فرصت‌ها و چالش‌های آینده برای بهبود تصمیم‌گیری در هنگام شیوع بیماری

علایم کرونا
توضیح یک دیتای علمی با روش‌های کمّی می‌تواند تصمیم‌گیری را برای پاسخ به شیوع بیماری‌هایی که بر افراد تأثیر می‌گذارد، بهبود بخشد

۳- فرصت‌ها و چالش‌های آینده برای بهبود تصمیم‌گیری در هنگام شیوع بیماری

ما به درک بیشتری در مورد تصمیماتی که گرفته می‌شود و نحوه اتخاذ آن‌ها در هنگام بیماری‌های شیوع یافته نیاز داریم. دیتا در مورد تصمیم گرفته‌شده می‌تواند به‌صورت آینده‌نگر (به‌عنوان یک پاسخ پیشرفته) ثبت گردد. بازنگری شیوع‌های گذشته که با تصمیم‌گیرندگان مربوط انجام‌شده است نیز می‌تواند بینش جدیدی ایجاد نماید [۲۹].

نوشتن یک برنامه جمع‌آوری‌شده ممکن است یک رویکرد مفید باشد تا تیم‌های میدانی و دیگران که از راه دور پاسخی را ارائه می‌دهند بتوانند به‌طور هماهنگ عمل کنند تا اطمینان حاصل شود که تصمیم‌گیرندگان و تحلیلگران از اطلاعات مفید و به‌موقع بهره‌مند می‌شوند. علاوه براین، داشتن یک برنامه جمع‌آوری دیتا ممکن است به مدیریت منابع مالی کمک کند. همچنین باید یک تیم تحلیلی تشکیل شود و حداقل یک عضو برای همکاری با تصمیم‌گیرندگان کلیدی برای کمک به آن‌ها اختصاص یابد تا نیازهای آن‌ها را بدانند و ارتباطات خروجی‌های تیم تحلیلی را تسهیل کنند. همچنین یکی دیگر از اعضاء تیم تحلیلی باید به منطقه اعزام شود تا با تصمیم‌گیرندگان در منطقه کار کند و از عوامل زمینه‌ای آگاهی یابد. یک تیم تحلیلی باید یک تیم اپیدمیولوژی متمایز تشکیل دهند زیرا اپیدمیولوژیستها در فعالیت‌های میدانی ازجمله یافتن مدارک، نظارت، آموزش و غیره شرکت می‌کنند و بندرت به آن‌وقت اختصاص داده‌شده‌اند تا به کارهای تحلیلی بپردازند. در میانه دوره، بر اساس یک چارچوب تصمیم‌گیری، یک برنامه تحقیقاتی لازم است تا در مشارکت با دانشگاه و سایر گروه‌ها بر توسعه رویکردهای جدید تصمیم‌گیری متمرکز شود [۳۰].

توضیح یک دیتای علمی با روش‌های کمّی می‌تواند تصمیم‌گیری را برای پاسخ به شیوع بیماری‌هایی که بر افراد تأثیر می‌گذارد، بهبود بخشد. بااین‌حال، رویکردهای موردبحث در اینجا به همان اندازه می‌تواند در شیوع بیماری‌های حیوانات و گیاهان کاربرد داشته باشد. بااین‌وجود، برای تحقق بخشیدن به مزایای استفاده از روش‌های کمّی برای تصمیم‌گیری، یک رویکرد صریح در سیستم مدیریت حوادث لازم است تا کیفیت آن و درزمان مناسب بهبود یابد.

جدول ۱: پاسخ عملیاتی، روش‌های تحلیلی برای کمک کردن به تصمیم‌گیرندگان و نمونه‌هایی از ابزارهای تحلیلی.

 

پاسخ عملیاتی

مناطقی که رویکردهای تحلیلی می‌توانند به تصمیم‌گیرندگان کمک کنند

نمونه‌هایی از ابزارهای تحلیلی

مرحله تحقیقاتی

(روزها یا هفته‌ها)

توسعه تیم‌های تحقیقاتی

تأیید و صحه گذاری اطلاعات اولیه گزارش شده

 

تجسم سازی داده‌ها از فرد، مکان و زمان

کیفیت انتقال پویا

تولید فرضیه‌ها برای تجزیه و آنالیز بیشتر

استفاده از R و ArcGIS برای آنالیز تجسم سازی و موقعیت مکانی

مدل‌سازی آماری با داده‌های رویداد و پارامترهای جمع‌آوری‌شده از شیوع قبلی

مرحله مقیاس (هفته‌ها)

توسعه تیم پاسخ

تعیین پاسخ استراتژیک

حرکت لجستیکی مواد

ایجاد سیستم‌های مدیریت دیتا

اجرای سنجش اولیه کنترل

طراحی و ارتباط سیستم‌های دیتا

تمیز کردن روتین دیتاها و گزارش دهی

پیش‌بینی اندازه رویداد

برنامه‌ریزی اندازه و میزان واکنش

سیستم‌های جمع‌آوری دیتاهای آنلاین و دستی

استفاده از R و Python برای تمیزکردن دیتاها و به هم‌پیوستگی آن‌ها

پیش‌بینی با استفاده از اطلاعات در سطح بیمار

شبیه‌سازی سناریو برای برنامه‌ریزی پاسخ

مرحله کنترل

(هفته‌ها یا ماه‌ها)

مداخلات پاسخ پایدار متناسب با متن

نظارت دقیق بر عملکرد پاسخ

آزمون فرضیه‌ها

توضیحات اپیدمیولوژی با جزئیات بیشتر

ویژگی‌های انتقال پویا

بررسی فرضیات در مورد فاکتور خطر

طراحی استراتژی‌های مداخله‌ای

تخمین پایان شیوع

استفاده از ArcGIS برای نظارت بر پاسخ

مدل‌سازی آماری استراتژی‌های مداخله‌ای

ارزیابی خطر برای مناطق تحت تأثیر مجاورین

آنالیز درخت فیلوژنتیکی مربوط به ویروس

ترجمه‌شده از مقاله با عنوان:

Morgan O. How decision makers can use quantitative approaches to guide outbreak responses. Philosophical Transactions of the Royal Society B. 2019 Jul 8;374(1776):20180365.

References

  1. Heesterbeek H et al. 2015 Modeling infectious disease dynamics in the complex landscape of global health. Science 347, aaa4339. (doi:10.1126/science.aaa4339)
  2. Choi YH, Jit M, Gay N, Cox A, Garnett GP, Edmunds WJ. 2010 Transmission dynamic modelling of the impact of human papillomavirus vaccination in the United Kingdom. Vaccine 28, 4091–۴۱۰۲٫ (doi:10.1016/j.vaccine.2009.09.125)
  3. Menzies NA et al. 2016 Cost-effectiveness and resource implications of aggressive action on tuberculosis in China, India, and South Africa: a combined analysis of nine models. Lancet Glob. Health 4, e816–e826. (doi:10.1016/S2214-109X(16)30265-0)
  4. Jacobsen MM, Walensky RP. 2016 Modeling and cost-effectiveness in HIV prevention. Curr. HIV/AIDS Rep. 13, 64–۷۵٫ (doi:10.1007/s11904-016-0303-2)
  5. Meltzer MI, Atkins CY, Santibanez S, Knust B, Petersen BW, Ervin ED, Nichol ST, Damon IK, Washington ML. 2014 Estimating the future number of cases in the Ebola epidemic—Liberia and Sierra Leone, 2014–۲۰۱۵٫ MMWR Suppl. 63, 1–۱۴٫
  6. Carroll LN, Au AP, Detwiler LT, Fu TC, Painter IS, Abernethy NF. 2014 Visualization and analytics tools for infectious disease epidemiology: a systematic review. J. Biomed. Inform. 51, 287–۲۹۸٫ (doi:10.1016/j.jbi.2014.04.006)
  7. Smith CM, Le Comber SC, Fry H, Bull M, Leach S, Hayward AC. 2015 Spatial methods for infectious disease outbreak investigations: systematic literature review. Eurosurveill. 20, 30026. (doi:10.2807/1560-7917.ES.2015.20.39.30026)
  8. Han BA, Drake JM. 2016 Future directions in analytics for infectious disease intelligence: toward an integrated warning system for emerging pathogens. EMBO Rep. 17, 785–۷۸۹٫ (doi:10.15252/embr.201642534.)
  9. Thompson RN, Morgan OW, Jalava K. 2019 Rigorous surveillance is necessary for high confidence in endof-outbreak declarations for Ebola and other infectious diseases. Phil. Trans. R. Soc. B 374, 20180431. (doi:10.1098/rstb.2018.0431)
  10. Gregg M. 2008 Field epidemiology. Oxford, UK:University Oxford Press.
  11. Eyler JM. 2001 The changing assessments of John Snow’s and William Farr’s cholera studies. Soz. Praventivmed. 46, 225–۲۳۲٫ (doi:10.1007/BF01593177)
  12. Jombart T et al. 2014 OutbreakTools: a new platform for disease outbreak analysis using the R software. Epidemics 7, 28–۳۴٫ (doi:10.1016/j.epidem.2014.04.003)
  13. Gapminder. https://www.gapminder.org/ (accessed 15 January 2019).
  14. International Ebola Response Team. 2016 Exposure patterns driving Ebola transmission in West Africa: a retrospective observational study. PLoS Med. 13, e1002170. (doi:10.1371/journal.pmed.1002170)
  15. Cook TD, Campbell DT. 1979 Quasi-experimentation: design & analysis issues for field settings, 1st edn. Boston, MA: Houghton Mifflin.
  16. Meyer S, Held H, Ho¨hle M. 2017 Spatio-temporal analysis of epidemic phenomena using the R package surveillance. J. Stat. Softw. 77, 6. (doi:10.18637/jss.v077.i11)
  17. Oakeson KF, Wagner JM, Mendenhall M, Rohrwasser A, Atkinson-Dunn. 2017 Bioinformatic analyses of whole-genome sequence data in a public health laboratory. Emerg. Infect. Dis. 23, 1441–۱۴۴۵٫ (doi:10.3201/eid2309.170416)
  18. Arias A et al. 2016 Rapid outbreak sequencing of Ebola virus in Sierra Leone identifies transmission chains linked to sporadic cases. Virus Evol. 2, vew016. (doi:10.1093/ve/vew016)
  19. Colubri A, Silver T, Fradet T, Retzepi K, Fry B, Sabeti P. 2016 Transforming clinical data into actionable prognosis models: machine-learning framework and field-deployable app to predict outcome of Ebola patients. PLoS Negl. Trop. Dis. 10, e0004549. (doi:10.1371/journal.pntd.0004549)
  20. Van Kerkhove MD, Bento AI, Mills HL, Ferguson NM, Donnelly CA. 2015 A review of epidemiological parameters from Ebola outbreaks to inform early public health decision-making. Sci. Data 2, 150019. (doi:10.1038/sdata.2015.19)
  21. Finger F, Genolet T, Mari L, de Magny GC, Manga MN, Rinaldo A, Bertuzzo E. 2016 Mobile phone data highlights the role of mass gatherings in the spreading of cholera outbreaks. Proc. Natl Acad. Sci. USA 113, 6421–۶۴۲۶٫ (doi:10.1073/pnas. 1522305113)
  22. Wang J et al. 2017 A remote sensing data based artificial neural network approach for predicting climate-sensitive infectious disease outbreaks: a case study of human brucellosis. Remote Sens. 9, 1018. (doi:10.3390/rs9101018)
  23. Thompson RN, Gilligan CA, Cunniffe NJ. 2018 Control fast or control smart: when should invading pathogens be controlled? PLoS Comp. Biol. 14, e1006014. (doi:10.1371/journal.pcbi.1006014)
  24. Bausch DG, Edmunds J. 2018 Real-time modeling should be routinely integrated into outbreak response. Am. J. Trop. Med. Hyg. 98, 1214–۱۲۱۵٫ (doi:10.4269/ajtmh.18-0150)
  25. Meltzer M et al. 2016 Modeling in real time during the Ebola response. MMWR Suppl. 65, 85–۸۹ (doi:10.15585/mmwr.su6503a12)
  26. Metcalf CJE, Lessler J. 2017 Opportunities and challenges in modeling emerging infectious diseases. Science 357, 149–۱۵۲٫ (doi:10.1126/science.aam8335)
  27. Thompson RN, Gilligan CA, Cunniffe NJ. 2016 Detecting presymptomatic infection is necessary to forecast major epidemics in the earliest stages of infectious disease outbreaks. PLoS Comp. Biol. 12, e1004836. (doi:10.1371/journal.pcbi.1004836)
  28. Tabataba FS, Chakraborty P, Ramakrishnan N, Venkatramanan S, Chen J, Lewis B, Marathe M. 2017 A framework for evaluating epidemic forecasts. BMC Infect. Dis. 17, 345. (doi:10.1186/s12879-017-2365-1)
  29. Cori A et al. 2017 Key data for outbreak evaluation: building on the Ebola experience. Phil. Trans. R. Soc. B 372, 20160371. (doi:10.1098/rstb.2016.0371)
  30. Funk S, Salathe´ M, Jansen VA. 2010 Modelling the influence of human behaviour on the spread of infectious diseases: a review. J. R. Soc. Interface 7, 1247–۱۲۵۶٫ (doi:10.1098/rsif.2010.0142)

مترجم دکتر طاهره طاهری

منتشر شده در
دسته‌بندی شده در متفرقه

دیدگاهی بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *