Surveillance design and evaluation
Indicator-based reporting, sentinel sites and event-based signals are combined, and each stream is evaluated for sensitivity, timeliness, completeness and representativeness against agreed surveillance attributes.
GCRI · Health Nexus
Epidemiology is the core science of this platform: it describes who becomes ill, where and when, identifies the determinants of disease, and evaluates what prevents it. Surveillance, outbreak investigation and burden estimation turn scattered reports into evidence that public health authorities can act on, with delays and biases stated.
Epidemiology studies the distribution and determinants of health and disease in populations. It provides the evidence used to detect outbreaks, estimate burden and evaluate interventions. In health and biosecurity, epidemiological evidence informs preparedness, resource allocation and the economic consequences of disease. It shows how health shocks interact with travel, labour, supply chains and public finance. The canonical description is on STEM Commons.
Indicator-based reporting, sentinel sites and event-based signals are combined, and each stream is evaluated for sensitivity, timeliness, completeness and representativeness against agreed surveillance attributes.
Delay distributions estimated from past reports adjust recent counts for cases not yet reported, so the latest weeks are shown with their uncertainty rather than as an artificial decline.
Expected service use and outcomes are modelled from trends before a shock and compared with observed data, separating the indirect harm of interrupted care from the direct effects of the shock.
Population density, daytime surface heat and haze over Africa, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページの環境曝露
キーボード(地図にフォーカスがある場合)
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
アフリカを枠組みとした環境エクスポージャー。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
レイヤーと日付
Datasets and records used by epidemiology and public health science on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.
| データ | 役割 | ラベル |
|---|---|---|
| Notifiable disease reporting システム | Case counts by place, time and person | 報告値 |
| Sentinel influenza and respiratory surveillance | Trends under stable case definitions | 観測 |
| Vital registration | Mortality baselines and excess deaths | 公表統計 |
| Household and health surveys | Prevalence and coverage with sampling weights | 推定 |
| Routine health information systems | Service volumes and facility reporting | 報告値 |
この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
Health · Epidemiology for health security · Run R-8417
| Rt | 1.3 | 0.84 | 1.6 |
| Doubling time (days) | 18 | 4 | 29 |
| Reporting fraction | 0.4 | 0.2 | 0.9 |
Findings are checked through replication, sensitivity analyses and comparison of independent surveillance streams. Transmission models are assessed by out-of-sample forecasting of case counts.
| 確認 | 実施方法 |
|---|---|
| Surveillance attribute review | Sensitivity, timeliness, completeness and representativeness are assessed against established surveillance evaluation guidelines |
| Independent stream comparison | Trends in notifications are compared with laboratory, sentinel and mortality data before a change is described |
| Case definition stability | Changes in definitions, testing or reporting are logged and their effect on trends assessed |
| Out-of-sample scoring | Transmission models are scored on periods they were not fitted to |
Reporting delays, under-ascertainment and confounding bias estimates. Behaviour change during outbreaks alters the parameters models rely on.
An outbreak seeded in one place spreads through a small-world network by the share of contacts people make elsewhere; play it to see the order of arrival and how the timing of measures moves the peak. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows Africa; the model itself is not tied to a place.
管理策
読み取り値
| 日 | 1,000 人当たりの新規感染 | 累積感染(%) |
|---|---|---|
| 0 | 0.00 | 0.0 |
| 17 | 0.02 | 0.0 |
| 34 | 0.24 | 0.2 |
| 51 | 0.74 | 1.1 |
| 68 | 1.45 | 2.9 |
| 85 | 2.33 | 6.2 |
| 102 | 2.95 | 10.8 |
| 119 | 3.07 | 16.0 |
| 136 | 3.12 | 21.2 |
| 153 | 3.42 | 26.7 |
| 170 | 3.83 | 32.9 |
| 187 | 4.01 | 39.6 |
| 204 | 3.66 | 46.2 |
| 221 | 2.71 | 51.7 |
| 238 | 1.57 | 55.2 |
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
Assembled from the Nexus Standards area profile 健康安全保障とワンヘルス: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
システムと連成
管理策
NS-0 憲章と原則NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)NS-10 方針と条項(機械可読な義務:定義、拘束、評価、執行)NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)NRS-H83 ハザード・ファミリー:保健システム能力の機能不全(NHS-1 health.system)NRS-H42 ハザード・ファミリー:まれで持続的なヒトの感染症(NHS-1 health.other-human)NRS-H41 ハザード・ファミリー:動物からヒトへのスピルオーバー(NHS-1 health.zoonotic)NRS-H43 ハザード・ファミリー:家畜・養殖の動物疫病(NHS-1 health.animal-health)NRS-D3 人道対応とレジリエントな復興NRS-H46 ハザード分類:環境と製品による人への害(NHS-1 health.harm)観測
例示の地理
Health Nexus stewards epidemiology and public health science for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
The sectors pandemic touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.
文脈を選ぶ
部門・ パンデミックストレス
柱・ パンデミックKPI
この文脈において依存または引き継ぎ、太いほど強いこの文脈の外
プログラム年度全フェーズ
背景
パンデミック
人員の欠勤は、診療所から送配電網の運用、物流、農業労働へと波及します。
W · E · I · F · H · B
リスク
角、線、行にカーソルを合わせると、両側にわたって追跡できます。
ルート
パンデミックに適用
L · F · U · S · R · A
対応
期待値
柱、線、行にカーソルを合わせると、その適用方法を確認できます。
A:典型的な都市圏を想定した教育用の値に基づく教育用カスケード(ショック0.6、増幅率0.35、4ラウンド)であり、測定値ではありません。B:例示的な適用と各柱が責任を負うKPI。値は出典を示した公表済みベンチマークであり、予測ではありません。オープンな事象:NASA EONET(リアルタイム)。
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
How far the outlook for epidemiology for health security could spread, shown as ranges rather than a single line.
報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
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