自2001年9月11日的恐怖袭击和炭疽热释放,生物恐怖主义监测有高度兴趣。之后这些攻击时,增加感知和联邦政府的资金。本文将关注方法,我们可以用自己和检测这些bioagent袭击做准备。

炭疽袭击的2001年,在2004年非典爆发,最近甲型H1N1流感疫情提醒我们,防范生物恐怖主义的一个基本组件包括监测方法能够检测和监控的过程中爆发,从而减少相关的发病率和死亡率( 1]。监测的人口可以以多种方式实现。症状监测通过监测发生某些疾病的临床表现。这种类型的监测发生在健康相关数据,比如 国际疾病分类第九次修订(ICD-9)准则,分析了信号爆发的可能性。实验室监测是通过寻找特定的标记或实验室数据。实验室反应网络(LRN)是美国的实验室系统检测、确认和报告生物恐怖主义代理。在LRN,哨兵实验室负责挑出可疑标本在较高层级实验室进行进一步的测试。环境监测是环境空气或环境的过程不断出现的采样生物制剂( 2]。

不幸的是,生物恐怖主义的实践研究监测仍然不佳。最近的一项系统回顾29生物监控系统得出的结论是,没有足够的证据,以确定哪些这些系统是最好的 1]。有一件事是已知的。是否它是一个精明的医生就像他在2001年首次诊断炭疽或复杂的化学实验室技术用于检测鼠疫,我们必须保持我们的能力来识别和应对生物恐怖袭击。

监视被公认为最重要的公共卫生工具识别全球关注的公共卫生事件,尤其是新兴传染病( 3]。不仅是使用监测有利于生物恐怖袭击,而且生成的信息监测系统也很有用的识别和应对新发传染病。这些流行与传统生物恐怖剂,但其公共卫生意义同样令人震惊。最近甲型H1N1流感疫情是一个典型的例子。

四个基本监控功能包括(1)检测的病例在特定的人群和报告的信息,(2)分析和确认报告病例信息发现疫情,(3)提供及时和适当的反应在当地/区域允许适当的国家层面预防和控制疾病暴发和(4)提供流行病学情报信息协助长期公共卫生和医疗政策和项目管理( 3]。

监测在卫生保健是指连续系统的收集,分析,解释,和传播的数据( 4]。早期的公共卫生监测方法被动和自愿的。这个过程发生在患者被诊断出患有可报告的传染病和当地卫生部门通报了临床医生、医院、或实验室。时间会通过途经当地和国家卫生部门的信息。尽管许多关键部件的监测发生在地方层面,需要许多工作部件及时出现。

被动监测是全球生物监控的一个重要组成部分。它的优点是便宜,易于实现,和免费的技术壁垒。然而,它可能不够快速、准确使用单独应对恐怖主义袭击。被动监测使用最好的治疗和研究所与其他方法来快速识别公共健康保护措施如免疫、预防和隔离。

积极监测的方法是跟踪新兴传染病的威胁。积极监测包括拓展,积极收集从特定群体疾病信息,如哨兵医疗提供者或医院。通常情况下,进行积极的监测是为了寻找一个特定的疾病。积极监测是劳动密集型和需要更多的公共卫生资源比被动监测( 5]。

生物恐怖主义对公共卫生监测系统需要三个关键特性:及时性、敏感性和特异性高,常规分析的数据( 1]。及时的诊断是至关重要的大部分治疗的有效性取决于早期检测。为此,电子收集和报告的监测数据与手工方法相比提高了检测( 1]。高灵敏度是必要的,没有它,系统可能无法检测bioterrorism-related疾病病例可能导致延迟检测。在另一端,系统特异性不足可能频繁的假警报,这将导致昂贵的公共健康反应。使用食源性疾病爆发的例子,一个系统灵敏度较低可能错过前哨病例和不确定趋势,直到爆发已经很普遍了。这个妥协的能力监控系统充分挂载一个有效的公共卫生应对疫情。使用相同的示例中,系统特异性较低可能识别相关情况下不真正爆发导致不必要的公共卫生反应转移资源从其他真正的爆发。敏感性和特异性通常是逆相关,这样优化的一个特点是一些费用。之间的最优平衡这两个特征对于任何给定的监测系统是困难的 1]。

第一个识别潜在的生物恐怖主义事件的关键是保持强烈的怀疑指数。西尼罗热的初始情况下病毒在1999年和2001年的故意释放炭疽被精明的最终诊断临床医生工作与实验室技术人员,而不是公共卫生监测系统。综合征的数据聚集在实验室结果报告;因此,卫生部门可以正式诊断之前识别疾病发病率的增加和应对疫情早在他们的课程。出于这个原因,美国疾病控制和预防中心、州和地方公共卫生机构,和美国政府和军方在症状监测大举投资。

症状监测方法包括许多线索和数据点公共卫生人员可以使用它来识别模式。数据源,如护士热线电话,购买非处方药物,和首席外科访问的投诉可以监视疾病集群( 6]。其他一些可疑事件的线索包括频率大幅上升或严重的传染病,包括动物。额外的红旗包括一个不寻常的集群或年龄分布,发生的罕见疾病,存在或缺乏接触史,前往一个地方性的位置、不明原因的死亡,或与不寻常的抗菌素耐药性病原体( 7]。

为了应对2001年的事件,开发新类型的监测系统来检测通过以人群为基础的流行症状报告追踪的时间和地区( 8]。在美国许多城市和州使用症状监测,监测非特异性,疾病暴发prediagnostic指标接近实时提供早期预警的传染病疫情在他们的社区。症状监测系统(SSS)监控描述性数据从临床诊断,首席投诉和行为(如不能上学和工作,疾病911个电话,急诊室招生症状表明传染病)来推断模式暗示爆发的 9]。比较与传统临床症状监测识别提出了表 1( 10]。

最重要的决定因素的检测分析了对于任何给定的SSS 35方法论的审查评估疫情检测的自动化SSS ( 11]。这些因素是把一个或多个大容量的关键数据提要和区分暴发病例或基线情况下的“信号”或“噪音。“决定因素细分为系统的特征和特征的疫情监测。在评估使用自然爆发最适合回答定性问题,模拟暴发也有用的,允许更大的灵活性和增加定量结果( 11]。

有影响力的系统特征识别包括代表性或系统的采样方法,疫情检测算法,算法的特异性。例如,系统监控更大比例的人有更高的敏感性检测爆发。同样,系统只监视一种临床制定此类访问仅较不敏感。此外,研究依赖于模拟表明颞监测暴发时更敏感算法考虑多个天的数据在每一个决策点分别与每一天的数据。重要决定因素相关疫情包括信号的大小和形状和爆发的时机。直觉上,信号迅速崛起在很短的时间内改善疫情检测与那些随着时间的推移增长缓慢。理想的信号的大小一致的检测是不清楚。研究表明大小范围从10%到60%。同样,信号的时机的影响并不一致,但有一个更好的检测时的爆发发生在较低的基线活动( 11]。基于这些特点,我们可以预见到一个理想的SSS监控大量人口在多个临床场所多天,标记信号与快速增长低基线至少10%的幅度。

马上9月11日恐怖袭击后的2001年,纽约市卫生和心理卫生(NYCDOHMH)与CDC合作发起一个emergency-department-based综合征监测代理( 12]。系统寻找症状可以关联到一个bioagent释放如呼吸窘迫、皮疹、胃肠道症状,神经损伤和败血症。供应商填写表格分析流行病学家的患者数据。这个系统是运行在15纽约市的2天内的概念。

症状监测系统监测医疗利用模式使用收集实时数据,通常电子。瑞士的一个例子是早期的电子监视系统通知社区流行(本质),自动下载ICD-9代码从美国国防部卫生保健设施 1]。这部小说使用ICD-9代码组病人访问到综合症的一种方式。有超过10000个ICD-9代码可用( 13]。病人按本质分组算法的八综合症基于列表的选择ICD-9代码。如果增加数量的访问综合症是指出,诊所可以联系获得更多信息,可以展开调查。

始于2003年11月,BioSense是疾病预防控制中心网络综合征监测应用程序设计为故意和自然传染病暴发的早期检测( 12]。BioSense接收电子来自多个数据源的数据。退伍军人事务部和国防部提供ICD-9代码访问他们的设施。零售药店提供非处方药的销售信息,和美国实验室公司提供实验室测试命令的信息。疾控中心分析师考试之后,公共卫生官员可以访问他们的总结报告。

当前sss监控病人的平均模式向初级护理医师报告或急诊和信号警报当模式的变化。报告来源包括急诊科、重症监护病房、住院和放电系统,和实验室( 8]。快速综合症验证项目(RSVP)依赖于医生利益综合症患者输入数据到电脑,触摸屏界面和回复( 14]。

急诊是最常见的临床监测数据来源,尽管其他来源的数据已被证明是有用的。实时的爆发和疾病监测实验室(棒)宾夕法尼亚是宾夕法尼亚联邦生物监控系统。在生产自1999年以来,它监视300万从137年急诊去急诊室,同时监测疾病暴发1262家零售店在宾夕法尼亚州。利用全国零售数据监控(NRDM),他们发现之间存在很强的相关性,购买场外交易(OTC)宪法的疾病的药物和急诊。这些信息是有用的预测未来流行流感和季节性的跟踪模式胃肠疾病通常先于趋势在医院数据( 15]。一项研究表明,场外电解质销售之前为胃肠道和呼吸道疾病医院2.4周( 16]。

康涅狄格州卫生部门已经被有效地使用一个瑞士自2001年以来,基于计划外住院。住院综合征监测(HASS)系统监控32康涅狄格州急性病治疗的医院需要报告十一综合征的类别。日常监测数据综合分析为每周允许识别疾病的集群和常规公共卫生后续进一步的行动或响应( 17]。

症状监测工作也已扩大到包括门诊监测。这种类型的系统利用门诊医生的经验,他也可能成为首批遇到病人在任何潜在bioterrorism-related疾病的前驱症状。开发这样一个系统和一个私人马萨诸塞州东部的大型动态multispecialty集团实践表明,监测覆盖一个地区5 - 10%的人口可能足以检测重要的集群。这一特定系统的几个理想组件包括自动化的信息集合,使用现有的数据从一个标准的医疗数据库,实施和最小成本和持续管理( 18]。

尽管大多数症状监测系统不断地收集、分析和报告的数据,一些系统在大规模集会为短期使用设计被认为是恐怖分子的目标。这些sss被称为基于事件或“上门”监控( 1]。这样一个“不速之客”监测系统研究了生物恐怖主义的防备和反应程序演示了正常到良好病人分类成一个适当的协议综合症在比较使用紧急处长投诉时,放电的诊断。研究结果暗示使用放电诊断可能会增加监督有效性的“不速之客”,甚至可能自动监测系统( 19]。人们认为症状监测系统是最好的与实验室监测协同使用。

疾病控制和预防中心(CDC)开创了监测系统监测疾病的其他指标在传统的症状和诊断数据用于临床和症状监测。这样一个系统是早期的偏差报告系统(耳朵)。这是一个免费工具,已经在这两个城市使用和修改(波士顿、纽约、洛杉矶)和国家公共卫生机构(乔治亚州、佛罗里达州、田纳西州、北卡罗莱纳和密西西比州)。它使用非传统公共卫生数据来源包括学校缺勤率,非处方药物销售,911个电话,兽医数据和救护车运行数据( 20.]。

一本小说的流行病学监测方法开发了谷歌(goog . o:行情)和美国疾病控制和预防中心在2007 - 08年的流感季节。这个系统监控每天数百万用户的健康求助行为的形式查询在线搜索引擎。金斯堡等人证明了利用模型来估计在85 - 96%的流感样疾病CDC-reported实际疾病患病率大西洋沿岸中部地区的美国。这个网络系统的优点是疾病的统计数字报告滞后只有一天,7 - 14天相比滞后疾控中心监测报告( 21]。

尽管谷歌监测系统是专门设计用于监测流感样疾病,这个概念更广泛地适用于其他传染性病原体如生物恐怖剂。除了暴发的早期检测,其他优点包括免费的公众和政府官员的信息,自动处理实时传播,相对inexpensiveness操作。不幸的是,网络监测的特异性尚不清楚,可能创造更多的假阳性率很高的有关问题。这些系统还需要大量人口有足够的互联网接入各地区和社会经济类( 22]。

另一个新兴的网络监视系统的例子是“健康地图”项目。这个协作任务执行提取、分类、过滤、和集成聚合的报道多流道实时网络监测数据( 23]。协助下24小时过程包括自动数据挖掘分析师审查和重新分类。该系统特别关注识别“突发新闻”的趋势,以避免巨大的公共卫生官员与低强度问题[ 23]。“健康地图”系统是应用于2009年的甲型H1N1流感疫情与令人印象深刻的结果。时间差异报告的甲型H1N1流感疑似病例和确诊病例追踪的国家的总体平均延迟时间12天( 24]。这个时期能够并且将会大大改变后续公共卫生响应的影响。进一步整合这些类型的创新体系与更传统的监测提供了最大的承诺未来新兴疾病的监测( 24]。

的真正效用sss是其主要的传播和整合输出:监测数据。在2007年,美国疾病控制与预防中心办公室的关键信息集成和交换创建BioPHusion中心创建的疾病预防控制中心的使命是提供一个CDC-wide资源,促进交流,整合和可视化的相关信息从各种渠道加强机构和程序性决策对环境的感知和早期事件检测。它的目标是分享及时、可行的信息对公共卫生项目和领导人在国家,州,地方、部落和全球水平。他们使用数据从各种各样的政府、私人和其他资源来创建一个集成的每日报告潜在的事件可以通过其公共卫生信息集成门户( 25]。其他疾病预防控制中心公开访问资源信息交换包括流行病信息交换(Epi-X)和公共卫生信息网络(PHIN)。

临床实验室诊断的基石传染病公共卫生的重要性。疾病预防控制中心,1999年,美国联邦调查局(FBI),协会的公共卫生实验室(APHL)建立了实验室反应网络(LRN)约120实验室 26]。棒实验室就是一个例子,一个这样的系统用于积极监测以及研究领域的生物监控( 15]。LRN的使命是维护一个集成的网络设备齐全的实验室应对行为的化学或生物恐怖主义,新发传染病和其他突发公共卫生事件( 26, 27]。除了确定代理,LRN负责开发协议的处理、识别、和报告潜在的生物制剂其他国家安全机构( 2]。

LRN包括联邦实验室(CDC),州和地方公共卫生实验室、军事实验室(美国陆军传染病医学研究所(USAMRIID)),食品检测(FDA),环境实验室、兽医实验室(美国农业部)和国际实验室(加拿大、英国和澳大利亚)( 2]。所涉及的实验室通过D LRN分为水平,基于功能和函数。表 2描述了水平的实验室和它们的功能( 2, 26, 27]。

如表中所述 2以上,哨兵实验室的第一层LRN并且负责整理日常常规临床测试来发现可疑biothreat标本。响应当地疫情是第一个,也许最重要的水平。哨兵实验室必须使用生物安全二级过程操作和拥有二级认证的生物安全柜 27]。这些实验室是由工人只有基本的哨兵实验室培训。当一个疑似biothreat代理被其中一个工人,它被发送到当地和国家公共卫生实验室LRN的第二等级。这些参考实验室执行快速正确的测试,同时保持生物安全级别(BSL-3)设施 7]。一旦这种威胁被证实,它被传递到第三层LRN(国家实验室。国家实验室配备最安全控制实验室(BSL-4),如果需要,他们可以使用代理。

实验室部门之间有效的沟通是必要的准备。临床医师之间正在进行的对话,哨兵实验室和LRN参考实验室快速确诊至关重要。在美国,如果一个前哨实验室不能排除生物恐怖主义代理,然后必须提到一个LRN参考实验室( 7]。情况下获得高怀疑,国家政府官员通常联系和标本运输执法管辖。

以下原则被棱角等人指导临床医生对哨兵实验室评估潜在的生物恐怖主义代理( 7]。(1)初始评估医生应该获得最佳样本采集指令的哨兵实验室和提醒他们危险病原体的可能性。(2)最大化的速度、准确性和安全性,哨兵实验室应该限制文化操纵LRN所要求的参考实验室。(3)实验室不接种天花高度怀疑,出血热病毒,再或任何未知病毒潜在的生物恐怖主义的代理人到细胞培养。当地公共卫生当局或疾控中心应联系前集合。(4)实验室针对不发送环境(如包、粉末、信件、土壤或水)、食品、动物或植物标本哨兵实验室进行分析。相反,这些应该直接LRN参考实验室。(5)最后,减少实验室获得感染的风险,限制操纵某些潜在的代理(例如, 土拉杆菌内,布鲁氏菌物种, 伯纳特氏立克次氏体、洋葱mallei和 伯克举办)环境下认证II级生物安全柜或BSL-3条件( 7]。

疾控中心负责监控参考实验室通过常规的能力训练( 30.]。它不能独自完成整个工作,代表州当地市政府的一些工作。这就引入了一些隐患,LRN不一致。许多州和当地居民这个报告有不同的法律规范。此外,一些哨兵实验室都是私有企业,只有适度的监管可以发生在这个水平。为此,最近的一项调查显示,只有73.8%的报告实验室表示,他们有足够的人员、装备和训练来应对生物恐怖主义事件( 27]。另一项研究进行练习和三个类别的生物生物恐怖主义(炭疽、瘟疫、野兔病)。在这项研究中,哨兵实验室只有正确识别84%的生物恐怖主义代理( 26]。这项研究表明,哨兵实验室性能改善,但仍然不可能在这个最优的目标。

有两个类别的环境检测系统目前存在,远程或对峙检测气溶胶云层和环境的角度检测系统( 2]。

恐怖主义事件被认为是低概率高成本的活动。成本很高,因为许多代理商未被发现,直到出现症状时治疗更有效和更昂贵的 32]。说,这不是经济可行的政府进行全面部署生物传感器( 2]。尽管越来越多的成本,国会继续通过立法旨在加强国家的生物监测通过增加资金的联邦和州生物监测。2007年国土安全部的报告记录,2001年的事件以来,近320亿美元已经分配给生物和生物监控仅在美国 3]。

截至2005年,Biowatch成本每年约13672096美元。这个数字包括劳动力成本、网站升级、用品、旅游、培训、和其他操作和维护成本 32]。大多数认为这是合理的成本如果生物恐怖主义事件的可能性仍然很高Biowatch改善的好处。

随着Biowatch网络目前计划扩大具有更大的能力,这将增加的成本Biowatch代3系统相比,目前部署1和2代系统。考虑当前美国生物监控系统的操作复杂性,必须提出系统的运营优势和可行性仔细评估,实际表现一代3大之前在田间试验测试技术收购投资。国土安全部合作将继续进行并监督发展和操作测试Biowatch 3 ( 31日]。

尽管在资金和资源的大量增加,使我们的能力提高了生物监控在过去的十年里,在美国和国外,仍有一些必须解决的挑战。疾病监测系统,公共卫生官员的价值是最大的几个系统一起使用。疾病监测的主要限制在这一点上是有限和缺乏协调各种私人和联邦监视系统之间的互操作。

作为9/11委员会法案的一部分,国家生物监控集成中心(NBIC)中创建国土安全部集成信息和支持一个跨部门生物监控社区。美国政府问责局2009年的一份报告称,生物监控和资源使用状况得出结论,存在困惑,不确定性,和怀疑在跨部门的价值共同体,以及社区内NBIC的使命和目的。此外,缺乏明确的角色,责任,联合战略、政策和程序操作跨机构( 33]。

每个系统提供有用的信息,尽管没有一个系统是完整的( 5]。因为它可以前往世界上大多数地方用更少的时间比许多传染病的潜伏期,我们必须扩展到允许全球监测网络( 9]。世界卫生组织了大修的国际卫生条例》于2005年与特定的专注于协调全球公共卫生应对自然灾害、意外释放,或者故意使用的生物和化学药剂会影响全球公共卫生( 3]。但这种合作必须存在于每个level-local,状态,联邦政府,国际监测的效果最大化。

我们目前的监测方法的另一个挑战是假阳性激活的后果。这些系统必须设计高灵敏度给定常见病原体的重叠与潜在的生物恐怖剂。不幸的是,这常常会牺牲系统的特异性。假警报可能是由于技术故障或自然发生的事件,如炭疽菌的检测浓度大的地区牛( 32]。随后动员大量资源不仅是昂贵的,但可以非常分散,产生压倒性的公共危机。

采集的数据监测系统,燃料尤其是综合征和clinical-based,可能是受到关注的隐私保护健康信息(φ)。虽然健康保险流通与责任法案(HIPAA)隐私规则允许的基本交流健康数据突发公共卫生事件期间,φ的流可能放缓的误解隐私规则的会计要求。这个障碍关于HIPAA异常需要教育必要的聚会之前,恐怖主义袭击的事件( 34]。

停止生物恐怖主义袭击的传播将结合上述监测系统。只有通过主动学习,适当的资金,和创造性的发明,我们将能够提高这些系统。