API Covid-19 surveillance system evaluation in Narathiwat Province, Thailand, 2022

Authors

  • Fitra Yusoh Office of Disease Prevention and Control Region 12 Songkhla
  • Choopong Sangsawang Office of Disease Prevention and Control Region 12 Songkhla
  • Aree Tamad Office of Disease Prevention and Control Region 12 Songkhla
  • Piyaporn Sae-aui Office of Disease Prevention and Control Region 12 Songkhla
  • Thidapon Thepparat Office of Disease Prevention and Control Region 12 Songkhla
  • Sulaiya Malae Office of Disease Prevention and Control Region 12 Songkhla
  • Hamdee Hayeealee Naradhiwas Rajanagarindra Hospital

Keywords:

Surveillance system evaluation, COVID-19, API, Narathiwat Province

Abstract

The COVID-19 Surveillance System transitioned to an Application Program Interface (API) on June 1, 2022. This cross-sectional descriptive epidemiological study aimed to assess the system's quantitative and qualitative characteristics and provide improvement recommendations. Four hospitals in Narathiwat Province were selected for evaluation. Quantitative characteristics were assessed by reviewing 4,710 medical records, identifying 3,981 cases that met the case definition (patients who tested positive with ATK or RT-PCR between June 1 and December 31, 2022) and comparing them with the API-reported cases. Qualitative characteristics were evaluated through structured interviews with hospital administrators and staff involved in the reporting process. Of the 4,710 records reviewed, 2,210 cases were reported in the API, yielding a sensitivity of 55.51%. The API system recorded 2,631 cases, of which 2,210 met the case definition, giving a positive predictive value (PPV) of 83.99%. Mortality reporting accuracy was 0%, and timeliness of reporting was 93.22% from June to September and 97.55% from October to December. The hospital reported API data reflected sex, age, month of diagnosis, and district, but the Ministry-approved API data lacked time representativeness. Hospital staff found the API system easier to use than the previous one, reducing report preparation time and simplifying data submission across network levels. The system showed moderate sensitivity, with many patients not reported due to missing U07.1 and U07.2 diagnostic codes and incomplete retrospective data exports. To improve system performance and data accuracy, particularly for mortality, laboratory test results, and symptom onset dates, it is crucial to Improve awareness among physicians and staff about the correct use of diagnostic codes. refining reporting techniques and procedures is crucial to ensuring the accuracy of key data, including mortality records, laboratory test results, and symptom onset dates

Keywords: surveillance system evaluation, coronavirus 2019, API, Narathiwat Province.

References

World Health Organization. Origin of SARS-CoV-2 [Internet]. 2020 [cited 2022 Nov 30].

Available from: https://www.who.int/publications/i/item/origin-of-SARS-CoV-2

Hussin A Rothan, Siddappa N Byrareddy. The epidemiology and pathogenesis of coronavirus

disease (COVID-19) outbreak [Internet]. 2020 [cited 2022 November 30]. Available from:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32113704/

World Health Organization. Coronavirus disease (COVID-19) pandemic [Internet]. 2020 [cited 2022 November 30]. Available from: https://www.who.int/europe/emergencies/situations/covid-19

กองระบาดวิทยา กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. Case Report; CCR). ประชุมชี้แจงระบบการ

รายงานข้อมูลโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ในระยะ endemic; 17-20 พฤษภาคม 2565; ออนไลน์.

กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. ระบบการรายงานข้อมูลโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019. [เข้าถึงวันที่

ธันวาคม 2565]. เข้าถึงได้จาก https://doeportal.moph.go.th/login.

กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. สถานการณ์ผู้ป่วย Covid-19 ตามพื้นที่ รายสัปดาห์. [เข้าถึงวันที่

กุมภาพันธ์ 2566]. เข้าถึงได้จาก https://ddc.moph.go.th/covid19-dashboard/?dashboard=-

province.

กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข. นิยามการเฝ้าระวังโรคและคู่มือการรายงานโรคติดเชื้อไวรัส โคโรนา

(Coronavirus Disease 2019: COVID-19) กรมควบคุมโรค ฉบับวันที่ 10 กุมภาพันธ์ พ.ศ.2565

ปรับปรุง ณ วันที่ 5 พฤษภาคม พ.ศ.2565. [เข้าถึงวันที่ 28 พฤศจิกายน 2565]. เข้าถึงได้จาก

https://ddc.moph.go.th/viralpneumonia/file/g_surveillance/g_surveillance_050565.pdf.

สมรักษ์ ศิริเขตรกรณ์. การประเมินระบบเฝ้าระวังโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 จังหวัดกรุงเทพมหานคร.

วารสารสาธารณสุขและสุขภาพศึกษา. 2565;2.34-58.

สุทธนันท์ สุทธชนะ, อุบลรัตน์ นฤพนธ์จิกุล, ปรางค์ศิริ นาแหลม, ภัทร์ธีนันท์ ทองโสม. การประเมิน

ระบบ โรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) โรงพยาบาลนพรัตนราชธานี วันที่ 10 มกราคม-30

เมษายน 2563. รายงานการเฝ้าระวังทางระบาดวิทยาประจำสัปดาห์. 2564;52.1-9.

อมรรัตน์ ชอบกตัญญู, ชูพงศ์ แสงสว่าง, ธิดาพร เทพรัตน์, สุนิสา แกสมาน, สุไหลย๊ะ หมะและ. การประเมิน

ระบบเฝ้าระวังโรคไข้หวัดใหญ่ จังหวัดนราธิวาส ปี พ.ศ. 2562. รายงานการเฝ้าระวังทางระบาดวิทยาประจำ

สัปดาห์. 2564;52:625–33.

Downloads

Published

16-07-2025

How to Cite

1.
Yusoh F, Sangsawang C, Tamad A, Sae-aui P, Thepparat T, Malae S, Hayeealee H. API Covid-19 surveillance system evaluation in Narathiwat Province, Thailand, 2022. jodpc12sk [internet]. 2025 Jul. 16 [cited 2025 Jul. 17];3(1):1-12. available from: https://he04.tci-thaijo.org/index.php/jodpc12sk/article/view/2781

Issue

Section

Original article