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# 健康科学# 疫学

ヨーロッパのワンヘルス監視システムの評価

ある研究が、11のヨーロッパのシステムにおけるワンヘルス監視の効果を評価している。

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ワンヘルスの効果を評価するワンヘルスの効果を評価するかにした。研究が健康監視システムの強みと弱みを明ら
目次

最近、エボラ、ジカ、鳥インフルエンザ、コロナウイルスなどの病気の流行が、感染症を追跡するための良いシステムの重要性を示したよ。このニーズのおかげで、ヒトの健康、動物の健康、環境の健康のつながりを考える「ワンヘルスアプローチ」に世界中が注目してるんだ。ワンヘルスアプローチは、いろんな分野や専門家が一緒に効果的に働くために集まるんだ。

ワンヘルス監視って?

ワンヘルス監視は、ヒト、動物、環境に影響を与える病気に関する情報を集めて共有することなんだ。データを集めて正確さを確認して、分析して、健康介入を改善するために使える人たちと結果を共有することが含まれるよ。多くの国がこのアプローチを採用しようとしているけど、成功度やさまざまな課題に直面しているんだ。

ワンヘルスの実施の課題

多くの組織が複雑な健康問題に対処するためにワンヘルスアプローチを使おうと強くコミットしているけど、実際にこれを実践するのは難しいんだ。主な問題は、いろいろなグループの協力が必要なことだね。多くの国では、健康危機のときだけこの協力に焦点を当てていることが多いよ。

ほとんどの国には、ヒトの健康、農業、環境の分野で活動を調整・統合するための正式な方法がないんだ。これらの分野は通常、別々の政府機関の下で異なるルールや予算で動いてるから、ワンヘルスの適用があまり整理されていないことが多いよ。

評価の必要性

ワンヘルス監視システムを改善するためには、定期的にそのパフォーマンスをチェックすることが重要なんだ。この評価は、効果的な実施を阻む主要な問題を特定するのに役立つよ。このニーズをサポートするために、OH-EpiCapという新しいツールが作られたんだ。このツールは、既存の国家監視システムの能力や能力を使いやすく評価する助けになるよ。

OH-EpiCapツールを使うことで、ワンヘルス監視システムがどれだけ整っているか、どう活動しているか、どんな影響があったかを評価できるんだ。異なる分野がどれだけうまく連携しているかの強みと弱みを特定するのも助けてくれるよ。

研究の概要

この研究は、食事由来や動物からヒトへの病気リスクに焦点を当てたヨーロッパの11の異なる国家監視システムを評価したんだ。フランスとポルトガルでの抗微生物耐性の追跡、ドイツ、フランス、オランダでのサルモネラの監視、フィンランド、ノルウェー、オランダでのリステリアの調査が含まれていたよ。2022年4月から11月の期間に、これらのシステムはMATRIXというヨーロッパプロジェクトの一環としてOH-EpiCapツールを使って評価されたんだ。

ツールの仕組み

OH-EpiCapツールは、ワンヘルス監視の異なる側面に関連する3つの主要な部分に構成されてるよ。最初の部分は、監視システムがどれだけ整っているかに焦点を当ててる。2番目は、データを集めて共有する日々の活動を見てる。最後の部分は、監視の影響を評価するよ。

評価の間、いろんな分野の代表者が集まって半日ワークショップを開いたんだ。彼らは自分たちのシステムに関する具体的な質問に対する答えを話し合って合意したよ。この協働的なアプローチが、ワンヘルスの原則をどれだけ統合できているかを反映するスコアにつながったんだ。

評価の主要な発見

この研究では、評価された11のシステムのスコアの幅が広いことが明らかになったよ。平均スコアは約49点で、システム全体で改善の余地がたくさんあることを示してるんだ。評価で良い結果を出したシステムは組織がしっかりしてたけど、実務活動には苦労してるところが多かったよ。一方、スコアが低いシステムは全てのエリアで一貫して悪いパフォーマンスを示してたんだ。

次元一 - 組織

組織面では、一部のシステムが異なる分野をまとめる明確な目標を設定していることがわかったよ。しかし、情報やリソースを共有するための正式な文書やガイドラインが不足していることがまだあったんだ。さらに、さまざまな分野のリーダーシップがしばしば弱かったよ。これはワンヘルスの活動を効果的に管理するためには重要なんだ。

また、多くのシステムが関連する分野や学問を含んでいたけど、環境の側面がしばしば抜け落ちていたよ。ヒト、動物、環境の健康のつながりを認識することは、成功するワンヘルスアプローチには不可欠だからね。経済や社会的な考慮も含めていないことが多くて、長期的な解決策を作るためには大事なんだ。

次元二 - 実務活動

実務活動を見てみると、一部のシステムは分野間で情報を追跡するための共有データプラットフォームを確立していたよ。でも、データを共有する原則への遵守は低かったんだ。有効なコミュニケーションを妨げるいくつかの障害があったけど、法的や技術的な課題も含まれてる。

データ品質評価も体系的に行われていなかったよ。信頼できるデータが必要なのに、正確性を確認するためのチェックを行っているシステムはほんの一部だったんだ。データを分析して解釈する際には、成果を改善するのに役立つ方法や指標の共有が限られていたよ。

次元三 - 影響

これらのシステムの影響を評価する際には、ほとんどの場合、ワンヘルス監視の効果が正式に評価されていないことが明らかになったよ。一部のシステムは流行への対応能力を向上させたけど、より良い評価方法が必要なんだ。

異なる分野間の協力はワンヘルス活動を通じて増えたけど、公式チームやネットワークはまだ十分に確立されていないよ。ほとんどの国際的な協力は特定のネットワークに依存していて、統一された戦略がないんだ。

結論

この研究は、ヨーロッパにおけるワンヘルス監視システムの効果にさまざまなレベルがあることを示しているよ。強みがいくつかある一方で、組織、実務活動、全体的な影響に関して大きな弱点も残っているんだ。

OH-EpiCapツールのような定期的な評価は、改善すべき領域を特定して異なる分野間の継続的な協力を促すのに役立つよ。これらの側面に焦点を当てることで、各国は監視システムを改善し、公衆衛生をよりよく守る方向に進めるんだ。

サポート情報

この研究からの発見は、ワンヘルス監視システムが今日どこにあるのかを理解するための基礎を提供するよ。経験や学んだ教訓を共有することで、各国は健康監視へのアプローチを強化し、ますます相互に結びついた世界で直面する複雑な課題に取り組み続けることができるんだ。

オリジナルソース

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

概要: 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.

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

最終更新: 2023-11-03 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.02.23297972

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.02.23297972.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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