contador
Skip to content

Коронавирус: они предлагают создать глобальный открытый банк данных для борьбы с пандемией

Чтобы понять и сдержать беспрецедентную вспышку SARS-CoV-2, вам нужны модели прогнозирования данных, которые потребуют сотрудничества между эпидемиологами и математиками. Кроме того, как утверждается, данные должны свободно обмениваться между учеными и медицинскими работниками во всем мире. Кредит: Shutterstock

Глобальный кризис в области здравоохранения, вызванный новыми

коронавирусSARS-CoV-2, появившийся в китайском городе Ухань в конце 2019 года, превышает 118 000 пострадавших и более 4300 человек погибло во всем мире.

в

редакционная статья, опубликованная Science Translational Medicine

 Четыре эксперта по эпидемиологии и математике из различных учреждений США призывают к созданию

мировой банк данных, которым можно поделитьсяврачами, учеными и медицинскими организациями для борьбы с вирусом.

Кроме того, они защищают

использование моделей прогнозирования на основе данныхОни не должны фокусироваться только на количестве и географическом распределении подтвержденных случаев и включают сложные вопросы, такие как различия в патогенных микроорганизмах, социальные переменные и различные вмешательства, чтобы остановить распространение вируса.

Добавьте переменные, чтобы сделать модель более реалистичной

Чтобы понять беспрецедентные проблемы, которые ставит SARS-CoV-2, вам нужно

модели, которые не основаны только на подтвержденных случаях и их геопространственном распространенииповторяют. Вместо этого следует учитывать такие переменные, как взаимодействие патоген-хозяин, то есть, как долго длится экскреция вируса, количество выделенных инфекционных частиц, продолжительность вирусной стабильности, гетерогенность распространения и наличие суперконтагаторов. ».

Также необходимо будет рассмотреть изменения в геноме вируса и переменные, связанные с социальной организацией, которые, среди прочего, включают концентрацию людей по районам, работу на работе, контактные взаимодействия, урбанизацию и мобильность.

В области вмешательств, которые они добавляют, следует принимать во внимание воздействие карантина, гигиены рук, использования масок, мер общественного просвещения по личной защите, методов лечения (противовирусные препараты и антитела) и будущих вакцин. ,

По их мнению, основные математические модели существующих эпидемиологических вспышек используются для оценки количества размножения (Ro), но они не могут определить переменные, основанные на болезнетворных микроорганизмах. Эти оценки «потребуют тщательных клинических наблюдений и эпидемиологических обследований».

Данные мобильного телефона

Исследователи объясняют, что переменные, основанные на обществе, могут быть извлечены из

существующие демографические, транспортные и телекоммуникационные данные, Они отмечают, что органы здравоохранения Китая уже начали использовать временные местоположения мобильных телефонов в регионах для предоставления некоторых необходимых данных.

«Однако из-за вопросов конфиденциальности и безопасности агентства по сбору данных в других странах могут не захотеть делиться этими данными даже во время бедствий или чрезвычайных ситуаций в области общественного здравоохранения», – подчеркивают они.

Они также указывают на то, что в последних статьях было представлено несколько математических моделей, которые предлагают прогноз случаев COVID-19 в режиме реального времени. Но они настаивают на том, что необходимы более комплексные модели, которые включают сложные переменные, основанные на болезнетворных микроорганизмах и обществе, хотя они признают, что их разработка может потребовать значительных затрат времени и усилий – месяцев или даже лет.

Однако они считают, что можно использовать существующие математические модели, разработанные для прошлых пандемий гриппа или вспышек атипичной пневмонии и MERS, в том числе разработанные Национальным институтом общих медицинских наук США. Эти модели, – говорят они, – учитывают различия патогена, общества и переменных, основанных на вмешательстве.

«Очевидно, что его точность в прогнозировании распространения COVID-19 будет зависеть от качества модели передачи и базовых данных», – поясняют они.

Централизованная бесплатная информация

Кроме того, авторы статьи считают, что информация об этих переменных должна свободно распространяться среди научных сообществ и учреждений, таких как Красный Крест, другие неправительственные организации и организации, отвечающие за реагирование на чрезвычайные ситуации.

По его мнению, «создание банка данных, который организует информацию в соответствии с модулями« хозяин-патоген »,« социальное сочетание »и« воздействие », может предложить наиболее эффективные способы обмена такой разрозненной информацией».

Этот ресурс, подчеркивают они, “соединит все существующие сети банков данных. Кроме того, этот банк” централизованного обмена “может внедрить автоматизированные инструменты, которые позволят находить, собирать и оценивать данные для их последующего сохранения и связывания.

Многие группы исследователей математических моделей работают независимо в Соединенных Штатах, Китае и Европе, чтобы предсказать распространение новых коронавирусных инфекций. «Мы считаем, что координация целей между этими группами имеет важное значение и должна поддерживаться государственными органами», – заключают авторы. Агентство SINC

Агентство SINC

ADEMS

. (tagsToTranslate) Коронавирус: они предлагают создать всемирный открытый банк данных для борьбы с пандемией – LA NACION