Objectives: Since 2004, a surveillance system provides counts, almost in real time, of the number of deaths per day occurring on the Island of Montreal. The validity of this monitoring tool and its ability to detect spikes in daily deaths, such as can occur due to heat waves, have been evaluated.
Method: Comparison of the number of deaths per day recorded in the monitoring system with the number of deaths per day recorded in the official record of deaths in Quebec for 134 days of 2004.
Results: The monitoring system is accurate (for over 73% of days, the difference in the number of deaths between the two files falls within a range of +/-3 deaths given an average of 43 deaths per day). The system identifies more than 80% of all deaths and is efficient in identifying days with excess deaths that are 20% above the average.
Discussion: This novel monitoring system, based on data used mainly for management of medical services, meets contemporary public health requirements in terms of early detection of unusual health events.
Objectifs: Depuis 2004, un système de surveillance comptabilise pratiquement en temps réel le nombre de décès par jour survenant sur le territoire de l’île de Montréal. La validité de cet outil de surveillance et sa capacité à détecter la variabilité des décès au jour le jour, comme cela peut se produire en raison de vagues de chaleur, ont été évaluées.
Méthode: Comparaison du nombre de décès par jour enregistré dans le système de surveillance avec le nombre de décès par jour enregistré dans le fichier officiel de décès du Québec pour 134 jours de l’année 2004.
Résultats: Le système de surveillance est précis (dans plus de 73 % des journées, la différence du nombre de décès entre les deux fichiers est comprise dans une fourchette de ±3 décès pour une moyenne de 43 décès par jour). Le système possède une grande efficacité à identifier des journées avec excès de décès par rapport à un seuil de 20 % au-delà de la moyenne et finalement, il recueille plus de 80 % des décès.
Discussion: Le système de surveillance, fondé sur des données utilisées principalement à des fins de gestion des services médicaux, répond aux nouvelles exigences de santé publique en terme de détection rapide des événements sanitaires inhabituels.