Анализ рисков вич

Анализ рисков вич

Берхану Тамеру*, Дэвид Нганва, Ассуд Богале, Винаида Робнетт и Цегайе Хабтемариам

Университет Tuskegee, Колледж ветеринарной медицины, Медсестринское дело и союзное здравоохранение, Центр вычислительной эпидемиологии, Биоинформатика и анализ рисков (CCEBRA), Tuskegee, 36088, США

* Корреспондент:
Доктор Берхану Тамеру
Центр вычислительной эпидемиологии
Биоинформатика и анализ рисков (CCEBRA)
107-Уильямс-Боуи-Холл
Колледж ветеринарной медицины
Уход и здоровье союзников, Университет Таскиге
Tuskegee AL 36088, США
Тел:334-724-4275
Факс:334-724-4277
Эл. адрес:[email protected]

Дата получения:17 июля 2012 года;Дата принятия:19 июля 2012 года;Дата публикации:22 июля 2012 г.

Образец цитирования:Tameru B, Nganwa D, Bogale A, Robnett V, Habtemariam T (2012) Роль компьютерной эпидемиологии и анализа рисков в борьбе с ВИЧ / СПИДом. J AIDS Clinic Res 3: e107. DOI: 10,4172 / 2155-6113.1000e107

Авторские права:

Посетите другие статьи по теме: Журнал СПИД и клинические исследования

Абстрактные

Достигнут значительный прогресс в понимании динамики клеток ВИЧ и CD4 с использованием вычислительных моделей, подкрепленных разумными эпидемиологическими и математическими принципами. Ранние этапы применения этих моделей были основаны на относительно простых математических моделях, которые рассматривали тело как однокамерную систему. Несмотря на привлекательность этих моделей из-за экспериментальной и / или математической точек зрения, основное упрощение пренебрегало множеством важных факторов, влияющих на динамику популяции как на макро (человеческом), так и на микро (клеточном) уровне популяции. Это упрощение также повлияло на кинетику, связанную с динамикой иммунологии, инфекции и химиотерапии во всем хозяине. Эпидемиологические исследования включают изучение сложного набора факторов хозяина, окружающей среды и возбудителя, поскольку они взаимодействуют для воздействия на здоровье и болезни в любой популяции, будь то биотические или абиотические. Это приводит к созданию больших наборов данных, которые требуют использования мощных вычислительных методов для изучения этих больших и сложных моделей с помощью вычислительных эпидемиологических методов. Другим аспектом большой проблемы для лиц, принимающих решения в области общественного здравоохранения, является проблема новых болезней, поскольку им приходится сталкиваться с большой неопределенностью на ранних стадиях вспышек заболеваний. Однако на данном этапе эпидемиологическое решение проблем и принятие решений часто происходят в условиях неопределенности и ограниченной информации. Одной из методологий устранения этих недостатков является применение анализа рисков. Анализ рисков – это процесс принятия решений в условиях неопределенности, который состоит из трех основных задач: управления рисками, оценки рисков и обмена рисками. Удивительно, что потенциальная роль, которую могут сыграть вычислительные модели и анализ рисков в продвижении теоретического понимания процессов болезни и выявление конкретных стратегий вмешательства, потенциально может повлиять и спасти человеческие жизни.

Ключевые слова

Вычислительная / математическая эпидемиология; Анализ риска; Принимать решение

Введение

Вычислительные модели и моделирование становятся жизненно важными инструментами исследований в области эпидемиологии, биологии и в других областях в продвижении исследовательской программы лаборатории и политики в области здравоохранения. Ученые признают огромный потенциал этих инструментов в решении некоторых из сегодняшних серьезных проблем со здоровьем. Вычислительная эпидемиология – это многодисциплинарная область, использующая методы из информатики, математики, геоинформатики и общественного здравоохранения для разработки инструментов и моделей для помощи эпидемиологам в изучении пространственно-пространственного распространения болезней. Исследования в области вычислительной эпидемиологии в настоящее время рассматриваются как экспоненциально расширяющаяся арена научных исследований. В частности, ВИЧ / СПИД, в котором более 25 миллионов человек до сих пор умирали от этой болезни с 1981 года, что делает ее одной из самых серьезных угроз для глобального здоровья, с которой мы сталкиваемся сегодня; вычислительная эпидемиология сыграла важную роль [1]. Эпидемические модели инфекционных заболеваний относятся к математическому анализу оспы Даниэля Бернулли в 1760 году и были широко разработаны с начала 1900-х годов. Математическое эпидемиологическое моделирование с помощью вычислительных средств дало новое представление о таких важных проблемах, как лекарственная устойчивость, скорость распространения инфекции, тенденции эпидемии и последствия таких вмешательств, как лечение и вакцинация.

Термин «вычислительная эпидемиология» впервые был придумал Цегайе Хабтемариам (член-основатель Центра вычислительной эпидемиологии, биоинформатики и анализа рисков (CCEBRA)) [24

], чтобы лучше понять сложные биомедицинские системы при таких заболеваниях, как пандемия ВИЧ / СПИДа. Вычислительная эпидемиология позволяет исследовать и исследовать болезни и факторы риска растений, животных и инфекционных заболеваний человека, не подвергая опасности жизни или создавая опасности. Эта относительно молодая отрасль вычислительной науки используется для понимания ряда проблем от ржавчины сои и пшеницы до ВИЧ / СПИДа, свиного гриппа, ящура, лихорадки долины рифта и биотерроризма, чтобы назвать некоторые из них. В свете этого вычислительная эпидемиология может влиять на глобальные проблемы, которые прямо или косвенно влияют на здоровье человека, что является важной вехой в современной науке. CCEBRA – это уникальный объект, который был задействован с начала 1980-х годов в новаторской работе в этой нише науки – в области вычислительной науки. Эпидемиологические исследования включают изучение сложного набора факторов хозяина, окружающей среды и возбудителя, причем самые передовые из этих усилий сосредоточены на микро (клеточном / молекулярном) и макро (хозяине) уровнях популяции.

Вычислительные эпидемиологические модели ВИЧ / СПИДа дают важную информацию о динамике популяции посредством исследований на молекулярном и клеточном уровнях, а также на уровне населения человека [1,5,6]. На сегодняшний день скамьи науки еще не достигли уровня успеха для создания жизнеспособной вакцины или эффективных лекарств для профилактики или лечения ВИЧ / СПИДа. Альтернативный исследовательский подход вычислительного моделирования (так называемый третий аспект науки) был приоритетом для исследователей из других дисциплин.

подходы

Несколько исследователей разработали вычислительные инструменты и математические подходы к изучению влияния различных методов смягчения последствий ВИЧ на разных уровнях популяции. Модели ВИЧ / СПИДа могут быть концептуальными, in vivo или in vitro, системным анализом, математическим анализом или анализом рисков, чтобы назвать несколько [1,514].

Подходы, разработанные для понимания и прогнозирования распространения инфекционных заболеваний и воздействия стратегий лечения и контроля, варьируются от купельных моделей, представленных наборами дифференциальных уравнений [79]; к очень сложным индивидуальным моделям, которые представляют повседневную деятельность и взаимосвязи людей через сети передачи [10]. Разделительные модели можно легко решить, но они не могут моделировать адаптивное поведение людей и сложные взаимодействия разных групп населения во время вспышек заболеваний. В то время как индивидуальные модели, такие как моделирование на основе агентов, могут фиксировать распространение заболеваний с высокой точностью, моделирование больших групп населения часто прибегает к суперкомпьютерам и делает его нецелесообразным для быстрого анализа случаев вмешательства или лечения в разных условиях.

Эпидемиологическое решение проблем и принятие решений часто происходят в условиях неопределенности и ограниченной информации. Новые болезни являются одной из таких сложных проблем для лиц, принимающих решения в области общественного здравоохранения, поскольку они сталкиваются с большой неопределенностью на ранних стадиях вспышек заболеваний. Анализ рисков – это процесс принятия решений в условиях неопределенности, который состоит из трех основных задач: управления рисками, оценки рисков и обмена рисками. Анализ рисков можно рассматривать как процесс всестороннего изучения всего риска путем оценки риска и связанных с ним соответствующих неопределенностей с целью его эффективного управления, чему способствует эффективное сообщение о риске. Это систематический способ сбора, регистрации и оценки информации, которая может привести к рекомендациям для принятия решения или действия в ответ на выявленную опасность или возможность получения выгоды. Анализ рисков – это не наука; это не ясно; это не решение; он не является статичным. Хотя оценка рисков существовала в различных формах на протяжении многих лет, процесс, используемый Агентством по охране окружающей среды США (EPA) и другими, был формализован в главном отчете Национального исследовательского совета 1983 года (NRC), известном как «Красная книга»; [15]. Красная книга кодифицировала известные четыре этапа оценки риска (идентификация опасности, оценка воздействия, оценка доза-ответа и характеристика риска) и подчеркнула необходимость концептуального различия между оценкой риска, управлением рисками и обменом рисками. За прошедшую четверть века оценка рисков существенно изменилась, чему способствовали, в частности, дополнительные отчеты СРН, EPA, Всемирная торговая организация и другие руководящие принципы агентства, а также публикации в рецензируемой литературе. Существуют два основных типа оценок риска: Качественные оценки рисков и количественные оценки рисков (вероятностная оценка риска (PRA)). PRA используется для оценки риска путем вычисления распределений вероятности для определения того, что может пойти не так, как это возможно, и каковы его последствия. Здоровье (человек, животное и растение) PRA дает представление о том, как риск распространяется от источника до конечной точки (дерево сценариев); насколько вероятен каждый сценарий; что будет последствием (например, число людей, потенциально инфицированных или убитых); эффективность и недостатки различных смягчающих мер для снижения риска и связанных с ним последствий. Однако существует потребность в расширении использования ПРА в области здоровья человека, поскольку большинство оценок риска для здоровья человека представляют собой экологическую и продовольственную безопасность в природе.

Вывод

Обоснование, лежащее в основе моделирования вычислительной эпидемиологии и анализа рисков, заключается в том, что «Эпидемиология»



Source: russia.omicsonline.org


Мы в соц.сетях:


Читайте также

Добавить комментарий