Главное Свежее Вакансии   Проекты
Комментируемое:
44 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Моделирование эпидемий и проведения мероприятий – научное обоснование для принятия решений в отношении проводимых политик? Уроки, извлеченные из пандемии гриппа 2009 года

Maria D Van Kerkhove & Neil M Ferguson

Проблема


Анализ и математическое моделирование вспышек заболеваний играют важную роль в планировании ответных мер органов здравоохранения на вспышки инфекционных заболеваний, эпидемии и пандемии. В этом документе описывается анализ данных и математическое моделирование, осуществленные во время и после пандемии гриппа в 2009 году. Основной целью этих мероприятий было предоставление необходимой информации для осуществления планирования и принятия решений органами здравоохранения.

Подход


Вскоре после пандемии вируса гриппа A(H1N1)pdm09 в Северной Америке в 2009 году Всемирная организация здравоохранения создала неформальную сеть математического моделирования из групп академических экспертов и специалистов по моделированию в сфере здравоохранения. Эта сеть и другие группы по моделированию сотрудничали с составителями политик с целью определения характеристик, динамики и влияния пандемий, а также оценки эффективности мероприятий в различных условиях.

Местные условия


Пандемия гриппа A(H1N1) в 2009 году.

Осуществленные перемены


Составители моделей предоставили количественную основу для анализа данных по эпиднадзору, а также для понимания динамики распространения эпидемий и влияния осуществленных мероприятий. Тем не менее, основная информация для принимающих решения органов поступала на ежедневной основе не по результатам сложного имитационного моделирования, но из простого и проводимого в реальном времени статистического анализа, основывающегося на механистических моделях передачи, использующих доступные эпидемиологические и вирусологические данные.

Выводы


Основной вывод заключается в том, что моделирование не может заменить данные. Оно может только служить инструментом для обработки доступных данных и указывать, какие дополнительные сведения могут быть полезны при составлении политик. Пробелы в данных 2009 года, особенно из стран с ограниченными ресурсами, затруднили оценку тяжести пандемии, последствий сезонных изменений при передаче вируса и эффективность нефармацевтических мероприятий. Для достижения ожидаемых результатов, стимулирования обмена данными, а также для улучшения интерпретации результатов и уменьшения количества несоответствий, необходимо повышение качества обмена данными между составителями моделей и сотрудниками здравоохранения

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.