Towards integrated One Health surveillance: A systematic review and critical synthesis of infectious disease and antimicrobial resistance surveillance systems
这项系统综述表明，尽管在针对传染病和抗生素耐药性的“全健康”（One Health）监测领域，多部门参与和技术进步已显著增长，但在利益相关者参与与真正的业务整合之间仍存在关键差距，因此有必要建立一个新的框架，以弥合协作性参与与有效的、协调一致的公共卫生行动之间的鸿沟。
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健康并不尊重我们在地图上划定的边界。一种始于森林的病毒可以跳跃到农场动物身上，然后进入人类，最后通过城市的供水系统传播。几十年来，科学家和医生一直试图通过一次只观察拼图的一个碎片来追踪这些威胁。人类医生观察医院，兽医观察牲畜，而环境科学家观察河流。但当疾病在这些世界之间移动时，孤立地观察它们会留下危险的盲点。为了看到全貌，专家们开发了一种被称为“全健康”（One Health）的策略。这种方法将人类、动物和环境健康视为一个单一且相互连接的系统。这不仅仅是一个理论；它是一种能够及早发现疫情、阻止其扩散并理解细菌如何产生耐药性的实用方法。现在的问题不再是我们是否应该连接这些系统，而是我们是否真的已经实现了这一点。
来自马拉维和挪威的一个研究小组最近致力于回答这个问题。他们对 2000 年至 2025 年间发表的 55 项不同研究和报告进行了大规模的回顾。他们的目标是观察各国和组织实际上是如何构建这些互联的监测系统的。他们想知道不同的部门是真的在共同协作，还是仅仅坐在同一个房间里却互不交流。研究人员检查了从使用的技术到管理数据共享的规则等方方面面，特别关注了这些系统在追踪传染病和日益严重的耐药细菌问题方面的表现。
他们的发现是一个技术进步速度超过人类组织能力的现象。研究人员发现，世界在收集数据方面变得越来越好。近年来，先进工具的使用大幅增加，例如基因组测序，它可以读取病原体的遗传密码，以精确了解它们的身份及其变化方式。此外，废水监测的使用也在增长，即通过检测污水来观察社区中正在循环的疾病，甚至在人们生病之前就能察觉。这些工具非常强大。它们使科学家能够以几年前无法想象的清晰度观察威胁。然而，这项回顾揭示了一个显著的差距。虽然许多系统现在可以收集来自人类、动物和环境的数据，但它们往往无法以一种有效的方式将这些数据连接起来。
研究人员根据协作程度将他们研究的系统分为三组。只有大约四分之一的系统被归类为“高度集成”。在这些罕见的情况下，不同部门共享统一的计划，使用兼容的计算机系统，并共同做出决策。大多数系统（约 62%）属于“中度集成”。这意味着它们交换了一些信息并进行了一些协调，但很大程度上仍独立运作。例如，一家医院可能会向实验室发送数据，一个农场可能会向兽医办公室发送数据，但这两个群体可能从未交换过笔记，以观察是否存在同一种细菌在两者之间移动。剩下的系统则是“最低限度集成”，即不同部门参与了监测，但保持着各自的数据和决策完全独立。
该研究的一个关键发现是，仅仅让许多不同的群体参与并不自动意味着系统运行良好。研究人员发现，尽管人类、动物和环境部门在大多数研究中都有体现，但其实际的数据整合往往很薄弱。参与度和行动之间存在明显的脱节。仅仅因为一个系统中包含了一名医生、一名兽医和一名生态学家，并不意味着他们在共同解读证据，或者在发现威胁时发起协调一致的响应。最大的瓶颈不是缺乏技术，而是缺乏共同的管理机制和数据的兼容性。即使使用了先进的工具，系统往往仍然处于孤岛状态，数据被困在无法相互通信的独立数据库中。
该综述还强调，世界在应对这些变化时并未能同步跟进。综述中的研究主要来自北美和欧洲的富裕国家。在非洲、东南亚以及其他经常面临新疾病风险的地区，几乎没有相关证据。这造成了一种危险的不平衡。这些最需要集成系统的国家往往缺乏建设这些系统所需的资金、实验室基础设施和专业人才。研究人员指出，虽然技术进步迅速，但管理技术的机构却相对滞后。在许多地方，挑战不仅在于购买新设备，更在于建立允许不同群体自由分享信息并协同行动的规则与伙伴关系。
尽管面临挑战，研究人员仍看到了前进的道路。他们建议，重点不应仅仅是将更多部门加入系统，而应确保这些部门产生的数据能够真正被整合并投入使用。他们提出了一个框架，使监测通过五个阶段进行：促成不同群体的参与、协调其活动、整合其数据、共同解读信息，并最终采取协调行动。证据表明，我们在前两个阶段表现良好，但在后三个阶段却面临困难。最成功的系统是那些拥有正式的数据共享协议、统一的数据采集标准，并对探测到威胁时的应对措施有明确计划的系统。
研究结论认为，虽然世界在构建“全健康”监测工具方面取得了令人瞩目的进展，但真正的挑战才刚刚开始。技术已经能够让我们看到人类、动物和环境健康之间的联系，但用于处理这些知识的系统仍在建设之中。研究人员强调，这些努力的成功与否，将不取决于涉及了多少个不同的群体或使用了多少种新奇的设备，而将取决于这些互联系统是否能更快地检测到威胁、更好地理解威胁，并阻止其造成伤害。全球卫生安全的未来取决于能否缩小“拥有数据”与“协同使用数据”之间的差距。
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