Апрельская проблема онлайнового журнала PLoS Biology открытого доступа сообщает, что международная команда ученых разработала инновационный инструмент в форме игра, чтобы преподавать основы эпидемиологии, т.е. науку о том, как инфекционные болезни распространялись среди населения.Каждый год команда проводит семинар в Южной Африке, помогающей эпидемиологам в улучшении их математических моделей для изучения вспышек болезней, таких как СПИД, малярия и холера. Под руководством Стива Беллана из Калифорнийского университета в Беркли команда развила новую игру как учебное пособие, которое, оказалось, было очень эффективным при демонстрации различных понятий эпидемиологии. Игроки моделируют реальную эпидемию путем раздавания листков бумаги, читающих, «Вы были заражены», вместе с инструкциями для распространения болезни.
Изучите соавтора, Джульетта Пуллиэм, биолог в университете Флориды, объясняет:«Моделирование инфекционной болезни является установленной областьюисследование в биоматематике."Она продолжает объяснять, что, потому что математики склонны работать независимо от практиков в прослеживании распространяющихся болезней, игра предназначается, чтобы продемонстрировать, что сотрудничество может достигнуть намного лучших результатов.Пуллиэм говорит:«Знание, как данные о вспышке были собраны, можетприведите к неверным истолкованиям."
Например, изменение в процедурах того, как зараженные люди посчитаны, могло создать внезапное повышение данных, дающих ложную интерпретацию того, как болезнь фактически распространяется. Как только эта ложная интерпретация осуществляется в модели, она могла изменить прогнозы и вмешаться с усилиями на земле, чтобы предотвратить дальнейшие вспышки.Согласно Bellan, эколог, специализирующийся на эпидемиологии болезней дикой природы, сотрудничества между биоматематиками и классическими эпидемиологами, уже доказал, что исследователи могут получить новое понимание прослеживания распространения болезней.Вмешательства ВИЧ, например, а также усилия ликвидировать трахому, слепоту порождения бактериальной инфекции, успешно использовали подход команды признака.
Исследования представили свидетельства в обоих случаях, что существует более высокий шанс эпидемии, прерываемой, когда практики используют власть математического моделирования улучшить их интервенционные стратегии.Беллан заявляет: «Это о важности сотрудничества. Никто не может быть экспертом во всем.
Мы хотим видеть, что больше ученых сотрудничает с начала», которое является, почему каждый год Беллан, Пуллиэм и шесть других канадских, американских и южноафриканских ученых предлагают двухнедельные клиники в африканском Институте Математических Наук. Клиники позволяют эпидемиологическим математикам получить более полное понимание человеческих аспектов того, как болезнь распространяется, и новая игра существенно изменила подход, в котором это достигается.Понятие игры должно уведомить участников, что им подвергли болезни путем получения ‘инфекционного’ листка бумаги, который их просят послать по электронной почте в Bellan, сообщая ему об их исходе. Чтобы определить число людей, которое должно уже быть заражено, они используют генератор случайных чисел, и затем передают это число «инфекций» другим участникам.
Правила разработаны, чтобы распространить болезнь и также построить ряд данных того, кто заразил кого и когда. Пуллиэм объясняет: «Дрель произвела вспышку с данными, которые похожи на реальную эпидемию».Участники курса обычно проводят первую неделю, обсуждая, где наборы данных произошли, кто собирает их, и к чему относятся числа.
Пуллиэм комментирует:«Используя игру, поскольку способ продемонстрировать те проблемы вместо того, чтобы говорить о нихпоучительный самостоятельно."Вторая неделя курса позволяет участникам испытывать реальную выгоду путем проведения экспериментов группы с различными эпидемиологическими моделями, использующими фактические наборы данных, которые обычно являются от исследований ВИЧ или других текущих проектов.
Палллиэм говорит:«Многие решили работать с наборами данных от игры». Она продолжала, это знакомящееся с процессом для сбора данных значительно улучшило способность участников настроить математические модели, означавшие, что модели точно представили распространение болезни через население.
Она завершает: «И это точно, что мы хотели, чтобы они вышли из семинара».