Risk assessment strategies for early detection and prediction of infectious disease outbreaks associated with climate change
Risk assessment strategies for early detection and prediction of infectious disease outbreaks associated with climate change
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- dc.contributor.author
- Rees, E. E.
- Ng, V.
- Gachon, P.
- Mawudeku, A.
- McKenney, D.
- Pedlar, J.
- Yemshanov, D.
- Parmely, J.
- Knox, J.
- dc.date.accessioned
- 2024-09-09T18:31:13Z
- dc.date.available
- 2024-09-09T18:31:13Z
- dc.date.issued
- 2019-05-19
- dc.description.abstract - en
- A new generation of surveillance strategies is being developed to help detect emerging infections and to identify the increased risks of infectious disease outbreaks that are expected to occur with climate change. These surveillance strategies include event-based surveillance (EBS) systems and risk modelling. The EBS systems use open-source internet data, such as media reports, official reports, and social media (such as Twitter) to detect evidence of an emerging threat, and can be used in conjunction with conventional surveillance systems to enhance early warning of public health threats. More recently, EBS systems include artificial intelligence applications such machine learning and natural language processing to increase the speed, capacity and accuracy of filtering, classifying and analysing health-related internet data. Risk modelling uses statistical and mathematical methods to assess the severity of disease emergence and spread given factors about the host (e.g. number of reported cases), pathogen (e.g. pathogenicity) and environment (e.g. climate suitability for reservoir populations). The types of data in these models are expanding to include health-related information from open-source internet data and information on mobility patterns of humans and goods. This information is helping to identify susceptible populations and predict the pathways from which infections might spread into new areas and new countries. As a powerful addition to traditional surveillance strategies that identify what has already happened, it is anticipated that EBS systems and risk modelling will increasingly be used to inform public health actions to prevent, detect and mitigate the climate change increases in infectious diseases.
- dc.description.abstract-fosrctranslation - fr
- Une nouvelle gamme de stratégies de surveillance visant à détecter les infections émergentes et à reconnaître les risques accrus d’éclosions de maladies infectieuses qui seraient causées par les changements climatiques est en cours de développement. Ces stratégies comportent des systèmes de surveillance événementielle et la modélisation des risques. Les systèmes de surveillance événementielle font appel à des données Internet à code source libre, comme des rapports officiels ou des médias, et des réseaux sociaux (p.ex. Twitter), pour détecter les signes d’une menace imminente et ils peuvent servir, en association avec les systèmes de surveillance traditionnels, à faciliter l’émission d’avis précoces de menace pour la santé publique. Depuis quelque temps, ces systèmes comprennent des applications d’intelligence artificielle, comme l’apprentissage automatique et le traitement des langues naturelles, qui accroissent la rapidité, la capacité et l’exactitude du filtrage, du classement et de l’analyse des données Internet portant sur la santé. La modélisation des risques recourt à des méthodes statistiques et mathématiques pour évaluer la gravité de l’émergence d’une maladie et pour diffuser certains facteurs portant sur l’hôte (p.ex. le nombre de cas signalés), le pathogène (p.ex.la pathogénicité) et l’environnement (p.ex. si le climat est propice aux espèces réservoirs). On élargit les types de données de ces modèles en vue d’y inclure les renseignements sur la santé tirés de données Internet à code source libre et l’information sur les tendances des êtres humains et des biens en matière de mobilité. Ces renseignements contribuent à cerner les populations à risque et à prédire par quelles voies les infections pourraient se répandre dans de nouvelles régions et de nouveaux pays. Outils très efficaces complétant les stratégies traditionnelles de surveillance qui déterminent ce qui s’est déjà produit, les systèmes de surveillance événementielle et la modélisation des risques devraient servir de plus en plus à éclairer les mesures de santé publique visant à prévenir, à détecter et à contrôler les hausses de cas de maladies infectieuses causées par les changements climatiques.
- dc.identifier.citation
- Rees EE, Ng V, Gachon P, Mawudeku A, McKenney D, Pedlar J, Yemshanov D, Parmely J, Knox J. Risk assessment strategies for early detection and prediction of infectious disease outbreaks associated with climate change. Can Commun Dis Rep 2019;45(5):119–26. https://doi.org/10.14745/ccdr.v45i05a02
- dc.identifier.doi
- 10.14745/ccdr.v45i05a02
- dc.identifier.uri
- https://open-science.canada.ca/handle/123456789/2920
- dc.language.iso
- en
- dc.publisher
- Public Health Agency of Canada
- dc.relation.istranslationof
- https://open-science.canada.ca/handle/123456789/2921
- dc.rights - en
- Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
- dc.rights - fr
- Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
- dc.rights.openaccesslevel - en
- Gold
- dc.rights.openaccesslevel - fr
- Or
- dc.rights.uri - en
- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- dc.rights.uri - fr
- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.fr
- dc.subject - en
- Health
- Climate change
- Modelling
- Artificial intelligence
- dc.subject - fr
- Santé
- Changement climatique
- Modélisation
- Intelligence artificielle
- dc.subject.en - en
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- Santé
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- Modélisation
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- dc.title - en
- Risk assessment strategies for early detection and prediction of infectious disease outbreaks associated with climate change
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- Article
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- local.article.journalissue
- 5
- local.article.journaltitle
- Canada Communicable Disease Report
- local.article.journalvolume
- 45
- local.pagination
- 119-126
- local.peerreview - en
- Yes
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- Oui
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