論文の概要: Infectious disease surveillance needs for the United States: lessons
from COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13724v1
- Date: Wed, 22 Nov 2023 22:43:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 00:54:53.290922
- Title: Infectious disease surveillance needs for the United States: lessons
from COVID-19
- Title（参考訳）: 米国における感染症監視の必要性 : COVID-19からの教訓
- Authors: Marc Lipsitch, Mary T. Bassett, John S. Brownstein, Paul Elliott,
David Eyre, M. Kate Grabowski, James A. Hay, Michael Johansson, Stephen M.
Kissler, Daniel B. Larremore, Jennifer Layden, Justin Lessler, Ruth Lynfield,
Duncan MacCannell, Lawrence C. Madoff, C. Jessica E. Metcalf, Lauren A.
Meyers, Sylvia K. Ofori, Celia Quinn, Ana I. Ramos Bento, Nick Reich, Steven
Riley, Roni Rosenfeld, Matthew H. Samore, Rangarajan Sampath, Rachel B.
Slayton, David L. Swerdlow, Shaun Truelove, Jay K. Varma, Yonatan H. Grad
- Abstract要約: パンデミック時の意思決定を支援するための効果的な監視システムの必要性について論じる。
我々は、特定のデータ型の価値について学ぶために、米国外の司法機関に目を向ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.234019315589236
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic has highlighted the need to upgrade systems for
infectious disease surveillance and forecasting and modeling of the spread of
infection, both of which inform evidence-based public health guidance and
policies. Here, we discuss requirements for an effective surveillance system to
support decision making during a pandemic, drawing on the lessons of COVID-19
in the U.S., while looking to jurisdictions in the U.S. and beyond to learn
lessons about the value of specific data types. In this report, we define the
range of decisions for which surveillance data are required, the data elements
needed to inform these decisions and to calibrate inputs and outputs of
transmission-dynamic models, and the types of data needed to inform decisions
by state, territorial, local, and tribal health authorities. We define actions
needed to ensure that such data will be available and consider the contribution
of such efforts to improving health equity.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、感染症の監視と感染拡大の予測とモデル化のためのシステムのアップグレードの必要性を強調している。
本稿では,パンデミック時の意思決定を支援する効果的な監視システムの必要性を議論し,米国における新型コロナウイルス(covid-19)の教訓を描きながら,米国内の司法権や,特定のデータ型の価値に関する教訓を学ぼうとする。
本報告では,監視データが必要な決定範囲,これらの決定を知らせるために必要なデータ要素,伝達力学モデルの入力と出力の校正,および州、準州、地域、および部族の保健当局による決定を知らせるために必要なデータの種類を規定する。
このようなデータが利用可能であることを保証するために必要な行動を定義し、ヘルスエクイティ改善への取り組みの貢献を検討する。
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