最后,卫生部更改了 Covid-19 分区数据指标:为什么数据准确性如此重要?
印度尼西亚卫生部长布迪·古纳迪·萨迪金(照片由安塔拉提供)

雅加达 - 卫生部长布迪·古纳迪·萨迪金将根据一个地区的病例数将COVID-19分区数据的指标更改为基于积极率。一组日冕数据是抑制大流行控制的因素之一。那么,这种变化会给病毒控制带来希望吗?

布迪在7月5日与众议院第九委员会的会谈中说:"根据确认案,我们不会再看到红绿绿,而是关注积极率。

布迪说,之所以采取这一改变,是因为COVID-19测试和追踪系统被认为薄弱。他说,到目前为止,没有多少地区通过降低测试次数来超过分区系统。

"因为测试是用于对一个区域的评估,因此,似乎所有区域都争先恐后地通过不打开所有现有测试来获得良好的价值。或者甚至没有做一个大的测试,因为它应该,"布迪说。

此外,布迪说,政府将把COVID-19测试的数量增加到每天40万次。他解释说,虽然印度尼西亚的测试数字现已超过世卫组织每周1/1000的标准,即每天约38,000人,但这还不够。穆萨巴布尼亚,这个三角洲变种的传播速度太快了。

同时,布迪解释说,COVID-19测试战略将根据该地区的积极率调整到每个区域。一个地区的积极率越高,测试就越多。因此,对于积极率超过 25% 的地区,我们要求 15 人。

印度尼西亚卫生部长布迪·古纳迪·萨迪金(照片由安塔拉提供)
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自去年3月初出现冠状动脉病例以来,卡鲁特马鲁特数据处理COVID-19实际上已经发生。数据不协调的发生是因为卫生部(凯门克斯)还没有一个综合数据系统。

大流行初期缺乏数据整合,实验室结果迟迟没有公布,使得对接触阳性患者的人的追踪速度缓慢。在看到这个问题后,由多尼·莫纳尔多领导的加速处理COVID-19工作队于2020年4月27日启动了一个名为"贝萨图·拉万·科维德"(BLC)的综合数据系统。

据《Tempo杂志》在大流行初期采访的特遣部队的两名工作人员说,该机构没有获得关于冠状病毒爆发状况的详细数据。事实上,需要这些数据来监测大流行状况并确定政府政策。两位消息人士说,情况使工作队"处于盲区状态"。

这个系统工作得很好。当然,该系统有助于修剪许多门的报告路径。实验室结果的等待时间也可以更快,因为医院可以直接检查到系统。

插图(来源:未喷溅)

然而,在运行该系统数周后,卫生部发出通知,命令在卫生部所属的全记录系统中报告实验室结果数据。据政府消息人士透露,卫生部长阿古斯·普特兰托在BLC系统运行后不久就联系了工作队主席多尼·莫纳尔多。

泰拉万当时要求在卫生部下建立报告制度。政府处理冠状动脉的发言人阿赫马德·尤里安托说,卫生数据问题是卫生部的责任。

他解释说,工作队是一个特设机构,在任务完成后,可随时解散。"如果解散,谁负责数据?由于国家文件的原因,数据必须保留存储,"尤里安托说。

日冕处理数据的混乱也到达了皇宫。不过,据坦波消息,乔科·维多多总统(乔科维)已多次要求卫生部和其他机构改进数据。但是修理速度很慢。在2020年6月18日的高峰期,Jokowi在内阁会议上打断了卫生部。Jokowi质疑卫生部预算吸收率低,只使用了1.53%。

数据一直持续到最后卫生部长泰拉万取代了布迪·古纳迪·萨迪金。在2020年12月23日Jokowi就职一周后,布迪立即承诺改善COVID-19数据。他说,与该中心在区域数据上不再有差异。

在上任一年多之后,改善COVID-19数据的行动仍在继续。布迪更改了 COVID-19 分区数据指标。

澳大利亚格里菲斯大学流行病学家迪基·布迪曼说,虽然自去年以来就有人说分区指标应该提到积极率,但他表示,这永远不会太晚。"这永远不会太晚,因为现在是加强一切的时候了。显然,他的一贯性和承诺,"迪基告诉美国之音。

指积极率的重要性

Dicky 解释说,分区数据指标应参考积极率的原因有两个重要原因。首先,看到足够的测试。"如果测试是看到案件的数量aja.但是,在一个区域中,它不够了解或没有进行测试。

但是,在提到积极率时,Dicky说,除了能够看到病毒传播的病例数量外,它还可以显示防止病毒传播的努力的质量。"如果阳性率测试很高,它不仅显示测试较少,而且意味着也缺乏预防感染的干预措施,"他解释道。

此外,积极率也为确定一个地点放松活动的政策提供了标准。因此,这应作为基础,因为积极率还描述了某一领域的暴露风险。5%以上(积极率)越高,传播风险越高,"贝伯·迪基说。

迪基还就如何预测卫生部长布迪提到的数据纵的问题进行了辩论。他说,除了按区域设备外,该中心还必须确保每个区域在全球都有目标积极率。最后但并非最不重要的一点是,它使利塔拉西地区认识到,积极率测试对大流行控制很重要。

"除了按压外,确保每个地区都有针对全球积极率测试的指标或目标,还提供识字能力。向该地区提供积极率测试非常重要的理解,这将决定将来如何控制,"Dicky 解释道。

最后但并非最不重要的一点是,Dicky 提醒我们需要灌输一种理解,即积极率测试不是创建案例,而是找到案例。因此,如果数据纵,那么损失将是你自己。

"必须正确看待这种情况。诚实地测试,以便我们知道问题所在。因此,如果有操纵,就会失去自己。应当理解,测试不会创建案例,而是发现案例,"他总结道。

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