โรงเรียน

การศึกษาที่นำโดยนักระบาดวิทยา John Brownstein, PhD และ Anne Gatewood Hoen, PhD of the Children's Hospital Boston Informatics Program ร่วมกับ Asami Sasaki จาก University of Niigata Prefecture (Niigata, Japan) เคาะชุดข้อมูลญี่ปุ่นโดยละเอียดเพื่อเป็นแนวทาง การตัดสินใจของโรงเรียนและหน่วยงานของรัฐ การวิเคราะห์นี้เผยแพร่โดยศูนย์ควบคุมและป้องกันโรคในนิตยสาร Emerging Infectious Diseases ฉบับเดือนพฤศจิกายน "ปัจจุบันโรงเรียนในสหรัฐฯ หลายแห่งไม่มีอัลกอริธึมเฉพาะหรือสอดคล้องกันในการตัดสินใจว่าจะปิดหรือไม่" บราวน์สไตน์กล่าว "พวกเขาไม่ได้ใช้ข้อมูลเชิงปริมาณเสมอไป และอาจเป็นการตัดสินใจทางการเมืองหรือบนพื้นฐานของความกลัวมากกว่าที่จะเป็นข้อมูล" Sasaki, Hoen และ Brownstein วิเคราะห์ข้อมูลการขาดเรียนของไข้หวัดจากเขตการศึกษาของญี่ปุ่นที่มีโรงเรียนประถม 54 แห่ง จากการติดตามฤดูกาลไข้หวัดใหญ่ติดต่อกัน 4 ฤดูกาล (พ.ศ. 2547-2551) พวกเขาถามว่ารูปแบบใดของการขาดเรียนไข้หวัดใหญ่ที่ดีที่สุดสำหรับการตรวจหาการระบาดในโรงเรียนที่แท้จริง ซึ่งสมดุลกับความจำเป็นในทางปฏิบัติในการเปิดโรงเรียนหากเป็นไปได้ “คุณต้องการให้โรงเรียนปิดก่อนที่การแพร่ระบาดจะถึงจุดสูงสุด เพื่อป้องกันการแพร่ระบาดของไวรัส แต่คุณก็ไม่ต้องการปิดโรงเรียนโดยไม่จำเป็น” บราวน์สไตน์อธิบาย "เรายังต้องการอัลกอริทึมที่ไม่ซับซ้อนเกินไป ซึ่งโรงเรียนสามารถนำไปใช้ได้อย่างง่ายดาย" การระบาดในโรงเรียนหมายถึงอัตราการขาดเรียนของนักเรียนมากกว่าร้อยละ 10 ต่อวัน หลังจากเปรียบเทียบสถานการณ์ที่เป็นไปได้สำหรับการปิดโรงเรียนมากกว่าสองโหล การวิเคราะห์ได้แนะนำสถานการณ์ที่เหมาะสมที่สุดสามสถานการณ์: อัตราการขาดงานที่เกี่ยวข้องกับไข้หวัดใหญ่ในวันเดียวคือ 5 เปอร์เซ็นต์ การขาดงานตั้งแต่ร้อยละ 4 ขึ้นไปในสองวันติดต่อกัน การขาดงานตั้งแต่ร้อยละ 3 ขึ้นไปในสามวันติดต่อกัน สถานการณ์ #2 และ #3 ดำเนินการในทำนองเดียวกัน โดยมีความไวและความจำเพาะสูงสุดในการทำนายการระบาดของไข้หวัดใหญ่ (เช่น การคาดคะเนที่พลาดน้อยที่สุด และ "ผลบวกลวง" น้อยที่สุด) ทั้งสองให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสถานการณ์ในวันเดียว (#1 ). นักวิจัยแนะนำว่าสถานการณ์ #2 (ที่มีความไว 0.84 และความจำเพาะ 0.77) อาจเป็นตัวกระตุ้นการเตือนล่วงหน้าที่ต้องการ โดยสร้างสมดุลระหว่างความจำเป็นในการป้องกันการแพร่เชื้อกับความจำเป็นในการลดการปิดที่ไม่จำเป็น "วิธีการของเราจะทำให้ผู้บริหาร โรงเรียน หรือหน่วยงานรัฐบาลมีพื้นฐานในการตัดสินใจปิดโรงเรียนอย่างทันท่วงที โดยอนุญาตให้พวกเขาคาดการณ์การลุกลามของการระบาดโดยใช้ข้อมูลการขาดเรียนในอดีต" Hoen กล่าว "สามารถใช้กับข้อมูลจากโรงเรียนในชุมชนอื่น ๆ เพื่อคาดการณ์ได้ การตัดสินใจจะปล่อยให้อยู่ในมือของเจ้าหน้าที่ท้องถิ่น แต่ให้พื้นฐานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับการตัดสินใจเหล่านั้น" ญี่ปุ่นเป็นต้นแบบที่ดีในการศึกษาโรคไข้หวัดใหญ่ในโรงเรียน เนื่องจากมีการติดตามการขาดเรียนเนื่องจากไข้หวัดใหญ่อย่างใกล้ชิด ต้องมีการตรวจหาเชื้อไวรัสไข้หวัดใหญ่ในนักเรียนที่ป่วย และมีประวัติการดำเนินการปิดโรงเรียนบางส่วนหรือทั้งหมดในช่วงที่มีการระบาด อย่างไรก็ตาม บราวน์สไตน์เตือนว่าสถานการณ์ในสหรัฐฯ อาจแตกต่างไปจากในญี่ปุ่น เนื่องจากนักเรียนที่นี่ไม่จำเป็นต้องตรวจหาเชื้อไข้หวัดใหญ่เหมือนในญี่ปุ่น ดังนั้นจึงไม่ค่อยแน่ใจนักว่าพวกเขาเป็นไข้หวัดจริงหรือไม่ นอกจากนี้ยังไม่ทราบสถานะการฉีดวัคซีนของนักเรียนในการศึกษานี้ ฤดูใบไม้ผลิที่แล้ว ในช่วงวันแรกของการแพร่ระบาดของไข้หวัดใหญ่ H1N1 CDC แนะนำให้ปิดโรงเรียน 7 วันก่อน จากนั้นปิด 14 วันหลังจากพบผู้ป่วยต้องสงสัยรายแรก ต่อมา เมื่อทราบมากขึ้นเกี่ยวกับขอบเขตการแพร่กระจายในชุมชนและความรุนแรงของโรค CDC ได้เปลี่ยนคำแนะนำเป็นคำแนะนำต่อต้านการปิดโรงเรียน เว้นแต่อัตราการขาดเรียนจะรบกวนการทำงานของโรงเรียน แนวทางปัจจุบันของ CDC ( http://www.cdc.gov/h1n1flu/schools/schoolguidance.htm, 21/10/10) ไม่ได้ให้อัลกอริทึมเฉพาะ แต่ระบุว่า "การตัดสินใจเลือกเลิกโรงเรียนควรกระทำในท้องถิ่น" ร่วมกับเจ้าหน้าที่สาธารณสุขในท้องถิ่นและรัฐ "และควรรักษาสมดุลของความเสี่ยงในการรักษา นักเรียนในโรงเรียนที่มีการหยุดชะงักทางสังคมซึ่งอาจทำให้โรงเรียนเลิกจ้างได้" เมื่อมีการตัดสินใจเลิกจ้างนักเรียน CDC แนะนำให้ดำเนินการเป็นเวลา 5 ถึง 7 วันตามปฏิทิน นักวิจัยจาก Harvard School of Public Health, Boston University School of Public Health และ Niigata University เป็นผู้เขียนร่วมในการศึกษานี้ การศึกษาได้รับทุนสนับสนุนจากโครงการ Takemi, มูลนิธิญี่ปุ่นเพื่อการส่งเสริมความร่วมมือการวิจัยทางการแพทย์ระหว่างประเทศ, สถาบันโรคภูมิแพ้และโรคติดเชื้อแห่งชาติ, สถาบันวิจัยสุขภาพแห่งชาติ และสถาบันวิจัยสุขภาพแห่งแคนาดา