¿Qué es lo que importa? Fijación de objetivos en la salud de la población – 3 de diciembre de 2012
4. Katz R, Wentworth M, Quick J, Arabasadi A, Harris E, Geddes K, et al. Enhancing public-private cooperation in epidemic preparedness and response. World Med Health Policy. (2018) 10:420-5. doi: 10.1002/wmh3.281
7. Oficina Nacional de Estadísticas de China. Purchasing Managers Index for February 2020 National Bureau of Statistics of China [Comunicado de prensa]. Beijing: Departamento de Estadísticas de Servicios de la ONE. (2020). Disponible en línea en: http://www.stats.gov.cn/english/PressRelease/202003/t20200302_1729254.html (consultado el 30 de marzo de 2020).
8. Asociación Internacional de Transporte Aéreo. Gráfico de la semana de la IATA Ecoznomics: se espera que el regreso del transporte aéreo sea lento. En: IATA Economics Report (2020). Disponible en línea en: https://www.iata.org/en/iata-repository/publications/economic-reports/return-to-air-travel-expected-to-be-slow/ (consultado el 23 de abril de 2020).
C
La justificación para utilizar estos datos es evaluar en qué medida la población carece de las instalaciones necesarias para lavarse las manos. La base de datos del Banco Mundial no dispone del conjunto de datos sobre el lavado de manos de algunos países, por lo que se utilizan los datos sobre el saneamiento urbano como porcentaje de la población, que se extraen de la base de datos de UNICEF [12]. El estudio extrae de CHM los datos de los “productos químicos utilizados en el sector manufacturero”, que se indican con la sigla LCUSE. El LCUSE se estima por la semiproporción de la sustancia química utilizada en el proceso de fabricación, es decir,
La razón de ser de la LCUSE es evaluar la necesidad de productos químicos utilizados en el sector manufacturero que tienen que ser llenados con algunos combustibles alternativos en relación con un alto porcentaje de productos químicos utilizados en el valor añadido de fabricación, que se convirtió en el bajo costo y la pureza química de bienes.El estudio se toma de los datos de “emisiones de carbono” como toneladas métricas per cápita (denotado por CO2). En cambio, los datos se toman de la “baja contaminación de carbono” en el aire (denotada por LCC) de las emisiones totales de carbono con algún valor alfa que se puede obtener del valor del coeficiente de emisión de carbono en el aparato de regresión. El valor alfa se encuentra entre +1 y -1 para obtener la baja contaminación de carbono en la atmósfera. Los datos proceden de la base de datos del Banco Mundial [11]. La ilustración numérica del LCC es la siguiente:
Prevención de la enfermedad mediante entornos saludables
**Hasta la fecha no se ha descrito la transmisión entre humanos de la gripe aviar A(H5N6). La transmisión entre humanos se ha descrito en el caso de la gripe aviar A(H5N1), aunque no fue evidente hasta que se notificaron más de 30 casos en humanos. Tanto el A(H5N6) como el A(H5N1) suelen causar enfermedades graves y muertes. Por lo tanto, A(H5N6) se ha incluido en la lista de HCID de transmisión aérea a pesar de no cumplir todos los criterios de HCID.
Las HCID, incluidas las fiebres hemorrágicas virales (VHF), son poco frecuentes en el Reino Unido. Cuando se dan casos, suelen ser esporádicos y suelen estar asociados a viajes recientes a una zona donde se sabe que la infección es endémica o donde se está produciendo un brote. Ninguna de las IDH enumeradas anteriormente es endémica en el Reino Unido, y los reservorios animales conocidos no se encuentran en el Reino Unido.
A partir de febrero de 2019, el Reino Unido tiene experiencia en el manejo de casos confirmados de fiebre de Lassa, EVD, FHCC, MERS y viruela del mono. La gran mayoría de estos pacientes adquirieron sus infecciones en el extranjero, pero se han producido raros incidentes de transmisión secundaria de MERS y viruela del mono en el Reino Unido.
Obesidad: Comprender las causas, las consecuencias y la prevención
Estas técnicas se proponen con frecuencia como herramientas para responder a cuestiones clave de salud pública, pero los casos de uso específicos siguen siendo esquivos155. El uso de estas herramientas para predecir la aparición de virus, por ejemplo, puede resultar difícil debido a las complejidades microbiológicas y al coste de la recopilación de datos156 , aunque podría resultar valioso para orientar los esfuerzos de muestreo157. Para descubrir los factores de transmisión de la enfermedad a nivel de población, se pueden utilizar enfoques estadísticos, incluido el aprendizaje automático, para aprovechar flujos de datos nuevos y de gran volumen. Sin embargo, unos modelos más clásicos y mecanicistas pueden proporcionar un marco más sólido para proyectar los resultados futuros del sistema de enfermedades bajo el cambio demográfico, tecnológico y climático. Los trabajos futuros deberían tener como objetivo mejorar la integración de los enfoques de aprendizaje automático dentro de los marcos tradicionales de modelización mecanicista para evaluar de forma rápida y precisa los retos prospectivos.
Nat Rev Microbiol (2021). https://doi.org/10.1038/s41579-021-00639-zDownload citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard