传染病监测预警系统填充空白

SARS-CoV-2, COVID-19
彩色的扫描电子显微照片的细胞(蓝色)严重感染SARS-CoV-2病毒粒子(红色),隔离病人样本。图像捕获NIAID集成研究设施(IRF)德特里克堡。信贷:NIAID

哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院的研究人员开发了一种传染病早期预警系统,包括地区缺乏医疗诊所参与传染病监测。弥补了现有差距的方法最优分配监测站点,支持更好的观察和预测疫情的传播,包括地区剩余没有监测。细节发表在杂志上自然通讯。

研究小组,包括杰弗里·森萨满和裴一直在预测和分析的前沿COVID-19的传播。高被引论文的杂志科学的进步估计数量的生命拯救了物理距离和其他措施生效之前一个星期。他们还领导方法预测其他的发展,包括季节性流感。

优化监测站点的选择然后一个计算机模型适用于数据从这些网站为了预测的地理传播流感,包括农村地区缺乏监督。研究人员说他们的方法可以有效的对其他呼吸爆发,包括人类metapneumovirus和季节性的冠状病毒,类似的传播途径。也可以修改和其他疾病。

“我们的目标是设计一种方法来提供一个有效的预警系统公共卫生官员可以迅速应对疫情,防止进一步传播,”第一作者森裴说,博士,副研究员的哥伦比亚大学梅尔曼学院环境健康科学。“我们的方法可用于支持发展一种更健壮的监测系统和识别,建立或完善监测。”

“传染病疫情的传播常常未被发现由于监测在社区层面的差距。这些差距造成了悲剧和不必要的疾病和生命损失,正如我们所看到的在过去的一年,”资深作者杰弗里·萨满说,博士,教授在哥伦比亚大学梅尔曼学院环境健康科学。“我们的方法可以填补这些空白,以防止这些不想要的结果,并提供指导意见,投资大。"

研究人员使用他们的方法进行验证过去,展示其预测能力的传播在州、县爆发。在国家层面,他们使用了真实的数据在35个州从美国武装部队卫生监测部门(AFHSB),流感在九个赛季(2008 - 2009 - 2016 - 2017),和人类metapneumovirus和季节性冠状病毒在四季(2013 - 2014 - 2016 - 2017)。县级,他们验证方法使用model-generated(虚拟)爆发以来没有历史数据可以在大多数的县。他们提出的方法可以生成更准确的短期预测方法研究人员测试,比如那些有大量人口的优先位置或使用一个随机的选择。

根据美国疾病控制和预防中心,美国的流感监测系统收集数据从门诊医疗诊所参与美国所有州,波多黎各,哥伦比亚特区,美属维尔京群岛,但不是在美国每一个县。的卫生保健提供者参与是自愿的,并且可能随时间改变。每周大约有3000供应商报告数据中心在病人的总数看到任何理由和流感样疾病患者的数量。


进一步探索

流感预测系统跟踪地理疾病传播

更多信息:森裴et al,优化使用的不确定性传播呼吸道病毒监测网络,自然通讯(2021)。DOI: 10.1038 / s41467 - 020 - 20399 - 3
引用:传染病监测预警系统填写空白(2021年1月11日)2021年4月13日从//www.puressens.com/news/2021-01-early-gaps-infectious-disease-surveillance.html检索
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