¿Sabías que los sistemas de vigilancia global no han sido efectivos para detectar las primeras señales de pandemias como el COVID-19?. Exploremos cómo en un artículo en la nueva publicación The International Journal of Infectious Diseases (IJID) One Health (OH) de la International Society for Infectious Diseases se propone el uso de fuentes de datos existentes como una herramienta clave en la detección temprana de brotes y la prevención de pandemias. Descubramos las ventajas de utilizar estos datos, su disponibilidad y cómo pueden complementar los sistemas de vigilancia actuales.
En términos sencillos
En un mundo donde la detección temprana de pandemias es crucial, los sistemas de vigilancia global han mostrado deficiencias. Sin embargo, tenemos un potencial sin explotar en el uso de fuentes de datos existentes. El enfoque en la vigilancia humana, en lugar de animal, puede proporcionar valiosa información para la prevención de brotes. Además, el uso de datos rutinarios generados por sistemas de salud humana y otros datos aparentemente no relacionados fuera del sector de salud oficial pueden ayudar a identificar señales tempranas de enfermedades emergentes. A través de estrategias efectivas y el uso adecuado de herramientas existentes, podemos mejorar nuestra capacidad de detección y respuesta ante futuras pandemias.
Puntos a destacar
- Los sistemas de vigilancia global han mostrado deficiencias en la detección temprana de pandemias.
- El enfoque en la vigilancia humana, en lugar de animal, puede proporcionar información valiosa para la prevención de brotes.
- El uso de datos rutinarios generados por sistemas de salud humana y otros datos no relacionados pueden ayudar a identificar señales tempranas de enfermedades emergentes.
- La disponibilidad y metodología exacta de estos datos deben investigarse para una implementación efectiva.
- La presentación de datos rutinarios en tiempo real como método de informe a la OMS podría mejorar la respuesta ante enfermedades.
- Es necesario investigar el uso de datos médicos no compatibles con estándares internacionales y otras fuentes de datos para mejorar la detección temprana.
- La validación de estos enfoques utilizando datos históricos puede fortalecer nuestra capacidad para enfrentar futuras pandemias.
Buscando en todos los lugares equivocados: Una justificación para la detección de señales de pandemias basada en fuentes de datos existentes
Los sistemas de vigilancia global no fueron capaces de detectar a tiempo la aparición del COVID-19. Aunque se envió una alerta por correo electrónico sobre casos de neumonía en China en diciembre de 2019, el virus ya se había estado propagando durante meses. Se encontraron indicios de su presencia en varios países entre noviembre y enero, e incluso desde septiembre en Italia.
Sin embargo, la mayoría de los países no reportaron sus primeros casos hasta febrero-marzo de 2020. Esto demuestra deficiencias en los sistemas de vigilancia para identificar nuevos patógenos con potencial pandémico. Es fundamental fortalecer estos sistemas para una detección temprana y una mejor respuesta ante futuros brotes.
Sistemas globales se enfocan en enfermedades ya conocidas y establecidas
El artículo Looking in all the wrong places: A rationale for signal detection for pandemics based on existing data sources [1] expone que los sistemas de vigilancia global están enfocados en enfermedades ya conocidas y establecidas. Los países miembros informan sobre enfermedades humanas a la Organización Mundial de la Salud (OMS), pero estos sistemas no están diseñados para detectar nuevas enfermedades emergentes. Además, la capacidad de vigilancia es insuficiente en muchos países, lo que crea puntos ciegos en la detección de enfermedades. La vigilancia animal se centra en enfermedades con implicaciones comerciales y de producción.
Es decir, los sistemas de vigilancia actuales tienen limitaciones para detectar enfermedades emergentes y se necesita mejorar su capacidad de detección.
Uso de datos de referencia sobre mortalidad y morbilidad
El uso de datos de referencia sobre mortalidad y morbilidad puede ser útil para la detección de señales en brotes de enfermedades. Aunque los sistemas de información sanitaria y los estándares de datos existentes no están diseñados específicamente para este propósito, los datos de referencia pueden ayudar a identificar anomalías. Sin embargo, es importante tener en cuenta que muchos países no tienen suficiente capacidad para registrar la causa de muerte a nivel nacional. Se han creado iniciativas para monitorizar la mortalidad en exceso a nivel de población, estas no indican el inicio de una pandemia. Además, se necesita más investigación para establecer estándares globales en la detección de señales a partir de datos recopilados sobre los síntomas o signos clínicos de una enfermedad o condición en una población.
Por lo que el uso de datos de referencia sobre mortalidad y morbilidad puede complementar la detección de señales en brotes de enfermedades, pero se requiere un mayor desarrollo y colaboración a nivel global.
Iniciativas para mejorar
Se están llevando a cabo importantes iniciativas para mejorar la preparación ante pandemias en la era post-COVID. Estas incluyen el establecimiento del Centro de la OMS para la Inteligencia sobre Pandemias y Epidemias y el desarrollo de un tratado pandémico a nivel internacional. El objetivo principal es fortalecer la vigilancia en la interfase humano-animal y mejorar la detección temprana de amenazas. Estas acciones demuestran un compromiso global para mejorar nuestra capacidad de respuesta ante futuros brotes y promover una mayor cooperación internacional en materia de salud.
Enfoque en la vigilancia animal para detectar zoonosis novedosas con potencial pandémico, no es efectivo
El enfoque de la vigilancia de zoonosis novedosas con potencial pandémico en animales no es efectivo. Aunque muchas enfermedades infecciosas novedosas tienen su origen en animales, la detección de estas enfermedades generalmente ocurre primero en humanos. Los animales reservorios pueden no mostrar signos clínicos y la vigilancia del ganado y la fauna silvestre es menos precisa que la vigilancia humana. Por lo tanto, la vigilancia debe centrarse en los humanos.
Las enfermedades zoonóticas pasadas pueden proporcionar información útil para la vigilancia. Si bien hay características comunes en estas enfermedades, también existe una diversidad considerable en los factores que conducen a los eventos de transmisión. Aunque la vigilancia animal puede ser útil para detectar brotes recurrentes con signos clínicos en el hospedador animal y transmisión animal-humana, no existe un sistema de datos de referencia sobre mortalidad animal a nivel nacional.
Sin embargo, la salud pública veterinaria es importante para la prevención de pandemias. Esto incluye el monitoreo de la evolución de patógenos conocidos, la vigilancia de enfermedades y mortalidad en animales expuestos, el monitoreo de eventos de enfermedades desconocidas y la resistencia a los antimicrobianos en patógenos zoonóticos. Además, se deben considerar las fugas de laboratorio y el aumento de función, y se necesita investigación sobre actividades de laboratorio de alto riesgo.
En el documento se afirma que el enfoque en la vigilancia animal para detectar zoonosis novedosas con potencial pandémico no es efectivo. La vigilancia debe centrarse en los humanos, pero la salud pública veterinaria desempeña un papel importante en la prevención de pandemias a través del monitoreo y la prevención de enfermedades en animales.
Uso de fuentes de datos existentes para la detección
El uso de fuentes de datos existentes para la detección de señales es una estrategia prometedora. Estas fuentes incluyen datos de rutina generados por sistemas de salud humana y otros datos aparentemente no relacionados fuera del sector de salud oficial. El uso de estos datos tiene múltiples beneficios, como:
- Disponibilidad abundante
- Bajo costo
- Capacidad de complementar la vigilancia existente
- Informar otras actividades de vigilancia
Es necesario investigar en detalle la disponibilidad y metodología de estos datos, así como su sensibilidad y puntualidad para detectar señales.
En conclusión
La propuesta del artículo nos invita a considerar la presentación de datos rutinarios en tiempo real como un método para informar a la OMS sobre enfermedades. Incluso en países con baja calidad de datos a nivel nacional, es posible obtener datos de alta calidad de instalaciones médicas individuales. Además, se debe investigar el uso de datos médicos no compatibles con estándares internacionales, así como otras fuentes de datos y su combinación en algoritmos para establecer umbrales de señal. Estos enfoques podrían ser validados utilizando datos históricos antes y durante la pandemia de COVID-19.
Por lo que finalmente los autores subrayan que aprovechar las fuentes de datos existentes ofrece nuevas oportunidades para mejorar la detección temprana de señales de enfermedades emergentes.
Glosario
- Brotes: Aparición repentina y rápida de casos nuevos de una enfermedad en una población específica o área geográfica.
- Detección temprana: Identificación precoz de cambios o señales que pueden indicar la aparición de una enfermedad o brote.
- Enfermedades emergentes: Enfermedades que están surgiendo o han surgido recientemente en una población o área específica.
- Fuentes de datos existentes: Conjunto de datos ya recopilados y disponibles que pueden proporcionar información relevante para la detección temprana de enfermedades.
- Pandemia: La propagación global de una enfermedad infecciosa, que afecta a un gran número de personas en diferentes países o continentes.
- Potencial pandémico: Capacidad de una enfermedad para extenderse rápidamente y afectar a un gran número de personas a nivel mundial.
- Prevención: Acciones tomadas para evitar que ocurra una enfermedad o brote.
- Respuesta: Acciones tomadas para abordar una situación o evento específico, como un brote o una pandemia.
- Vigilancia: Monitoreo sistemático y continuo para detectar, registrar y analizar datos sobre enfermedades o eventos específicos.
Referencias
- Alma Elina Kaur Dogra, Winnan Lucia Munyas, Hung Nguyen-Viet, Delia Grace; Looking in all the wrong places: A rationale for signal detection for pandemics based on existing data sources; IJID One Health; Publicado en línea el 9 de agosto de 2023; DOI: 10.1016/j.ijidoh.2023.100003; Disponible en el URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949915123000033
Discovering pandemic signals, get to know the potential of existing data sources
Did you know that global surveillance systems have not been effective in detecting early pandemic signals like COVID-19? Let’s explore how an article in the new publication The International Journal of Infectious Diseases (IJID) One Health (OH) by the International Society for Infectious Diseases proposes the use of existing data sources as a key tool in early outbreak detection and pandemic prevention. Let’s discover the advantages of using this data, its availability, and how it can complement current surveillance systems.
In simple terms
In a world where early detection of pandemics is crucial, global surveillance systems have shown deficiencies. However, we have untapped potential in the use of existing data sources. The focus on human surveillance, rather than animal surveillance, can provide valuable information for outbreak prevention. Additionally, the use of routine data generated by human health systems and other seemingly unrelated data outside the official health sector can help identify early signals of emerging diseases. Through effective strategies and proper utilization of existing tools, we can enhance our capacity for detection and response to future pandemics.
Key points
- Global surveillance systems have shown deficiencies in early pandemic detection.
- The focus on human surveillance, rather than animal surveillance, can provide valuable information for outbreak prevention.
- The use of routine data generated by human health systems and other unrelated data can help identify early signals of emerging diseases.
- The availability and exact methodology of these data need to be investigated for effective implementation.
- Presenting real-time routine data as a reporting method to WHO could enhance disease response.
- Research is needed on the use of non-standardized medical data and other data sources to improve early detection.
- Validating these approaches using historical data can strengthen our capacity to face future pandemics.
Looking in all the wrong places: A justification for pandemic signal detection based on existing data sources
Global surveillance systems were not able to timely detect the emergence of COVID-19. Although an email alert about pneumonia cases in China was sent in December 2019, the virus had already been spreading for months. Evidence of its presence was found in several countries between November and January, and even as early as September in Italy.
However, most countries did not report their first cases until February-March 2020. This demonstrates deficiencies in surveillance systems to identify new potentially pandemic pathogens. It is crucial to strengthen these systems for early detection and better response to future outbreaks.
Global systems focus on known and established diseases
The article “Looking in all the wrong places: A rationale for signal detection for pandemics based on existing data sources” [1] states that global surveillance systems are focused on known and established diseases. Member countries report on human diseases to the World Health Organization (WHO), but these systems are not designed to detect new emerging diseases. Additionally, surveillance capacity is insufficient in many countries, creating blind spots in disease detection. Animal surveillance focuses on diseases with commercial and production implications.
In other words, current surveillance systems have limitations in detecting emerging diseases, and there is a need to improve their detection capacity.
Use of reference data on mortality and morbidity
The use of reference data on mortality and morbidity can be useful for signal detection in disease outbreaks. Although existing health information systems and data standards are not specifically designed for this purpose, reference data can help identify anomalies. However, it is important to note that many countries do not have sufficient capacity to record cause of death at the national level. Initiatives have been created to monitor excess mortality at the population level, but these do not indicate the onset of a pandemic. Furthermore, more research is needed to establish global standards in signal detection based on data collected on symptoms or clinical signs of a disease or condition in a population.
Therefore, the use of reference data on mortality and morbidity can complement signal detection in disease outbreaks, but further development and global collaboration are required.
Initiatives to improve
Significant initiatives are underway to enhance pandemic preparedness in the post-COVID era. These include the establishment of the WHO Centre for Pandemic and Epidemic Intelligence and the development of an international pandemic treaty. The primary goal is to strengthen surveillance at the human-animal interface and enhance early detection of threats. These actions demonstrate a global commitment to improving our response capacity to future outbreaks and promoting greater international cooperation in health matters.
Focus on animal surveillance to detect novel zoonoses with pandemic potential is not effective
Although many novel infectious diseases originate in animals, the detection of these diseases typically occurs first in humans. Animal reservoirs may not show clinical signs, and surveillance of livestock and wildlife is less precise than human surveillance. Therefore, surveillance should be focused on humans.
Past zoonotic diseases can provide useful information for surveillance. While there are common features in these diseases, there is also considerable diversity in the factors leading to transmission events. While animal surveillance can be helpful in detecting recurring outbreaks with clinical signs in the animal host and animal-to-human transmission, there is no national-level reference data system for animal mortality.
However, veterinary public health is important for pandemic prevention. This includes monitoring the evolution of known pathogens, surveillance of diseases and mortality in exposed animals, monitoring of unknown disease events, and antimicrobial resistance in zoonotic pathogens. Additionally, laboratory leaks and gain-of-function considerations should be taken into account, and research on high-risk laboratory activities is needed.
The document states that the focus on animal surveillance to detect novel zoonoses with pandemic potential is not effective. Surveillance should be focused on humans, but veterinary public health plays an important role in pandemic prevention through monitoring and disease prevention in animals.
Use of existing data sources for detection
The use of existing data sources for signal detection is a promising strategy. These sources include routine data generated by human health systems and other seemingly unrelated data outside the official health sector. The use of these data has multiple benefits, such as:
- Abundant availability
- Low cost
- Ability to complement existing surveillance
- Inform other surveillance activities
Detailed research is needed on the availability and methodology of these data, as well as their sensitivity and timeliness in detecting signals.
In conclusion
The proposal of the article invites us to consider the presentation of real-time routine data as a method to report diseases to the WHO. Even in countries with low-quality national-level data, it is possible to obtain high-quality data from individual medical facilities. Additionally, the use of non-standardized medical data, as well as other data sources and their combination in algorithms to establish signal thresholds, should be explored. These approaches could be validated using historical data before and during the COVID-19 pandemic.
Therefore, the authors ultimately emphasize that leveraging existing data sources offers new opportunities to improve early detection of signals of emerging diseases.
Glossary
- Anomalies: Deviations or abnormalities from what is expected.
- Availability: The state of being accessible or obtainable.
- Deficiencies: Weaknesses or shortcomings.
- Disease prevention: Measures taken to prevent the occurrence or spread of diseases.
- Emerging diseases: Newly identified or re-emerging diseases.
- Global surveillance systems: Systems that monitor and track diseases on a global scale.
- Historical data: Data that pertains to past events or time periods.
- Methodology: The systematic approach or set of methods used in a particular study or field.
- Mortality: The number of deaths in a given population.
- Morbidity: The prevalence or incidence of illness or disease within a population.
- Outbreak prevention: Actions taken to prevent the spread of a disease outbreak.
- Pandemic preparedness: Actions taken to prepare for and respond to a global pandemic.
- Routine data: Regularly collected data.
- Signal detection: The process of identifying early signs or signals of a disease outbreak.
- Surveillance at the human-animal interface: Monitoring and tracking diseases that can be transmitted between humans and animals.
- Surveillance capacity: The ability to effectively monitor and track diseases.
- Threats: Potential dangers or risks.
- Timeliness: The quality of happening or being done at the right time.
- Validation: The process of confirming or verifying something.
- Veterinary public health: The branch of public health that focuses on the prevention and control of diseases transmitted between animals and humans.
- Zoonoses: Diseases that can be transmitted from animals to humans.
References
- Alma Elina Kaur Dogra, Winnan Lucia Munyas, Hung Nguyen-Viet, Delia Grace; Looking in all the wrong places: A rationale for signal detection for pandemics based on existing data sources; IJID One Health; Publicado en línea el 9 de agosto de 2023; DOI: 10.1016/j.ijidoh.2023.100003; Disponible en el URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949915123000033
