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Bewertung von One Health-Überwachungssystemen in Europa

Eine Studie bewertet die Effektivität der One Health Überwachung in elf europäischen Systemen.

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Bewertung derBewertung derEffektivität von OneHealthin Gesundheitssystemen zur Überwachung.Eine Studie zeigt Stärken und Schwächen
Inhaltsverzeichnis

Jüngste Ausbrüche von Krankheiten wie Ebola, Zika, Vogelgrippe und Covid-19 haben gezeigt, wie wichtig es ist, gute Systeme zur Überwachung von Infektionskrankheiten zu haben. Diese Notwendigkeit hat viel globale Aufmerksamkeit auf den One Health-Ansatz gelenkt, der die Verbindungen zwischen menschlicher Gesundheit, Tiergesundheit und Umweltgesundheit betrachtet. Der One Health-Ansatz bringt verschiedene Sektoren und Experten zusammen, um effektiv zusammenzuarbeiten.

Was ist One Health Surveillance?

One Health Surveillance bedeutet, Informationen über Krankheiten zu sammeln und zu teilen, die Menschen, Tiere und die Umwelt betreffen. Es geht darum, Daten zu sammeln, deren Genauigkeit zu überprüfen, sie zu analysieren und die Ergebnisse mit denen zu teilen, die diese Informationen nutzen können, um Gesundheitsinterventionen zu verbessern. Während viele Länder versuchen, diesen Ansatz zu übernehmen, stehen sie vor unterschiedlichen Erfolgen und Herausforderungen.

Herausforderungen bei der Umsetzung von One Health

Trotz des starken Engagements vieler Organisationen, den One Health-Ansatz zur Bekämpfung komplexer Gesundheitsprobleme zu nutzen, hat sich die praktische Umsetzung als schwierig erwiesen. Ein Hauptproblem ist, dass es die Zusammenarbeit vieler verschiedener Gruppen erfordert. Viele Länder konzentrieren sich oft nur während Gesundheitskrisen auf diese Zusammenarbeit.

Die meisten Länder haben keine formellen Wege, um Aktivitäten in den Bereichen menschliche Gesundheit, Landwirtschaft und Umwelt zu koordinieren und zu integrieren. Diese Sektoren arbeiten normalerweise unter verschiedenen Regierungsbehörden mit unterschiedlichen Regeln und Budgets. Deshalb ist die Art und Weise, wie sie One Health anwenden, oft nicht sehr organisiert.

Die Notwendigkeit von Bewertungen

Um die One Health Surveillance-Systeme zu verbessern, ist es wichtig, regelmässig zu überprüfen, wie gut sie funktionieren. Diese Bewertung hilft, die Hauptprobleme zu identifizieren, die eine effektive Umsetzung verhindern. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, wurde ein neues Tool namens OH-EpiCap entwickelt. Dieses Tool hilft dabei, die Kapazitäten und Fähigkeiten bestehender nationaler Überwachungssysteme auf benutzerfreundliche Weise zu bewerten.

Das OH-EpiCap-Tool ermöglicht es den Nutzern, zu bewerten, wie gut ein One Health Surveillance-System organisiert ist, wie es funktioniert und welche Auswirkungen es hat. Es hilft, Stärken und Schwächen in der Zusammenarbeit der verschiedenen Sektoren zu identifizieren.

Studienübersicht

Diese Studie hat elf verschiedene nationale Überwachungssysteme in Europa bewertet, die sich auf krankheitsbedingte Risiken konzentrieren, die von Tieren auf Menschen übertragen werden. Dazu gehörten die Überwachung von Antibiotikaresistenzen in Frankreich und Portugal, die Überwachung von Salmonellen in Deutschland, Frankreich und den Niederlanden sowie die Untersuchung von Listerien in Finnland, Norwegen und den Niederlanden. In der Zeit von April bis November 2022 wurden diese Systeme im Rahmen eines europäischen Projekts namens MATRIX mithilfe des OH-EpiCap-Tools bewertet.

Wie das Tool funktioniert

Das OH-EpiCap-Tool besteht aus drei Hauptteilen, die sich mit verschiedenen Aspekten der One Health Surveillance befassen. Der erste Teil konzentriert sich darauf, wie gut das Überwachungssystem organisiert ist. Der zweite Teil betrachtet die täglichen Aktivitäten, die mit dem Sammeln und Teilen von Daten verbunden sind. Der letzte Teil bewertet die Auswirkungen, die die Überwachung hatte.

Während der Bewertung traf sich eine Gruppe von Vertretern aus verschiedenen Sektoren zu einem halbtägigen Workshop. Sie diskutierten und einigten sich auf Antworten zu spezifischen Fragen, die mit ihrem System zusammenhingen. Dieser kollektive Ansatz führte zu einem Score, der widerspiegelt, wie gut sie die Prinzipien von One Health integrieren.

Wichtige Ergebnisse der Bewertung

Die Studie ergab eine Reihe von Scores unter den elf bewerteten Systemen, wobei die Scores stark variierten. Der Durchschnitts-Score lag bei etwa 49 von 100, was zeigt, dass es viel Raum für Verbesserungen in den Systemen gibt. Systeme, die in der Bewertung gut abschnitten, hatten oft eine starke Organisation, kämpften jedoch mit operativen Aktivitäten. Im Gegensatz dazu schnitten Systeme, die niedriger bewertet wurden, in allen Bereichen durchweg schlecht ab.

Dimension Eins - Organisation

In Bezug auf die Organisation stellte die Studie fest, dass einige Systeme klare Ziele festlegten, die verschiedene Sektoren zusammenbrachten. Allerdings fehlte es oft an formaler Dokumentation und Richtlinien dafür, wie Informationen und Ressourcen geteilt werden sollten. Ausserdem war die Führung in den verschiedenen Sektoren oft schwach, was entscheidend für die effektive Verwaltung von One Health-Aktivitäten ist.

Darüber hinaus wurden in vielen Systemen relevante Sektoren und Disziplinen einbezogen, aber oft wurde der Umweltaspekt ausgelassen. Die Verbindungen zwischen menschlicher, tierischer und Umweltgesundheit zu erkennen, ist entscheidend für einen erfolgreichen One Health-Ansatz. Oft wurde es versäumt, wirtschaftliche und soziale Überlegungen einzubeziehen, die für die Schaffung langfristiger Lösungen wichtig sind.

Dimension Zwei - Operative Aktivitäten

Blickt man auf die operativen Aktivitäten, stellte die Studie fest, dass einige Systeme gemeinsame Datenplattformen für die Verfolgung von Informationen zwischen den Sektoren eingerichtet hatten. Dennoch war die Einhaltung von Prinzipien zur Datenweitergabe niedrig. Verschiedene Hindernisse erschwerten die effektive Kommunikation, darunter rechtliche und technische Herausforderungen.

Die Bewertungen der Datenqualität wurden ebenfalls nicht systematisch durchgeführt. Trotz des Bedarfs an zuverlässigen Daten führten nur einige Systeme Kontrollen durch, um die Genauigkeit zu gewährleisten. Bei der Analyse und Interpretation von Daten gab es nur wenig Austausch über Methoden und Indikatoren, was helfen könnte, die Ergebnisse während Krankheitsausbrüche zu verbessern.

Dimension Drei - Auswirkungen

Bei der Bewertung der Auswirkungen dieser Systeme wurde klar, dass die Wirksamkeit der One Health Surveillance in den meisten Fällen nicht formell bewertet wurde. Obwohl einige Systeme ihre Fähigkeit zur Reaktion auf Ausbrüche verbessert haben, besteht weiterhin Bedarf an besseren Bewertungsmethoden.

Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Sektoren hat durch One Health-Aktivitäten zugenommen, aber offizielle Teams und Netzwerke sind immer noch nicht gut etabliert. Die meisten internationalen Kooperationen hängen von spezifischen Netzwerken ab, anstatt von einer einheitlichen Strategie.

Fazit

Diese Studie hebt die unterschiedlichen Effektivitätsniveaus der One Health Surveillance-Systeme in Europa hervor. Während es einige Stärken gibt, bestehen auch erhebliche Schwächen, insbesondere in Bezug auf Organisation, operative Aktivitäten und Gesamtauswirkungen.

Regelmässige Bewertungen, wie sie durch das OH-EpiCap-Tool bereitgestellt werden, können helfen, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und eine kontinuierliche Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Sektoren zu fördern. Indem Länder sich auf diese Aspekte konzentrieren, können sie ihre Überwachungssysteme verbessern und die öffentliche Gesundheit besser schützen.

Unterstützende Informationen

Die Ergebnisse dieser Studie bieten eine Grundlage dafür, zu verstehen, wo die One Health Surveillance-Systeme heute stehen. Indem sie Erfahrungen und Lehren austauschen, können Länder ihre Ansätze zur Gesundheitsüberwachung weiter stärken und die komplexen Herausforderungen angehen, die in einer zunehmend vernetzten Welt auf sie zukommen.

Originalquelle

Titel: Implementation of One Health surveillance systems: opportunities and challenges - Lessons learned from the OH-EpiCap application

Zusammenfassung: As the complexity of health systems has increased over time, there is an urgent need for developing multi-sectoral and multi-disciplinary collaboration within the domain of One Health (OH). Despite the efforts to promote collaboration in health surveillance and overcome professional silos, implementing OH surveillance systems in practice remains challenging for multiple reasons. In this study, we describe the lessons learned from the evaluation of OH surveillance using OH-EpiCap (an online evaluation tool for One Health epidemiological surveillance capacities and capabilities), the challenges identified with the implementation of OH surveillance, and the main barriers that contribute to its sub-optimal functioning, as well as possible solutions to address them. We conducted eleven case studies targeting the multi-sectoral surveillance systems for antimicrobial resistance in Portugal and France, Salmonella in France, Germany, and the Netherlands, Listeria in The Netherlands, Finland and Norway, Campylobacter in Norway and Sweden, and psittacosis in Denmark. These evaluations facilitated the identification of common strengths and weaknesses, focusing on the organization and functioning of existing collaborations and their impacts on the surveillance system. Lack of operational and shared leadership, adherence to FAIR data principles, sharing of techniques, and harmonized indicators led to poor organization and sub-optimal functioning of OH surveillance systems. In most cases, the effectiveness of OH surveillance over traditional surveillance, operational costs, behavioural changes, and population health outcomes brought by the OH surveillance have not been evaluated. To this end, the establishment of a formal governance body with representatives from each sector could assist in overcoming long-standing barriers. Moreover, demonstrating the impacts of OH-ness of surveillance may facilitate the implementation of OH surveillance systems.

Autoren: Henok Ayalew Tegegne, F. T. A. Freeth, C. Bogaardt, E. Taylor, J. Reinhardt, L. Collineau, J. M. Prada, V. Henaux

Letzte Aktualisierung: 2023-11-03 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.02.23297972

Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.02.23297972.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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