专辑 | COVID-19期间数字医疗研究的传播需要在速度与质量间取得平衡

《柳叶刀-数字医疗》（The Lancet Digital Health）近日发表“疫情大流行中的数据转换”专辑。专辑强调，需要提高大流行中应急研究的可靠性标准，并完善数据共享系统以应对未来的疫情。识别二维码或点击文末阅读原文，查看论文原文。

执行摘要

在全球COVID-19大流行期间，研究人员和临床医生就如何最大化地利用技术和大数据提供虚拟临床护理、构建疫情传播的卫生政策影响模型以及确定最新的治疗方法等方面进行了相关研究。但在收集和共享真实世界数据和开发精准预测模型上存在一些挑战，阻碍了上述研究的进展。为此，《柳叶刀-数字医疗》推出本专辑，对这些挑战进行探讨，并确定了可用于未来传染病暴发的潜在解决方案。解决方案包括对数据采集与编码进行标准化，制定建模研究指南并应强制遵守，确保数据库在一系列社会人口因素方面具有代表性，并鼓励通过可持续的信息共享系统更好地向公众普及调查结果。这些解决方案的实施将确保未来疫情研究和措施建议的可靠、准确与公平。

社论

联系的重要性：

总结疫情大流行的教训，为下一次疫情大流行汲取经验

《柳叶刀-数字医疗》（The Lancet Digital Health）近日发表“疫情大流行中的数据转换”专辑，包括两篇系列论文和一篇评论。专辑强调，需要提高大流行中应急研究的可靠性标准，并完善数据共享系统以应对未来的疫情。不过，自COVID-19暴发伊始，一直存在哪些挑战？这些挑战有多大可能影响未来的流行病（如猴痘）?

Lauren Gardner及其同事在评论中指出，大流行模型没有充分告知疫情应对措施，而且由于向决策者和公众宣传不当，预测作用有限。例如，在美国，缺少针对基础设施数据的充分报告，限制了各州之间的比较分析。该作者团队的系列论文发现，模拟COVID-19的研究容易被误解，并可能被恶意滥用。随着新闻媒体对COVID-19预印本的广泛报道，这一问题被逐渐放大，影响范围从科研人员延伸到阴谋论者。该系列论文还强调了当前美国信息共享系统的系统性问题。作者就预印本或同行评议期刊是否适合在大流行期间推出提出质疑，因为它们都不能满足信息共享所需的速度和质量。我们提议，模型不应该用来为公众利益做出预测，而应帮助专家对疾病流行进行深入理解。

对于常规收集的COVID-19患者医疗数据存在的标准化不足，Louis Dron及其同事进行了讨论。该系列论文指出了数据编码方式缺乏透明度的问题，并描述了当前卫生服务系统的局限性，这些问题限制了数据的实时共享。由英国议会下议院发布的关于COVID-19应对教训的2021年度报告指出，由于英国国家公共机构未能分享COVID-19数据，早期对大流行的分析受到了阻碍。此外，统计监管局关于COVID-19教训的报告强调，共享和链接数据产生的影响可以拯救生命。经过此次大流行，各国政府必须优先考虑对数据共享的必要基础设施进行投资。为了确保整个卫生系统的数据一致性，Dipak Kotecha及其同事制定了CODE-HER的最低标准框架，旨在改进使用结构化电子卫生服务数据研究的设计和报告。遵守CODE-EHR框架的研究将有助于有效的数据共享，扩大疫情研究的作用。

在大流行期间，共享电子卫生服务数据在各个医学专业的卫生服务决策中发挥了重要作用。例如，RECOVERY试验在保数据安全和质量的同时将数据库与试验参与者联系起来。为此，该试验招募了来自6个国家的47,000多名参与者，以发现4种有效的COVID-19治疗方法。投资开展跨地区且能够迅速收集数据试验的必需基础设施，可能有助于在疫苗可及性仍然受限的情况下发现防治猴痘流行的方法。

本专辑表明，数字医疗研究在大流行期间未能实现准确且负责的传播。需要更好的传播方法，能够满足所需的发表速度，并在速度与研究成果质量之间取得平衡。例如，建模研究应该只能由具有足够解读能力的专业人士与公众分享。为了确保模型研究报告的准确性，Gardner及其同事提倡使用EPIFORGE 2020指南。这些指南帮助研究人员提供研究目的和模型指标的清晰定义，以及对数据的完整报告。在危急情况下，出版方应承担起为公众和决策者提供更好地数据报告支持的重大责任。因此，《柳叶刀-数字医疗》邀请您参加The Lancet Summit：疾病大流行防范中的大数据和人工智能（The Lancet Summit: big data and AI）。在此次The Lancet Summit中，多学科专家将回顾全球对COVID-19大流行的应对措施，并讨论如何更好地利用技术和数据创造公平、准确的工具，以应对未来的疾病大流行。END

*中文翻译仅供参考，一切以英文原文为准。

开放注册

“The Lancet Summit：大数据和人工智能在大流行防范中的应用”由《柳叶刀-数字医疗》（The Lancet Digital Health）、《柳叶刀-发现科学》之eBioMedicine （part of The Lancet Discovery Science）和《柳叶刀-区域健康（西太平洋）》（The Lancet Regional Health-Western Pacific）联合支持。大会将于2022年10月27-28日线上直播，欢迎注册。识别下方二维码访问大会专题页面注册并缴费，有任何问题请联系大会组委会。

相关阅读

推荐阅读