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在比较国际COVID-19应对政策及其影响时遇到的挑战

摘要

背景

为了应对COVID-19大流行,世界各地实施了各种政策。这项研究最初的目的是确定和比较不同国家的政策反应及其对大流行的影响。它很快演变为识别现有政策之间的异质性,以及对这些政策的影响进行有意义的比较所面临的挑战。

方法

通过归纳性专题分析,分析从不同来源收集和比较数据的过程,以了解阻碍COVID-19数据和相关政策比较研究的障碍。

结果

我们发现了以下障碍:(1)没有单一的可靠的信息来源和太多的噪音;(2)各国缺乏衡量和报告数据的标准;(3)政策内容、实施和执行的变化;(4)政治,而不是科学,主导了流行病管理的努力。

结论

现有政策的异质性使得比较世界各地各种政策对COVID-19大流行的影响具有挑战性。我们的研究结果要求在全球范围内自动更新信息学基础设施,以收集和维护来自多个来源的标准化数据。迫切需要坚定地利用科学和技术专家为卫生政策提供信息和施加影响。增加对公共卫生和应急规划的投资对于克服当前的大流行以及未来的突发公共卫生事件至关重要。世界各国领导人必须集中领导和协作,共同努力降低COVID-19大流行的死亡率和发病率。

同行评审报告

背景

新冠肺炎疫情不仅是一场公共卫生危机,也是一场重大政策危机。不同国家对大流行的反应形成了一个正在进行的自然实验,研究政策和政治如何影响公共卫生危机的轨迹。一些国家迅速采取行动应对疫情,但另一些国家则在等待。一些国家依赖于技术官僚;其他人则是根据大众情绪。有些人是由科学引导的,有些人遵循政治意识形态,有些人考虑对未来的影响,而有些人只是对眼前的时刻做出反应[12

许多国家对政府应该做什么、是否应该实施封锁、隐私应在多大程度上得到保护以及如何在健康和经济之间平衡进行了激烈的辩论[2].需要进行更多的研究来比较现有政策的效果并改进决策。查明阻碍数据驱动决定的障碍,与各国今后为管理当前和未来的流行病而采取的行动高度相关。

现有的努力和限制

有关COVID-19确诊病例、死亡率、检测率和接触者追踪的及时、准确和完整的数据很快开始收集。约翰霍普金斯大学冠状病毒资源中心(JHU CRC)是该校多所学院之间的跨学科合作机构,收集、分析和展示来自188个国家的数据。他们的追踪地图包括一幅世界地图和一幅美国地图,每一幅地图都于2020年1月22日首次与公众共享,并至少每天更新[3.].

世卫组织还拥有一个冠状病毒(COVID-19)实时仪表板,可以显示全球概览、区域概览和选项,允许对特定国家、地区和领土进行区域划分,并通过覆盖功能对多达9个国家、地区或领土进行比较。这个仪表板也至少每天更新[4].美国疾病控制和预防中心(CDC)的COVID-19网站一直是美国最新冠状病毒信息收集的主要来源,为公众和医疗专业人员提供指导。COVID-19病例数、死亡人数和实验室检测数字也每天更新[5].美国COVID-19数据的另一个来源是COVID跟踪项目,这是一个志愿者组织大西洋6].牛津大学与布拉瓦尼克政府学院合作,启动了一个冠状病毒政府反应跟踪系统[7],它将政府政策的严格程度与严格程度得分进行比较。虽然这是一个有用的研究工具,但它的更新有限,而且不包括在WHO、JHU CRC或我们的数据中的世界(OWID)的数据分析中。

这些现有的努力有局限性。即使每天更新数据,结论也受到各国数据来源的准确性和可靠性的限制。JHU CRC采用手动及自动更新其全球地图[3.],但它们有不同的频率和数据截止时间。其他限制包括,不同可用数据来源之间缺乏一致性,不同数据来源在计算阳性检测、报告病例和死亡人数方面的纳入和排除标准不一致。因此,所有数据都需要不断核实和修改——这是世卫组织承认的一个限制[8].

外界的影响也会阻碍数据收集和出版工作。美国疾病控制与预防中心的官方数据,传统上被认为是可靠的,并被科学家和公共卫生专家仔细审查,据称在2020年的大部分时间里,被政治干预破坏了[9].

目前的研究

这项研究最初的目的是确定和比较不同国家的政策反应及其对大流行的影响。它很快演变为对现有政策的异质性的识别,以及对这些政策的效果进行有意义的比较所面临的挑战。在本论文中,我们报告了在试图比较全球covid -19相关政策时遇到的挑战。这些发现并非来自于对样本的系统分析。相反,我们在收集数据进行分析时遇到了挑战,并决定将研究工作的重点重新放在分析研究过程中遇到的挑战上。

有许多研究详细描述了COVID-19大流行的众多挑战,但很少有研究强调大流行期间与研究相关的挑战。一些研究提到了与研究相关的挑战[21011,但不是从政策研究的角度研究。据我们所知,还没有其他研究团队系统地报告说,在收集与COVID-19相关的公共卫生政策数据及其相关结果时遇到了与我们相同的挑战。

我们的研究问题如下:

研究问题1哪些因素阻碍了旨在比较不同国家COVID-19数据和相关政策的研究?

研究问题2鉴于COVID-19大流行的政策研究面临这样的挑战,可以提出什么建议来克服这些挑战?

方法

我们的数据收集始于JHU CRC世界地图网页,该网页于2020年6月1日用于选择COVID-19确诊病例最多的前20个国家。这20个国家(按字母顺序)分别是:比利时、巴西、加拿大、智利、中国、法国、德国、印度、伊朗伊斯兰共和国、意大利、墨西哥、巴基斯坦、秘鲁、卡塔尔、俄罗斯联邦、沙特阿拉伯、西班牙、土耳其、英国和美国[12].

然后,研究人员确定了用于covid -19相关数据的数据源。世卫组织、CDC、OWID、JHU CRC和COVID-19跟踪项目都有自己的网页和COVID-19数据仪表板,但这些来源并不总是一致的。因此,我们决定只使用OWID收集来自20个国家的数据,包括报告的第一例COVID-19病例的日期、COVID-19确诊病例总数、COVID-19死亡人数、每个国家的检测总人数以及每个国家的首次检测政策。虽然也可以从世卫组织和地方政府来源获得这些信息,但为了保持一致性,使用OWID,因为该来源对每个数据点和所选的每个国家拥有最多的可用数据。自2011年以来,OWID一直是一个著名的数据平台,其目标是让“大世界问题”的知识变得可访问和理解[13].OWID使用来自JHU CRC的数据,并从地方政府、卫生部和疾病控制中心等官方来源收集检测数据[14].然而,现有的测试数据是零星的。被研究的大多数国家直到3月中旬才有测试数据,并且数据以不同的频率(每日、每周、两周)提交或没有确定的频率[15].

在整理这些不同来源并确定OWID为本研究COVID-19数据的主要来源方面所花费的时间和精力,为该团队研究COVID-19政策带来了第一个挑战。在审查这些指示板上的信息时,还遇到了其他障碍,因为在这些主要来源中,有许多实例对COVID-19数据使用了不同的定义、标准和报告标准。

凯撒家庭基金会(KFF)开发了一个政府行动全球跟踪系统,并定期更新,以跟踪各国对COVID-19的首次政策应对[16].找到了大多数使用这一工具的国家的封锁和保持社交距离的日期和政策。之所以使用这个来源,是因为KFF是为政策制定者、研究人员、媒体来源和公众提供事实、分析和新闻的无党派来源。17].然而,KFF跟踪器没有提供关于具体政策的制定、实施和执行的详细信息。

谷歌Scholar的学术期刊文章被用来进一步研究有关口罩和封锁的政策,因为我们没有发现来自每个国家的这一信息的单一来源。谷歌Scholar中搜索的关键词有(COVID-19 OR coronavirus) AND(封锁或口罩)AND (policy OR policy)。谷歌Scholar还被用来确定与COVID-19相关的政策和与研究COVID-19大流行本身相关的挑战,以及不同国家对大流行的应对措施。本次搜索使用的关键词包括(COVID-19或冠状病毒)和(卫生政策或公共政策)、(研究挑战或政策挑战)和(政治化或政治)和大流行。从谷歌Scholar上检索到的资源包括来自各种期刊的文章:《柳叶刀》自然《美国医学会杂志》环境微生物学临床感染疾病公共政策杂志民族与民族主义政策和社会证据和政策,政策科学

这些资料来源包括他们的文章与我们的研究问题的相关性,他们在研究人员中的高度声誉和他们严格的同行评审过程。

使用谷歌Scholar本身也存在挑战。一个人必须对来自各种来源的大量文章进行排序,与一个特定的数据库或一组数据库进行比较。但是,使用谷歌Scholar可能有助于查找最近的特定信息,例如在常规期刊数据库中可能找不到的加拿大的封锁政策。

谷歌搜索引擎还用于从大众媒体收集更多关于口罩和封锁政策的信息。大众媒体的加入可能会带来有问题和潜在偏见的信息。然而,在突发公共卫生事件期间,大众媒体有时是“突发新闻”和信息的唯一来源,特别是在大流行开始时仍在进行研究和收集数据的情况下。带有特定主题信息的科学文章,例如某个国家的口罩政策,可能是有限的。在这项研究中,大众媒体的使用旨在包括那些许多人认为广泛可信的来源,并且通过了媒体偏见/事实核查,其事实报道评级为“高”或“非常高”[18].

在收集数据期间还发现了其他挑战,这使得难以执行对不同国家的政策反应进行比较分析的原计划。然而,在这个过程中,我们认识到障碍本身形成了不同的模式和主题,值得认真研究。因此,我们使用归纳主题分析来识别、分析和报告数据中发现的这些模式[19].遵循Braun和Clarke建议的步骤[19],这种归纳性的主题分析过程开始于分析收集到的数据,确定关键的概念和模式,并将这些信息重新组合成主题。这种分析涉及一种归纳的、数据驱动的方法,因为没有预先存在的框架来编纂出现的模式。相反,主题是根据收集到的数据使用“自底向上”的方法确定的。随后,对重复出现的模式进行编码和审查,并确定主题。这些反复出现的主题聚焦于挑战,它们如何阻碍COVID-19数据和政策研究,并最终影响我们在大流行期间采取的行动。

结果

我们确定了阻碍不同国家政策响应数据收集和分析的四个明显挑战。

挑战1:没有单一可靠的信息来源,而且噪音太大

各种消息来源报告了COVID-19的首次确诊病例和确诊死亡病例。在同一数据中可以看到来自可靠来源的变化。根据OWID的数据,截至2019年12月31日,中国已经有27例COVID-19确诊病例,而世卫组织在2020年1月17日在中国记录了第一例COVID-19 [20.21].

由于COVID-19是一种新型大流行,因此对它的研究不能建立在完善的研究或文献基础上。包括数据收集和设计在内的知识库也在不断增长和发展。关于这一主题的出版物有数千篇,但一些研究缺乏同行评审或不符合临床试验标准[11].即使有丰富的信息,关于COVID-19的科学可靠的数据也是有限的[11].研究表明,由于信息有限或现有信息不总是经过仔细审查,对大流行的干预措施和应对措施面临不确定性[2].

总结虽然世界卫生组织等国际组织提供了数据,JHU CRC编纂了来自世界各地的数据,但这些数据并不总是匹配的。

挑战2:各国缺乏衡量和报告数据的标准

在不同的国家,甚至在单个国家内,都缺乏或需要修订检测、确诊病例、死亡、住院和一般报告的一致报告标准。例如,对于COVID-19检测,一些国家报告了检测人数,而其他国家报告了检测次数[15].一些国家只报告了5个月期间几个随机日期的检测数据。其他国家每周或每天报告数据[15].

此外,在大流行期间,检测手段也发生了变化,现在检测工具包括一种以上的检测方法来诊断感染:逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)检测和抗原检测,以及抗体检测,这些检测方法可以显示以前感染过COVID-19。总检测数字中包含哪些检测并不总是清楚的;OWID的目标是只包括RT-PCR检测[15].

随着大流行的持续,重要的是要考虑到抗原测试在美国、加拿大和欧洲国家的使用增加[22],以及世卫组织、OWID、JHU CRC或CDC没有明确说明这些检测的问题[8152324].国务委员会和地区流行病学家表示,阳性抗原检测只能用于确定COVID-19的疑似病例,而不能用于确诊病例,这进一步增加了检测结果报告的模糊性[25].随着抗原检测的使用增加,目前尚不清楚何时和何处应考虑这种检测,此外,它们是否以及如何影响总体检测数据。

不同来源的COVID-19病例定义不同。随着时间的推移,定义发生了变化,只包括确诊病例,或同时包括确诊和疑似病例。例如,美国疾病控制与预防中心将确诊病例定义为符合COVID-19的确认性实验室证据。2020年4月,CDC的病例计数开始将确诊病例和可能病例纳入总病例计数。然而,并非所有司法管辖区都向疾控中心报告可能的病例[5].COVID跟踪项目是JHU CRC的美国数据源,随后是OWID的美国数据源,在“总病例”的计数中包括“已证实”和“可能”[24].COVID-19跟踪项目于2021年3月7日结束了COVID-19数据收集工作[6].世卫组织对确诊病例有不同的标准。一个核酸扩增检测阳性的人就足够了,但如果该人只是通过抗原检测结果呈阳性,他们必须满足其他标准,如有COVID-19症状或COVID-19疑似或确诊病例的接触者[26].

关于COVID-19死亡人数,OWID表示,在评估已确认的死亡数字时,必须牢记三件事。首先,由于对实际死亡原因的检测和确定有限,COVID-19的实际死亡人数可能高于确诊死亡人数。第二,各国报告COVID-19死亡的方式不同,很难比较各国的累计死亡人数。一些国家可能只计算医院死亡人数,而其他国家则包括医院外的死亡人数。最后,报告延迟,从几周到更长时间,这使得任何一天的死亡报告都不准确[27].在美国,由于一些州每天、每周或每月都报告死亡人数,所以各州的死亡人数无法进行比较。28].表格1显示不同类型的数据报告的不同标准和标准。

表1数据报告不一致

除了报告标准和准则方面的困难外,政治因素在大流行病爆发几个月后扰乱了报告程序,改变了报告要求。例如,在美国,特朗普总统要求各州绕过疾控中心报告COVID-19数据,而是向一个新的私营承包商TeleTracking报告数据。总统的冠状病毒特别工作组辩称,这一举措对更好地简化数据至关重要,称CDC的系统太慢了[29].

定义的测量和数据报告标准必须实现准确的数据收集。其他研究人员则主张建立一个标准化的报告系统[101130.].Gardner等人发现,这样的系统会受到许多挑战,其中一些挑战在我们的研究过程中也会遇到。Gardner等人在简短的交流中还发现了报告媒介的不一致、对随时间变化的适应性和隐私问题,以及他们在COVID-19数据收集和报告中遇到的其他问题。然而,这篇文章只关注开放数据标准[10].我们的研究探讨了政策研究和政策分析的其他挑战。除了强调需要统一的数据收集和报告标准外,我们的研究还为COVID-19大流行的政治化提供了新的见解,并确定了政策内容、实施和执行方面的变化。

检测站点(包括大型连锁药店、药店、私人实验室和医疗保健提供商)向CDC提出了简化COVID-19检测结果报告机制的要求,询问了集中报告结果的选项,而不是向多个实体报告相同的信息[30.].

总结由于不同的数据截止时间、不同的纳入标准和不同的数据标准,即使是来自知名机构的数据也存在不一致性。这些不兼容的标准不容许“无缝地汇集和处理数据”,妨碍动态分析,并延长政策制定过程[10].

挑战3:政策的内容、实施和执行的变化

研究小组重点关注了旨在减缓COVID-19传播的政策,如佩戴口罩、封锁、社交距离和测试策略。在同一国家内和不同国家之间,类似政策的执行和执行存在差异,因此有必要进一步研究具体政策的严格程度和公众遵守的执行水平。

例如,比利时的口罩政策要求所有12岁以上的人在乘坐公共交通工具时都要戴口罩[31].其他国家,如美国[32及加拿大[33“建议”或“推荐”口罩。在单个国家也发现了口罩政策的差异。巴西最初只要求某些城市佩戴口罩[34,就像意大利[35].

与口罩政策的许多变体类似,封锁的实施和执行方式也不尽相同。例如,意大利人必须携带一份自我证明文件,说明他们不居住的原因——工作、健康、探亲或紧急情况[36].在意大利封锁的最初阶段,人们不允许离家超过200码,医护人员被告知不要请假[37].

各国之间还存在许多其他封锁措施,只有一些城市、地区或社区处于封锁状态,如智利、沙特阿拉伯、西班牙[16)、巴基斯坦(38及美国[39].表格2举例说明不同国家的口罩和封锁政策的差异。

表2掩码和锁定策略的变化

政策差异存在的原因有很多,尤其是当领导人不知道应对给定危机的最佳对策可能是什么时。当需要迅速采取行动时,紧急情况可以迫使领导人利用有限的数据和研究或“足够的证据”[40].有“几乎无限的结合[政策工具]的方法,以及可以在不同程度上(强度)使用工具和排序”[24142].政策的期限也各不相同。研究人员和政策分析师必须考虑政府的不决策或不作为,这可能与具体行动一样重要[43].

总结类似行动之间的政策差异,例如戴口罩和封锁,使得很难比较具体政策在单个国家内和国家之间的影响。了解政策应对措施的差异,可以确定当前危机以及未来危机需要改进的地方[2].

这种类型的政策分析可以帮助规划和公共卫生安全,可能使我们能够避免更长时间、更频繁的封锁,并随后减少病毒的经济影响,已经在破产、失业、税收收入减少和其他经济成本中看到[44].

挑战4:政治而不是科学领导着大流行管理工作

从审查制度严格的国家收集的数据往往需要进一步审查,以确保数据的准确性和可靠性。在这些国家,政府和政治领导人自己控制着媒体来源和其他公共信息。以下是破坏数据收集和分析并干扰正在进行的研究的流行病政治化的例子。

在世卫组织已经宣布COVID-19为大流行之后,特朗普总统于2020年5月8日将这一公共卫生紧急情况的严重性降至最低,称“没有疫苗就会结束”[45].随后,特朗普总统于2020年7月6日宣布,美国将正式退出世卫组织,并将资金转用于美国的其他全球卫生优先事项。这一举动引起了美国和世界各地的学术和政治领袖的争议和沮丧。46].

美国疾病控制与预防中心发布的指导意见表明,可能接触过COVID-19的人不一定需要检测,该建议在随后一个月被推翻,以及关于冠状病毒空气传播的指导意见,该指导意见在两天内被撤销,这进一步证明了潜在的政治干预。美国疾病控制与预防中心表示,该指南是错误发布的[47].

与特朗普总统一样,巴西总统雅伊尔·博索纳罗(Jair Bolsonaro)对疫情采取了政治手段,否认疫情,削弱了该国有效管理危机的能力。两位领导人都一再拒绝科学专家的建议,特朗普总统在大流行开始时对口罩的漫不经心态度就说明了这一点[48之后,他在7月中旬突然改变立场,最终支持口罩。博索纳罗反对保持身体距离[1].这些行动淡化了疫情的严重性,导致两国许多人质疑官方的指导。

尽管美国和巴西各州的卫生机构都制定了各自的应对疫情的政策,但两国领导人的做法都将各自的大国置于风险之中,并使地方领导人更难制定有效的政策。联邦领导层主要关注经济和政治结果(例如,2020年特朗普连任和2022年博索纳罗连任)。

批评人士指出,他知道一种新型病毒及其传播的可能性,但没有总统的批准,地方领导人无权披露有关日益扩大的疫情的信息。对公民社会的压制以前在中国也见过[49],而且有人试图向科学界隐瞒有关疫情的信息,例如李文亮博士,他在武汉疫情爆发的早期试图警告同事,被当局拘留和处分后死于该病毒[50].

新冠肺炎疫情不仅凸显了各国有效领导的重要性,也凸显了各国领导人开展全球合作、共享信息和资源的必要性。随着全球人口的增加,我们越来越依赖于国际互动。与此同时,随着人口的增长和传播,我们越来越多地与不同的动物共享空间,新的病毒在人群中出现。

总结在自私的领导下,错误的信息必然会传播,在公众中造成不必要的不确定性和压力。51].巴西和美国的地方领导人、科学专家和总统之间的内部冲突引发了公众的争议和“指责游戏”[43].国家和国家领导人过去需要、现在仍然需要对这一大流行病采取客观、合作和持续的做法。如果推动以证据为基础的决策,决策中的许多冲突可以避免。如果卫生政策和政府行动是透明的,并向公众明确证明是合理的,那么就更有可能获得公众的批准、信任和购买[4351].

讨论

上述每一项挑战都具有独特的影响,有助于提出建议和可能的解决办法,以解决造成每一项挑战的问题。

应对挑战1的建议

由于COVID-19数据源报告了类似但不完全相同的大流行信息,所提供的信息可能会适得其反,效率低下。进行数据分析的研究人员、公共卫生部门、流行病学家和公众需要可靠的信息来源。不确定的数据和不成熟的分析可能导致错误信息,从而转移用于检测和治疗开发的有限资源,并可能阻碍政策努力。由于决策者努力确保研究结果的准确性和及时性,这种耗时的研究还可能延迟政策进程。

发展可靠、自动化的公共卫生信息学基础设施以实时收集大量数据,同时在各国之间吸收和利用这种基础设施,是一项对数据收集和分析进行综合和标准化的长期建议。不断更新的基础设施可能是确定对正在发生的大流行作出关键反应的有效工具,但需要时间来制定、实施和利用。

目前关于COVID-19大流行的数据表和仪表板提供了相互矛盾的信息,但它们可能有助于创建和塑造国际信息基础设施,这不仅可用于大流行,还可用于跟踪、识别和监测其他公共卫生突发事件。这种可靠的数据跟踪系统可以促进制定和改进防备计划,使所有国家能够了解世界其他地区已经尝试和测试的做法以及在特定领域可能奏效的做法。随着越来越多的公共机构、研究机构和卫生部门开始研究他们目前可以在哪些地方同步和精简信息,自动化数据收集和共享系统的开发可以启动和加速。

研究人员正在努力实现自动化数据收集和数据共享,建立“标准化报告系统,系统收集、可视化和实时共享有关新发传染病和法定报告疾病的高质量数据”[1011].这种系统的一个关键组成部分将是数据民主化,所有收集的信息都基于开放数据标准,但保持必要的隐私控制[10].

应对挑战2的建议

报告数据时必须使用确定的措施,并就术语和标准定义达成协议,以简化国家间的比较。定义应包括但不限于:保持社交距离、戴口罩、封锁、居家令、基本差事、基本工作人员、报告COVID-19检测数据的标准和报告COVID-19死亡的标准。制定定义和报告标准是一项短期建议。

如果更多的新闻来源、科学期刊、数据收集实体、公共卫生机构、大学和其他研究机构讨论常用术语的纳入和排除标准并商定标准,就可以实施这一建议。这些标准和定义并不是要求国家必须对每个词都有相同的定义,而是一套标准、标准和定义应该尽可能清楚地传达给地方领导人和政府官员,并让公众和外部领导人了解。

例如,关于COVID-19检测报告的检测类型有许多考虑因素。如果一个国家在其检测数字中包括抗原检测,而使用抗原检测的另一个国家在其检测结果中不包括这些检测,那么比较来自两个国家的总检测数据是没有帮助的。如果各国就确定的标准达成一致,特定国家的数据和政策反应就会更易于管理和比较。

低收入和中等收入国家需要额外支持以有效应对COVID-19 [52].标准定义以及全球信息学基础设施将特别有利于发展中国家和那些医疗保健系统不如较发达国家健全的国家。

应对挑战3的建议

可以利用政策跟踪器,如KFF和冠状病毒政府应对跟踪器。此外,需要加强对突发公共卫生事件的准备、准备和应对行动[5152].

各国政府应增加对公共卫生突发事件防范、准备和应对基础设施的投资。世界领导人必须首先与公共卫生官员达成一致,即投资于公共卫生基础设施是对我们未来的一项优先投资,这将节省宝贵的时间和生命。国家和联邦政府应尽快作出一切努力,为公共卫生部门、感染控制和预防工作、应急响应计划以及一个可靠的强大的医疗保健系统基础设施分配更多的资金。应急计划是昂贵的,但它避免了在国家准备不足的情况下,对任何健康危机采取更积极的应对措施所带来的未来成本。

应对冠状病毒大流行等突发公共卫生事件的积极方法,必须包括对公共卫生和应急规划项目作出重大预算承诺和投资。这不会是最后一次重大健康危机。准备和预防是关键,这将使我们能够迅速采取行动,遏制有害病原体的传播。

如果我们在研究方面进行合作,包括信息共享,我们就可以从过去的流行病中吸取教训,节省宝贵的时间和生命。越南、韩国和新加坡过去都曾爆发过中东呼吸综合征(MERS)或严重急性呼吸综合征(SARS)疫情,并对COVID-19表现出了显著有效的应对措施,病毒传播得到了更好的控制,COVID-19导致的确诊病例和死亡明显减少[5354].然而,每个国家不应该必须经历流行病才能知道如何应对这种事件。

应对挑战4的建议

从定义上讲,大流行病是一场全球危机,需要国际社会作出反应。世界各国领导人应尽一切努力与科学和技术专家合作,并与其他国家联合起来战胜大流行病。确定和制定成功政策的共同目标可以提高应对效率,减轻任何流行病的负面影响。虽然一些政策确实需要快速决策,但更重要的是审查政策选项,尤其是在可能没有足够证据支持特定政策的情况下,与其他领导人、科学家和主题专家一起审查。

应尽快讨论和明确界定目标和目标。这些目标和目标以及政策行动的数据和其他证据应经常相互评价,以确定目前的行动方针是否需要修订。有了一贯的、负责任的、可靠的领导人,他们可以把政治放在一边,让科学和数据为自己说话,将更容易专注于实施国家或国际信息学基础设施,以持续收集和监测来自世界各地的数据。

随着政治领导人越来越多地将基于科学的知识和判断纳入公共政策,政治领导人和决策者的问责变得更加复杂[43].今天,为了为保护公众的政策提供信息,全球领导人必须与相关领域的专家协商,以作出明智的决定,他们必须确保随时获得可靠的数据以供问责。

总结有具体的建议,以解决四个研究相关的挑战确定在本手稿。表格3.提供这些建议及其相关操作项的摘要。

表3建议和行动项目摘要

实施建议的目标受众

这些建议的目标对象包括国家和联邦政府官员,包括地方和州卫生部门、每个国家的疾病预防和控制机构以及世卫组织。负责保护公众健康的机构必须执行政策,提供充分的保护。

政治领导人、行政主任、应急管理人员、流行病学家、政策分析师和传染病专家都在战略和业务层面的危机应对管理中发挥作用,向公众提供信息并支持协调与合作[43].

这些建议也适用于进行研究的大学,特别是在公共卫生、公共政策、信息学、护理和医学方面。科学和专业组织必须努力让地方和国家政府了解其研究并对其产生影响,并主动提供其专家知识。

医疗保健行业无疑将受益于可靠和准确的数据,因为它为一线医护人员提供了立即应对COVID-19等确诊病毒病例的服务。准确的数据和知情的公共卫生政策对医疗保健行业至关重要,以防止重要工作人员在大流行期间负担过重。

其他行业和公众也可以从可靠的数据基础设施中受益,因为流行病会影响全球经济。个人防护装备制造商等行业需要可靠的估计来确定生产。人们的生计因失去工作、生意和收入而遭到破坏。可靠的数据和高效的数据收集有助于确保执行有效的政策,对个人和社区健康产生积极的"涓滴效应"。

全球应对这一流行病的行动使人们更加需要重新研究新政策决定的激增,以及优柔寡断和政策终止的影响[43].未来的研究可能需要建立一个框架,对各国使用的各种政策工具进行分类,制定政策遵守情况和执行水平,并对大流行病结果的政策有效性的证据强度进行分类。

限制

在大流行期间开展研究本身也面临着管理关于这一迅速演变的主题的持续不断增长的信息的挑战。数据不断地从许多来源收集,包括对以前报告的数据的频繁更改和更新。与此同时,关于COVID-19的研究正在以惊人的速度进行,经常加快发表,但并不总是标准化的审查[55].

在这个研究过程中,由于本研究团队不打算进行系统的文献综述,我们可能遗漏了一些信息。相反,研究从最初的计划改变了方向,并使用了一种不系统的方法,从各种来源收集适用的信息,这一迅速发展的主题。在未来的研究中,系统回顾和狭隘地关注特定的covid -19相关政策和特定的covid -19相关结果将有助于进行政策分析。

结论

除了疾病和死亡,COVID-19大流行的影响似乎没有留下任何不受影响的东西。现有问题进一步恶化。发达国家和发展中国家的脆弱经济因封锁和市场波动而收缩。失业率上升,内外冲突加剧。[44].

本文回顾了冠状病毒大流行的开始,展示了世界各地采取的无数应对措施和努力,并揭示了在当前大流行期间根据快速演变的信息进行政策研究时遇到的挑战。这项研究中确定的挑战导致了改进数据收集方法和缓解当前大流行的战略的建议。虽然呼吁研究标准化并不是什么新鲜事,但在大流行等突发公共卫生事件中,确定研究标准尤为关键。

这些建议可能有助于旨在了解和管理公共卫生危机的未来政策研究。我们可以从COVID-19大流行开始时的生死决策中吸取教训,以便改进我们的决策和政策分析基础设施。只有各国和各州之间以及各领域专家之间的合作与协调,才能确保未来对这类危机作出更好的全球反应。

数据和材料的可用性

初步研究期间分析的数据集可以在约翰霍普金斯大学和医学冠状病毒资源中心的存储库中找到,https://coronavirus.jhu.edu/map.html,以及我们的数据仓库中的世界,https://ourworldindata.org/coronavirus

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确认

该手稿由德克萨斯大学奥斯汀护理学院凯恩护理研究中心和自我管理科学跨学科合作研究中心(P30, NR015335)提供编辑支持。

资金

作者宣称他们没有资金来源。

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从属关系

作者

贡献

CR获得了关于COVID-19和应对COVID-19的公共卫生政策的公开数据,确定了分析和解释数据方面的挑战,起草了手稿,并根据需要对手稿进行了修改。正义与发展党提出了研究国际公共卫生政策及其对COVID-19的相关结果的想法,并根据需要对手稿进行了修改。BX将稿件重点放在了与COVID-19、国际公共卫生政策和相关结果解释相关研究中遇到的挑战,并根据需要对稿件进行了修改。所有作者阅读并批准最终稿。

相应的作者

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同意出版

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Riley, C., Xie, B. & Khurshid, A.在比较国际政策应对COVID-19及其影响时遇到的挑战。卫生资源政策系统19,134(2021)。https://doi.org/10.1186/s12961-021-00783-1

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