和内容（数据元素）保健信息系统内容（数据要素及其价值）在以下健康信息3.5. 登记册软件基于我们的COVID-19数据集，我们使用快速应用程序开发（RAD）技术开发了基于网络的注册软件。在该系统是一个电子记录，包含行政和临床疾病登记文件伊朗其他急性呼吸道感染指南伊朗的系统：检查了阿瓦士医科大学的MCMC系统、MCDPC、SIB、HIS数据集、软件、协议和其他现行注册系统的指南。审查了伊朗卫生部以前的指示和表格，以了解冠状病毒引起的其他急性呼吸道感染，如严重急性呼吸道综合征（SARS）和中东呼吸道综合征（MERS），以及流感为每个患者创建关于患者的入院、诊断、治疗和随访的数据 该软件是 使 用 NET 编 程 语 言 开 发 的 ， 可 在 www.example.com 上 获 得Covid.ajums.ac.ir（图1和图2）。第3和第 4段）。3.6. 数据收集方法胡齐斯坦省与伊朗其他地区类似，视乎人口及COVID-19疫情，每个城市的一间或多间医院（主要附属于医科大学）被视为COVID-19转介中心。除了医院，还有一些健康中心（称为16-h中心）用于诊断和PCR-人口统计学特征频率百分性别男550J. Zarei等人医学信息学解锁23（2021）1005205图三. COVID-19登记软件的登录页面。检测能走动的和轻微的病例。在医院，住院病人的数据记录在纸质病历和HIS中。此外，根据卫生部的指示，所有COVID-19确诊及疑似病例均须在MCMC系统中记录及报告。转诊至16小时中心的患者数据记录在MCDPC系统中因此，病例发现是回顾性和前瞻性的。 回顾性方法适用于在登记研究实施前入住参与医疗中心的患者。对于回顾性病例发现和数据收集，由于MCMC和MCDPC系统均提供了这些患者我们接获一宗有关在这两个系统登记的病人的报告。为了控制这些数据的质量，我们比较了两个系统中每例患者的记录数据，以检测和纠正任何不一致和缺失数据。然后，我们将人口统计学数据（如地址和电话）、疾病的体征和症状、接触者信息、症状发作日期、入院日期、合并症、入院类型（门诊、住院）、检测方法和PCR检测结果导入COVID-19登记软件。为了完成数据，我们积极收集与药物、实验室检查结果、使用HIS的疾病进展和患者病历相关的信息在前瞻性方法中，为参与机构提供所有数据收集表格这些表格与住院期间患者病历的其他表格一样填写测试结果、药物和ICD-10代码也从HIS导入为促进数据收集和提高数据质量，从同一部门的工作人员中选择负责将数据录入登记系统软件的人员。挑选工作人员的标准是至少拥有医学或辅助医学科学领域之一的学士学位，对医学研究感与所有这些人签署了参加登记方案的财务合同3.7. 数据质量和质量保证我们从文献中制定了几项预防、检测和纠正措施，以确保数据质量[32]。表4显示了我们对这三种控制的测量。这些措施的目的是图4.COVID-19登记软件的样本屏幕截图，显示实验室数据部分。该图的右侧面板显示了其他数据组，如人口统计学、就诊数据、合并症、胸部X线检查、CT扫描、EKG结果、结局、随访、ICD代码、药物和附件。J. Zarei等人医学信息学解锁23（2021）1005206表4COVID-19登记系统的数据质量控制措施3.9. 登记册的实施数据质量控制采取措施控制数据为了实现注册表，我们首先开发了注册表协议，其中包括指令和数据收集的方法，如下所示-·为所有工作人员制定登记指南• 培训登记员和数据输入人员• 在登记册软件中使用结构化（编码）数据• 使用患者• 为登记册软件编制数据字典• 在软件中开发数据验证规则和检查（包括数据类型检查、简单范围和约束检查、交叉引用和数据一致性检查）• 在登记册软件中，基本数据被认为是强制性的。• 将来自不同来源的患者数据整合到登记软件中• 从参与登记研究的• 选择每个医疗中心的一名工作人员作为同一中心注册程序的监督员• 设立数据质量评估和分析委员会，以制定数据质量准则·比较从各种来源获得的数据以及识别和纠正不一致、缺失数据和重复案例的系统• 持续监测数据，以识别异常和可疑数据，例如各参与中心纠正措施·根据结果不断纠正错误检测控制（如填写缺失数据、编辑不一致、删除重复数据等）• 定期向相关医院反馈纠正数据尽量减少数据错误，并确保数据收集符合登记册的目标。截至2020年12月5日，由于数据质量控制过程，识别并排除了158例重复病例。此外，1955年的数据记录不一致，（如姓名、父亲姓名、年龄、地址、手机和电话号码、入院和出院数据、入院病房、入院时的体征和症状、基础疾病和合并症、入院日期、出院日期、住院时间和结局），识别并纠正了9189个缺失数据（如入院时的体征和症状、基础疾病和合并症、出院日期、PCR检测结果、结局）和1102个数据错误（如ICD-10错误编码、拼写错误、无效的国民身份证、手机和电话号码）。3.8. 患者随访在三个月的时间内，对所有从保健设施出院的门诊病人和住院病人进行跟踪，以了解疾病的结果。其目的是确定患者的疾病复发，出院后死亡，以及疾病的后续后果。利用患者唯一的国家ID，在软件中开发了报告患者再入院和后续入院死亡的功能我们对患者进行随访的机制是审查MCDPC和MCMC系统的报告，以确定患者的后续入院情况。数据质量评估和分析委员会审查MCDPC和MCMC系统报告中的登记患者，以便在转诊至其他医疗机构或死亡的情况下，在登记软件中更新该信息。病人的排除，信息的质量控制， 是的。然后，对其中一家医院的数据收集工作人员进行了培训。登记流程在阿瓦士的这家COVID-19转诊医院试行了三周。根据从试点中获得的反馈和经验，根据新的问题和需求更新了纸质表格、电子系统和注册协议。值得一提的是，10月份，我们根据初步数据分析和试点研究的反馈意见，对数据集进行了审查，删除了26个数据元素，并在表格和软件中增加了12个新的数据元素。在试点的初始阶段之后，进入了登记方案的实施阶段。现阶段，登记计划在阿瓦士的两家医院实施，这两家医院被认为是COVID-19患者的主要医院。为了扩大注册，指导委员会决定与胡齐斯坦省的四所医学科学大学以及医疗机构进行正式沟通，并邀请他们参与。因此，在签署初始数据共享和保密协议并签署合作合同后，这些中心和医生将参与登记并接收表格、电子系统的特权访问和登记方案。该计划于4月20日开始实施，12月5日，登记了4，812例确诊病例和7，113例疑似病例。3.10. 数据分析计划根据注册计划的目标，我们实施了在电子系统中报告信息的各种功能。数据分析将按照登记研究的目的并基于描述性和推断性统计的常规方法进行。登记册产出将以报告和其他书面产出的形式3.11. 伦理批准本研究获得了Ahvaz Jundishapur医科大学伦理研究委员会的伦理批准（IR. AJUMS.REC.1399.061）。4. 执行过程中的经验教训胡齐斯坦是伊朗最大的省份之一，COVID-19病例最多。由于其多样化的地理和文化条件，该省在抗击COVID-19方面面临许多问题[33，34]。在该省教育和卫生部门的监督下实施COVID-19登记，可以提供高质量的信息，以应对COVID-19并对这种疾病进行医学研究。试点项目的实施产生的经验教训可作为启动其他类似登记项目的模式。该计划的主要目标之一是记录患者然而，基于设计的表格和数据集的程序的试点实施表明，不可能在真实环境中收集患者研究表明，将数据收集过程或数据输入与临床团队的日常流程分离是实施注册计划的严重障碍之一[35]。此外，关于数据收集表格的外观和安排数据要素的方法，试点经验表明，这些表格应J. Zarei等人医学信息学解锁23（2021）1005207尽可能基于医疗机构的实际护理过程（从入院到出院），这种结构应类似于纸质病历表，以便临床团队不必担心填写错误。研究表明，考虑临床团队的常规临床程序，并在设计登记研究项目的数据收集方法时考虑到这一点，可有效促进其成功[36]。因此，指导委员会的决定排除了生活方式和营养数据要素，并对表格的设计进行了必要的修改，以使登记过程更容易。试点实施经验表明，在前瞻性数据收集方法中，确保数据收集正确完整的最佳方法是在为患者提供护理的同时记录信息。现有数据的二次使用可能导致数据缺失。因此，前瞻性数据收集被整合到患者试运行结果表明，该软件存在饱和度等重要数据未被纳入数据集或部分字段值需要规范化、数据结构化等问题，以增加对数据的共同理解，提高信息质量。更重要的是，试点实施表明，基于新的科学发现和临床团队经验，数据集和数据值需要不断更新。缺乏对基于现有科学证据的数据所需变更的支持[37]可能会使登记研究对临床团队无效，并减少他们的合作。因此，在试点期间，对纸质表格和登记册软件作了一些改动。实施试点的另一个问题是医务人员在填写信息方面缺乏适当的合作。具体来说，从5月中旬到6月底，由于病例数量的突然增加和医院的危急情况，医务人员的工作量严重超负荷。由于缺乏时间和工作量增加，人们不愿意登记[38]，这是登记处最常见的问题之一，需要适当和创造性的解决办法。指导委员会使用了四种解决方案来解决这个问题。首先，我们区分了工作人员在填写表格和将数据输入软件中的角色。在这方面，临床团队仅填写表格，其他工作人员负责将数据输入软件。此外，负责在软件中输入数据的人是从同一家医院的员工中挑选出来的。这使得其他医院的工作人员比外面的人更愿意配合这些工作人员。第二个解决办法是为医务人员提供各种奖励。这些激励措施包括经济报酬和参与由数据产生的科学产出。研究表明，财务和非财务激励措施在成功实施登记方案方面非常有效[39]。我们的第三个解决方案是得到试点医院高级管理层（院长、经理、医院教研室副主任和医院护士长）的全力支持。医院高层管理人员的支持减少了医务人员对实施登记册的抵制。以前的研究也表明，组织领导者在解决问题方面的支持[39]对注册计划的成功起着重要作用。第四个解决方案是尽量减少手动数据收集，从HIS、MCMC和MCDPC系统接收一些数据。根据与以往的研究相比，通过将登记系统与现有的信息系统集成，利用电子工具在登记系统中自动输入数据，尽管存在一些复杂性和问题，但如果实施得当，可以在很大程度上提高数据收集的速度并降低数据收集的成本[40我们的试点实施表明，对于一些数据，如测试结果，由于为患者和处方药物执行的数据处理，来自患者记录的该信息的二次数据输入非常耗时并且容易出错。因此，我们使用Web服务将实验室数据、药物和ICD代码从HIS自动导入注册表软件。一些数据，如人口统计学数据、地址和电话、首次出现症状的日期、转诊日期、治疗方法和疾病症状、合并症、PCR检测结果和治疗结局，均记录在MCDPC和MCMC系统中。在大学IT管理部门的合作下，我们从这些系统中获得不同时期的不同输出，并在质量控制和数据校正后将这些数据导入注册软件。虽然收到这些产出会加快数据收集的速度，但由于是手工过程，可能会导致数据错误;因此，需要进行数据质量评估。5. 结论总之，疾病登记系统可以提供有关COVID-19疾病的宝贵信息，以跟踪疾病的流行和发病率并进行研究。在本研究中，描述了在胡齐斯坦实施COVID-19登记的过程、试点实施以及挑战和应对这些挑战所采取的策略。如果其他省份建立了COVID- 19登记系统，他们可以根据我们从该登记系统中获得的经验启动或升级其登记系统。我们计划在大流行结束前继续这一监管，阿瓦士·君迪沙普尔大学 医学科学部将为该登记研究提供资金支持。此外，根据COVID-19疫苗接种计划及疫苗的使用，建议扩大登记以包括疫苗的副作用及其有效性。作者Javad Zarei：概念化;数据管理;调查;方法学;软件;项目管理;资源;写作-审查和编辑。Maryam Dastoorpoor：概念化;数据策展;调查;方法;审查和编辑。Amir Jamshidnezhad：概念化;数据管理;调查;方法;软件;审查和编辑。Maria Cheraghi：概念化;数据策展;调查;方法论;写作-审查和编辑。Abbas Sheikhtaheri：概念化;方法论;保留-原始草案;保留-审查和编辑。所有作者审查了手稿的最终版本并批准提交。资金这项研究得到了Ahvaz Jundishapur医科大学的支持。资助者在研究设计、数据收集、分析和数据解释、报告撰写和提交决定中没有任何作用。竞合利益作者声明，他们没有已知的可能影响本文所报告工作致谢作者要感谢所有的参与者，特别是那些帮助我们收集数据的J. Zarei等人医学信息学解锁23（2021）1005208引用[1] 冠状病毒病COVID-19大流行。联合国开发计划署，2020年。[2] 冠状病毒疫苗追踪器。纽约时报;2020年。[3] 杨文龙，王晓平. 呼吁加强数据以应对COVID-19及以后。 J Am Med InfAssumption 2020.[4] 泛美卫生组织。COVID-19和加强信息系统的重要性。 2020年。[5] Davenport TH，Godfrey AB，Redman TC.为了防治流行病，我们需要更好的数据。MIT Sloan Manag Rev2020;62：1[6] [1] Moore JH，Barnett I，Boland MR，Chen Y，Demiris G，Gonzalez-Hernandez G，Herman DS，Himes BE，Hubbard RA，Kim D. 关于信息学家如何参与COVID-19研究的想法。Springer;2020.[7] 刘强，刘伟，沙丹，库马尔，常娥，阿罗拉，兰，李，王，张。为COVID-19大流行研究收集环境数据。 数据2020;5：68.[8] Guidotti E，Ardia D. 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