פיתוח מודלים אפידמיים והחשיבות ההיסטורית שלה בתכנון בריאות הציבור

פיתוח מודלים אפידמיים ותפקידה המאוחר באסטרטגיה לבריאות הציבור

מודלים אפידמיים עיצבו מחדש באופן יסודי כיצד גורמים לבריאות הציבור מבינים, לחזות ולהגיב להתפרצויות מחלות מדבקות.על ידי תרגם חישובים ביולוגיים, התנהגותיים וסביבתיים מובנים למסגרות מתמטיות, מודלים מציעים עדשות שיטתיות עבור anticipating פתוג התפשט באמצעות אוכלוסיות.המסע מ- rudimentary 18th המאה ה חדד את ההשפעה של היום גבוהה של סימולציה המונעת נתונים משקף משמעת כי יש להתבגרת לדגימה של מודל אבטחה היסטורי, אשר ממשיך את ההשפעה של בריאותית של התפתחות זו, ובדיקה של התפתחות מדעית של התפתחותית של התפתחות מדעית.

יסודות מוקדמים של מודלים אפידמיים

גישה תצפיות במאה ה-19

לפני שהמודל המתמטי הרשמי היה קיים, קהילות ושליטים התבססו על התבוננות אמפירית וידע חווייתי. התפרצויות פלאג ברחבי אירופה הובילו להגבלות של קוואנטן והגבלות נסיעות, אך לא הייתה שיטה שיטתית שתוכננה כדי לייסד מסלול של מגיפה.העבודה של FLT:0Daniel BernoleFLT:1 בשנת 1760, אך לא הייתה מוכרת באופן נרחב כמודל המתמטי הראשון של מחלה מידבקת, אשר נית, אשר נית, אשר נית, אשר נית, אשר נית, אשר נית, אשר נית, אשר ניתנה, אשר יכול היה להעריך את רמת התמותה של המחלה המודרנית, אשר הייתה יעילה, אשר הייתה נית, אשר הייתה מבוססת על ידי נית, אשר הייתה יכולה להעריך את רמת התמותה של המחלה המודרנית, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, לעומת זאת, אשר הייתה יעילה, אשר הייתה עשויה להיות נית.

המאה ה-19: תאוריה של גרם ואפילולוגיה סטטיסטית

המאה ה-19 סיפקה שתי התקדמות קריטיות: קבלת תורת הגרים ולידה של אפידמיולוגיה סטטיסטית (FLT:0) ג'ון SnowFLT:1 (Jour SnowFLT:1) חקירתו של כולרה במחוז סוהו בלונדון בשנת 1854 השתמשו בניתוח מרחבי כדי לעקוב אחר זיהומים במשאבת רחוב רחב, בעוד לא מודל פורמלי של שלג הראה כיצד נתונים יכולים לחשוף מסלולים והתערבות ממוקדת סביב המגפה של המאה הצפויה: "F2" (FLTr) של דגם עבודה פורמלית של דגם עבודה מאוחר יותר, אשר החל מדגימה, לאחר מכן, אשר היה מדגימה של מודל עבודה פורמלית של דגם התמותה של דגם של האבולוציה המודרנית, בעודועתו של דגם המאוחר יותר, בעודועתועתו של דגם של דגם של דגם של ספירת של ספירת של ספירת של ספירת-F2, בעודו של מחקר סטטיסטית של מחקר של מחקר של מחקר של ספירת של ספירת של מחקר של מחקר סטטיסטית-FLT2, אשר היה מראה עד כה, אשר היה אמור להיות מפלסורד, אשר היה אמור להיות מפלסורד, בעודו של מחקר של מחקר סטטיסטית, בעודו של מחקר סטטיסטית, אשר היה אמור להיות מודל עבודה, בעודו של מודל עבודה,

המאה ה-20: תצורת מודלים אפידמיים

מודל SIR והמורשת שלו

[ה] התפתחות המשפיעה ביותר במגיפה הגיעה בשנת 1927 עם פרסום הספר "FLT:0SIR ModelsFLT 1" על ידי Kermack ו- Macndrick, המסגרת שלהם חילקה את האוכלוסייה לשלושה תאים: FLT:2SIR RESFLT 3, כאשר הפחתת ה-RLT: 5nfectious, ו-FLT: 7.

במהלך העשורים הבאים, אפידמיולוגים הרחיבו את מודל SIR כדי לשלב תכונות מציאותיות יותר.הוספת תאים עבור אנשים חשופים (מודלים של ASIR), מבנה גיל, הטרוגניות מרחבית ואפקטים סטוצ'יסטיים.הפיתוח של שיטות חישוביות בשנות ה-70 וה-80 אפשרו לדגימות תרחישים מורכבים שהיו בלתי חוקיים מבחינה אנליטית.

HIV / איידס והמהפכה המצוינות

[המגפה של שנות ה-80] החידושים הדוגמת העיקריים של החוקרים היה צורך לחזות מגמות ארוכות טווח למחלה עם תקופת אי-החלופה ממושכת, שיעורי שידור משתנים, ודינמיקה חברתית מורכבת.מודלים גדלו יותר מפורטים, שילוב רשתות מגע מיניות, ייצור התנהגויות של מחט-שיתוף, ואת ההשפעות של טיפול אנטי-רטרוביולוגי.

במקביל, העלייה של מחשבים אישיים והאינטרנט אפשרה לחוקרים לרוץ אלפי סימולציות, לבחון רגישות לערכים פרמטרים ולחקור תרחישים מנוגדים. Monte קרלו שיטות ומודלים מבוססי הסוכן הפכו לכלים סטנדרטיים.עד סוף המאה ה-20, מגיפה מודל עבר מאימון אקדמי נישה לתוך משאב תמיכה החלטות מעשי המשמש ארגונים כולל ארגון הבריאות העולמי (WHO) ומרכז האמריקאי למניעת מחלות ומניעתן (DC).

השפעה היסטורית על תכנון בריאות הציבור

1918 Influenza: Lessons from the Past

מגפת השפעת של 1918 נותרה אירוע מכוס מים למגפה המתוכננת באותה עת, לא היו מודלים רשמיים לחזות את מסלול המגיפה או להעריך התערבויות.המודלים המרשימה, עם זאת, הראו כי התערבות לא-פארטית - כגון סגירת בית הספר, איסורים על איסוף פומבי, ובודדות של מקרים - מופחתת משמעותית כאשר היא מיושמת מוקדם ומתוחזקת לתקופות היסטוריות אלה, לדוגמה: FDC, מספק יעילות גבוהה במיוחד עבור תוכניות מתקדמות: 1.

דיקטטורה קטנה

מודלים אפידמיים מילאו תפקיד מכריע בקמפיין החיסול הקטן המוצלח של ארגון הבריאות העולמי בשנים 1967 עד 1980.מודלים עזרו לקבוע את סף חסינות העדר של כ-80 עד 85% ל-85 אחוזים של סיקור החיסון ואסטרטגיות מודרך כגון חיסון טבעת.על ידי ניסוח התפרצות מתפשטת בכפרים מרוחקים, מתכננים אופטימיזציה של פריסת אספקת החיסון המוגבלת.

SARS ו-H1N1 Pandemic

התפרצות SARS 2003 הדגים את הכוח של מודלים בזמן אמת כדי ליידע את המכלול.מודלים חזו כי גילוי מוקדם של מקרה בידוד יספיק כדי להפריע שידור ללא מנעולים בקנה מידה גדול - תחזית שאושרה על ידי ההחזקה הסופית של הנגיף. במהלך מגפת H1N1 2009, מודלים שימשו כדי להעריך את חומרת הנגיף, לחזות את התזמון של השיא, ולהעריך את ההשפעה הפוטנציאלית של משככי חומרים וחוויות אבטחה אינטנסיביות של אבטחה וחוויות אבטחה אלה.

COVID-19: המארגן הגדול

מגפת ה-COVID-19 הניעה את המגיפה המתחוללת לאור הזרקורים העולמיים כמו מעולם לא, ממשלות ברחבי העולם פנו למודלים אפידמיולוגיים כדי ליידע את התזמון הנפתח, הסגרות הגבול, המנדטים והאסטרטגיות לחיסון לרישום:0Imperial College COVID-19 Response TeamFLT:1 הפיקו חלק מהתחזיות המוקדמות ביותר, מה שגרם ללא התערבות, ארצות הברית ומאות החלטותיהם השפיעו ישירות על פני מספר רב של ארצות הברית.

עם זאת, המגיפה חשפה גם מגבלות משמעותיות.מודלים מגוונים בהנחותיהם לגבי פרמטרים של שידור, שינוי התנהגות אנושי, והשפעת ההתערבות.האתגר של שילוב נתונים בזמן אמת עם מודלים מורכבים הוביל להתפתחות מהירה של "התכננת" ו"התרכזות" ו"התתמעניקים" של רכזי מערכת הבריאות המתמדת, כגון ה-FLT:0COVID-19 HubFLT:1, אשר צברו מודלים רבים כדי לייצר תחזיות בסיסיות להתפרצות של שיטות תקשורת קריטיות.

מדיניות ובקשות תפעוליות

תכנון אל-מיקום ומיזוג

מודלים אפידמיים מודיעים ישירות כיצד סוכנויות בריאות הציבור להקצות משאבים במהלך התפרצויות.מודלים לחזות דרישות מיטה בבית החולים, דרישות אוורור, וצרכים של צוות. במהלך מגפת COVID-19, FLT:0CHIMEFLT:1 (COVID-19 בית החולים אפקט השפעה עבור Epidemics) מאפשר לבתי חולים לייצב דרישות קיבולת ולקבל החלטות מונעות נתונים על רכש משאבים, באופן רחב יותר, כגון קודים של קיבולת ייצור, אשר תחת דרישות של תרופות לחיסון, כגון קיבולת של תרופות ל- HIV, אשר יכולות ייצור, אשר יכולות ל-S, אשר יכולות ל-Fand.

לוחמה לא-פומבית

פיזור חברתי, סגירת בתי הספר, ומנדטים מסיכות קשה להעריך בניסויים אקראיים, ביצוע מודלים כלי קריטי להערכת יעילותם. במהלך השלב המוקדם של COVID-19, מודלים הצביעו כי שילוב של התערבויות, ולא כל אמצעי בודד, יהיה צורך לדכא שידור.ממצאים אלה עיצבו את התגובות הבריאותיות הקשורות לקשורות נראו באזורים רבים, ומדגישו את הערך של אסטרטגיות מפחתת הסחר, כמו גם עם אסטרטגיות שונות.

עיצוב אסטרטגיה חיסון

מודלים חיוניים לתכנון קמפיינים יעילים לחיסונים.על ידי הדמיה של תוכניות עדיפויות שונות - מבוסס גיל, מבוסס סיכון, או מיקוד גיאוגרפי - מתכננים יכולים לזהות גישות הממקסמות את היתרונות הבריאותיים עם מינונים מוגבלים חיסון - במהלך ה- COVID-19 rollout, מודלים מקבוצות כגון FLT:0 ג'ונס הופקינס מרכז משאבים של 1FLT:1 ו-F2i מתרגמים את החיסונים ל-HCRIFST (IFIFST) לפתרונות רפואיים קשים (IFER) ו-HD) ל-HD (IFLT) ו-HD) סימולציה מקצועית, ו-HCRIFLT:

חידושים מודרניים וכיוונים עתידיים

אינטגרציה נתונים ו-Time Surveillance

מגיפה מודרנית מסתמך יותר ויותר על זרמי נתונים מגוונים, ברזולוציה גבוהה: רשומות בריאות אלקטרוניות, נתוני ניידות מסמארטפונים, ריצוף גנטי, ותסמינים המוערכים על ידי סקרים באינטרנט. קלטות בזמן אמת אלה מאפשרות לדגמים להסתגל במהירות ככל שהתפרצויות מתפתחות.למשל, נתוני ניידות מפלטפורמות כמו גוגל ואפל עזרו לדגמי להעריך את ההשפעה של מנעולים והערכה של השפעות של שלב מחדש של טמפרטורות COVID מאפשרות לשילוב נוסף.

למידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית

טכניקות למידת מכונות משולבות כעת במודלים של מגיפה כדי לשפר את הערכת הפרמטר ואת ההכרה בדפוס.רשתות נילי יכולות לעבד נתונים תלת-ממדיים - כולל פוסטים ברשתות חברתיות, נתונים אקלים ורשתות תחבורה - כדי לזהות אותות התפרצות מוקדמים או לחזות טרמפציות שידור. בעוד מודלים מונעים על ידי AI עדיין מתמודדים עם אתגרים עם פרדיגמה ואימות, הם מציעים את הפוטנציאל לחיזויים מהירים וגממים יותר.

מודלים מבוססי סוכנים ורשת

מודלים מבוססי הסוכן לדמות כל אדם באוכלוסייה, הקצאת תכונות כגון גיל, מבנה בית ודפוסי פעילות יומיומיים.מודלים אלה יכולים ללכוד התנהגות heterogeneous ודינמיקה שידור מקומי יותר מדויק מאשר מודלים תאיים. במהלך COVID-19, מודלים מבוססי הסוכן שימשו כדי לחקור אירועים על-פני-פני-פני-פני-פני-פני-על, יעילות של תוכניות בדיקות-מחדשות, וההשפעה של בתי הספר מחדש של מודלים, אשר מאפשרים שיתוף פעולה בין אנשים, בין-ידי קבוצות חברתיות, כדי לשפר את ההשפעות של קבוצות, לבין קבוצות מחקר, לבין השפעות פעילות.

מדע פתוח ושיתוף פעולה גלובלי

מגפת COVID-19 העלתה את שיתוף הקוד, הנתונים והתוצאות.פלטפורמות כמו GitHub, ה-FLT:0COVID-19 Modeling ConsortiumFLT:1, ושרתים מראש מאפשרים שיתוף פעולה מהיר בין מוסדות ובמדינות. גישה זו פתוחה-מדעית הפכה לנרומה חדשה וסביר להניח שהיא תמשיך להיות מתקפת מודלים עתידיים, שתרוויחו מרשתות מעקב גלובליות, סטנדרטיות, ומודולים, ומודלים, בין מודלים חיוניים, בין מודלים אלה, לבין מודלים, אשר ניתן להפעיל במהירות, בין מודלים אלה.

אתגרים עקביים ותחומי אחריות מוסרית

למרות ההצלחות שלה, מגיפה מודלים בפני אתגרים מתמידים.מודלים הם רק אמין כמו הנתונים והנחות להאכיל אותם. במהלך מקרי חירום בריאותיים, נתונים עשויים להיות לא שלמים, מוטהים, או מתעכבים. תחזיות מודל יכולות להשתנות באופן דרמטי בהתאם לערכים שנקבעו לפרמטרים כגון תקופת ההפחתה, שיעור הזיהומים, או יעילות ההתערבות.

סוגיות אתיות מתעוררות גם.מודלים הנשען על נתוני הטלפון הנייד מעוררים חששות פרטיות, במיוחד כאשר הנתונים נאספים ללא הסכמה מפורשת. תחזיות הקצאת משאבים יכולות לחזק באופן בלתי נמנע את אי-שוויון הבריאות הקיים אם הם אינם אחראים להבדלים בגישה לטיפול.מודלים חייבים לעבוד בשיתוף פעולה הדוק עם אתיקה, נציגי קהילה, ומקבלי החלטות כדי להבטיח כי מודלים לשרת את הציבור טוב מבלי לגרום נזק.

מסקנה

התפתחות המגפה היא כוח מוגדר בבריאות הציבור המודרנית.מ חישובים קטנים של דניאל ברנולי למודלים המתודחים המשמשים ב- COVID-19, כל דור של דגמים נבנה על עבודה קודמת כדי ליצור כלים שחוסנים חיים ומדריכי מדיניות.כפי שמחלות מידבקות מתפתחות ממשיכות לאיים על בריאות גלובלית, מגפת תישאר מרכיב חיוני של מוכנות ותגובה.