Mapping knowledge user participation approaches in infectious disease transmission modeling (participatory modeling): a scoping review
156件の感染症モデリング研究を対象としたこのスコーピングレビューは、知識利用者の参画は一般的であるものの、その多くが下流のタスクや政策立案者に限定されていることを明らかにしており、モデルの妥当性と受容性を強化するために、多様なステークホルダーによる、より公平で早期の関与が必要であることを強調している。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
新しい疾患が広がり始めるとき、公衆衛生当局は、その疾患が人口の中でどのように移動するかを理解し、どの介入策がそれを阻止できるかを判断するために、しばしば数学的モデルに頼ります。これらのモデルは、未来を完璧な確実性をもって予測する水晶玉ではありません。むしろ、感染がどのように人から人へと伝わるかをシミュレートするために研究者によって構築された、現実の簡略化された表現です。これらのシミュレーションは、学校の閉鎖時期、ワクチンの配布方法、あるいは医療チームの派遣先といった重大な決定を左右することがあるため、モデルを使用する人々はそのモデルを信頼する必要があります。長い間、これらのモデルを構築するプロセスは、専門家が何を盛り込み、何を外すかという選択を行う、学術機関の内部にほぼ隠された状態にありました。しかし、これらの疾患の影響を最も受ける人々や、その結果に基づいて行動しなければならない当局者が、モデルが構築されている間に議論の場に参加すべきであるという認識が高まっています。「参加型モデリング」として知られるこのアプローチは、研究所の外にいる人々を、どのような問いを立て、どのような答えを求めるべきかを形作るプロセスへと招き入れるものです。
研究チームは最近、このような協力が現実の世界で実際にどのように行われているかを理解しようと試みました。彼らは、24年間に発表された約1万件の科学的研究を対象とした大規模なレビューを行い、感染症モデルが外部のパートナーの協力を得て作成された事例を特別に調査しました。文献を注意深く精査した結果、そのような協力関係が報告されている156件の研究を特定しました。これらの研究は21種類の異なる感染症を網羅しており、98カ国で行われ、その大部分は最近のCOVID-19パンデミックに関するもので、次いでHIVと結核に焦点が当てられていました。研究者たちは、外部の声を取り入れる慣習は一般的になりつつあるものの、その方法はしばしば不均衡であることを発見しました。協力のために招かれた人々は、その大多数が政策決定を行う政府当局者やプログラムマネージャーでした。対照的に、コミュニティのグループや、その疾患を個人的に経験してきた個人が関与していた研究は、5件に1件未満でした。
このレビューは、これらの協力関係がどのように展開するかについて、明確なパターンを明らかにしました。多くの場合、モデルの主要な設計作業が完了した後に、外部パートナーが導入されていました。彼らは、現地の感染率や接触パターンなどのデータを提供したり、モデルが完成した後に最終的な結果の解釈を支援したりすることを頻繁に求められました。これは、一度もその土地を訪れたことがない人物によってルートがすでに描かれた後に、地元のガイドに地図のナビゲートを手伝ってもらうよう頼むようなものです。研究者によると、これらのパートナーを、モデルが答えるべき問いの決定や、疾患が広がる基本的な構造の決定といった、最も初期かつ重要な段階に関与させた研究は半分にも満たないことがわかりました。モデルの内部論理をチェックしたり、前提条件をテストしたりするために彼らを関与させたケースはさらに少なかったのです。このことは、モデルが現実世界とのつながりを強めている一方で、モデルの根本的な形を定義する権限は、依然として学術的な専門家の手にあることを示唆しています。用語しています。
これらの異なる協力形態を理解するために、研究者たちは5つの異なるアプローチを特定しました。最も一般的なのは「委託（commissioning）」スタイルであり、政府機関が特定の質問に答えるために研究チームを雇い、その機関が問題を定義し、最終的な回答をレビューするというものです。別の手法には、資金提供者と研究者を結びつける国際機関のような「第三者」の仲介者が存在します。第三の方法である「プラグアンドプレイ（plug-and-play）」では、ユーザーが既存のモデルを操作し、モデルの下部にある仕組みを変更することなく、ダッシュボード上でさまざまなシナリオを探索することができます。第四の手法である「クラウドソーシング」は、症状の報告など、モデルに組み込むためのデータを一般市民から直接収集しますが、それらの貢献者にモデルの設計に関する発言権を与えることはありません。第五の、最も一般的ではない手法は「能動的な共同生産（active co-production）」であり、そこではコミュニティのメンバーと研究者が、研究の問いから最終的な結論に至るまで、あらゆる決定における権限を共有しながら、モデルの構築に向けて最初から協力して取り組みます。
本研究は、分野はより包括的な慣行へと向かいつつあるものの、モデルが仕えるコミュニティのニーズや現実を真に反映させるためには、まだ長い道のりがあるとしています。研究者たちは、これらのツールが最も効果的で信頼されるためには、多様な声による関与が、単にプロセスの最後ではなく、モデルが構築される前の、より早い段階で行われる必要があると示唆しています。また、現在のこれらの協力関係に関する報告は一貫性に欠けることが多く、異なるグループがどの程度の影響力を持っているのかを正確に知ることを困難にしているとも指摘しています。どのようにパートナーシップを実施し、報告すべきかについての明確なガイドラインを確立することで、科学界は、公衆衛生上の決定を導くためのモデルが、単に数学的に妥当であるだけでなく、社会的に関連性があり、公平なものであることを保証できるようになるはずです。
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