Overordnede kursusmål
Emnet infektionssygdomsepidemiologi omfatter alt fra forståelse af
sygdomsfordeling i populationer til evaluering af interventioner.
Dette kursus vil introducere principper, metoder og anvendelser af
kvantitativ epidemiologi, herunder modellering af sygdomsspredning,
identificering af risikofaktorer og vurdering af effektiviteten af
interventioner. Overvågning spiller en afgørende rolle i at opdage
udbrud, spore tendenser og evaluere negative virkninger. Studerende
vil også lære, hvordan man udvikler og evaluerer
overvågningsprogrammer og vigtigheden af prøveudtagningsplaner.
Overvågningsdatadrevet risikovurdering og kommunikation til at
informere ledelsen: udvikle kompetencer til at analysere og
fortolke overvågningsdata til vurdering af risici forbundet med
infektionssygdomme og til effektivt at informere ledelsen om de
identificerede risici og foreslåede indgreb.
Anvendt epidemiologi til at velunderbyggede beslutninger: anvende
epidemiologiske principper og metoder til at informere i
beslutningsprocesser i sygdomsbekæmpelsesindsatsen og til at
evaluere virkningen af forskellige interventioner på
sygdomsoverførsel.
Planlægning/fortolkning af overvågningsdata fra individuelt til
befolkningsniveau: forstå overgangen fra data på individniveau til
indsigt på befolkningsniveau i sygdomsovervågning og udvikle
færdigheder til at planlægge og fortolke overvågningsdata på
befolkningsniveau.
Monitorering vs overvågning: være i stand til at skelne mellem
monitorering og overvågning med fokus på handlingsrettede
resultater, der fører til effektive interventioner; evaluere et
overvågningssystem i dets forskellige komponenter.
Praktisk betydning af prøveudtagningsdesign og dets interaktion med
forskellige diagnostiske metoder: undersøge betydningen af robuste
prøveudtagningsdesigns for at øge nøjagtigheden af diagnostiske
metoder og evaluere de forskellige prøveudtagningsdesigns
effektivitet under hensyntagen til deres interaktion med
forskellige diagnostiske tilgange.
Læringsmål
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
- Vælge den mest passende modelleringstilgang og diagnostiske
værktøjer til et givet epidemiologisk formål
- Skitsere i et team et integreret overvågningsprogram for en
zoonotisk sygdom, herunder valg af metoder og værktøjer
- Forklare og vurdere de forskellige komponenter i et
overvågningssystem
- Definere ydelse mål for diagnostiske tests
- Forklare hvordan testydelsen og prøveudtagningsdesignet kan
påvirke ydelse af et overvågningssystem
- Beskrive resultaterne af matematiske modeller, der forudsiger
spredningen af infektionssygdomme i en defineret population
- Analysere og fortolke data fra eksisterende nationale og
internationale overvågningsprogrammer af infektionssygdomme, brug
af antimikrobielle stoffer og antimikrobiel resistens
- Udføre, i et team, undersøgelse af føde- og vandbårne
sygdomsudbrud
- Forklare hvordan genomiske data (WGS) fra patogener kan bruges
til at belyse transmissionsveje og spore kilderne til
infektioner
- Fortolke epidemiologiske studier, der undersøger
drivere/risikofaktorer for infektionssygdomme eller effektiviteten
af vacciner/behandling
- Vælge den passende studietype og statistiske test for en
epidemiologisk undersøgelse
- Estimere og fortolke byrde af sygdomstiltag (DALY) for
prioritering af interventioner
Kursusindhold
Historie om infektionssygdomme: udvikling af infektionssygdomme
gennem menneskets historie og deres samfundsmæssige indvirkning;
historiske succeser og fiaskoer i sygdomsbekæmpelse; Typer af
infektionsmidler: unikke egenskaber og udfordringer forårsaget af
virale, bakterielle og parasitære sygdomme og den voksende trussel
om antimikrobiel resistens; Zoonoser: sygdomme, der krydser
artsgrænser (zoonoser) og deres konsekvenser for menneskers sundhed
og bevarelse af vilde dyr. Design og evaluering af
overvågningssystemer: design af effektive overvågningssystemer og
evaluering af overvågningskomponenter. Tidlig opdagelse af udbrud
og overvågning af sygdomstendenser; Epidemiologiske undersøgelser:
design og fortolkning af epidemiologiske undersøgelser. Forskellen
mellem kausalitet og sammenhæng. Evaluere behandlingsmuligheder og
deres indvirkning på sygdomsudfald; Modellering af
sygdomsspredning: modelleringsmetoder til at simulere
sygdomsdynamik i en population. Forudsigelse af udbrud, vurdering
af interventionsstrategier og forståelse af transmissionsmønstre;
Drivere af infektionssygdomme: globale, regionale og lokale
faktorer, der påvirker sygdomsprævalens. One Health – forbindelse
mellem dyrs, menneskers og miljømæssige sundhed; Identifikation af
risikofaktorer: risikofaktorer, der bidrager til sygdomsoverførsel
og prioritering af interventioner baseret på evidens; Genomics og
forudsigelse: Helgenom-sekventeringsdata (WGS) til
sygdomsovervågning. Forudsigelse af patogenadfærd, antimikrobiel
resistens og nye varianter. Præcisionsepidemiologi; Big Data og
digital epidemiologi: datadrevne tilgange til overvågning i
realtid. Kunstig intelligens rolle. Etiske overvejelser og hensyn
til privatliv.
Litteraturhenvisninger
Alt materiale udleveres på kurset.
Sidst opdateret
02. maj, 2024