一个健康范围内参与式监测系统的景观:系统回顾

简介

预防和控制新出现的病原体依赖于地方一级的监测，以便及早发现影响人类、动物、植物和环境的卫生事件。许多传统的动物和人类健康监测系统依赖于机敏的临床医生、卫生中心记录和实验室检测的数据，以识别表明潜在疫情和新出现病原体的异常情况[1］．植物监测系统还依赖于实验室、政府系统和边境监测[2］．不幸的是，卫生中心、实验室和兽医服务并不普遍，无法与新发感染的风险相匹配[3.-5］．

全球移动技术和基于网络平台的可获得性呈指数级增长，为卫生监测系统创造了独特的机会，使公众和主要社区利益攸关方直接参与，以便在地方一级迅速收集数据[1］．针对一系列疾病采用直接参与策略，以加强疾病监察[6］．COVID-19的出现导致数字技术迅速发展，通过工作场所健康、接触者追踪和健康信息应用程序，直接促使公众参与早期发现和快速应对[7，8］．

参与式监测的定义是通过目标人群的直接参与来接收和传输数据以供采取行动的双向过程。这种方法可以通过扩大社区更大范围的参与来补充传统监测系统[1］．参与式监测不包括为研究或监测目的在社区收集的数据，如果这些数据不有助于持续的疾病监测，也不向被监测的社区提供信息。

参与式监测的发展可归因于在动物卫生领域使用参与式流行病学，这种流行病学认识到当地牧民和牲畜所有者对其牲畜的疾病模式和影响有深入的了解。动物卫生中的参与式流行病学为动物卫生从业者和牲畜所有者提供了一个建立在信任和尊重基础上的共同学习机会，从业者可以直接采访牲畜所有者，以了解其畜群中的疾病负担。因此，这种基于当地的监测数据补充了传统的动物卫生监测[3.］．

从动物健康到人类健康，参与式监测将基于当地的监测数据整合在一起，以便及早发现疫情的出现，扩大监测能力，并在疫情应对期间为控制提供信息[3.，9］．最早记录在案的参与式监测可能始于2003年荷兰和比利时为监测流感样疾病而进行的“De Grote Griepmeting”[10］．类似的以流感为重点的参与式监测系统现已遍及几个大洲。自2013年以来，已举办了三次参与式监督国际研讨会(IWOPS)，以分享最佳实践并探索这一日益增长的方法的创新应用[6］．

2019冠状病毒病、埃博拉病毒病、SARS、中东呼吸综合征和禽流感疫情凸显了“同一个健康”在疾病监测中的价值。“同一个健康”是一种多部门方法，认识到人、动物、植物和环境的健康是如何不可分割地联系在一起的[11，12］．例如，跟踪生态系统的变化有助于确定病毒溢出的潜在区域[13］．据估计，60%的新发传染病起源于人畜共患疾病，23%是病媒传播疾病，在动物或病媒宿主中及早发现可限制或防止在人群中暴发[12］．植物除了是健康生态系统的重要组成部分外，还为人和动物提供了约70%的食物来源，因此确保早期发现植物病原体对健康环境、牲畜、野生动物和人类至关重要[14］．

参与式监督系统在设计和实施上各不相同。对于人类健康、家养动物健康和作物健康，参与式监测数据直接从受影响的个人、农民或牧场主处收集，或由社区或动物卫生工作者代表他们收集[15］．野生动物和生态系统提供了一个独特的挑战，因为它们不像家养植物和动物那样有一个“所有者”可以报告。在这种情况下，一般要求公众、受过训练的志愿者或护林员等土地管理员协助检测发病率和死亡率[16，17］．

进行这一景观是为了确定“一个健康”范围内正在进行的参与式监测系统，并描述其地理位置、系统后勤、数据和技术。单一部门和多部门系统都包括在这一格局中，因为它们都有助于在同一个健康范围内进行检测和应对。

方法

概述

通过现有的合作伙伴关系、系统的文献综述和调查，确定了景观分析的参与式监测系统。通过文献综述确定的系统联系人或作者所知道的系统联系人被发送了一份调查，以便收集可用的最新信息。调查链接还通过卫生组织和通过利益相关者访谈确定的系统联系人发送，以确保能够确定同行评议文献中未出现的系统。调查数据和从文献中提取的数据被纳入分析。

文献综述

2021年6月，使用CAB Direct、PubMed和PubMed兽医科学搜索策略对1990年以后发表的英语同行评议文章进行了系统的文献综述。初步搜索词是根据作者的输入开发的，并在使用文本分析工具Zotero 5.0对现有参与性监督文章数据库中的短语和单词进行探索性软审计时确定的(数字学术公司;文本框1)．

文章的纳入标准要求它们将参与性系统描述为(1)正在进行的，(2)与疾病相关的，以及(3)与参与性监测的定义一致[1］．二级审稿人对所有已确定的系统、潜在的系统以及不符合纳入标准的文章进行了审查。

在这种情况下，COVID-19监测系统才刚刚开始。虽然本文不包括专门针对COVID-19的系统，但未来的情况可能包括那些仍然作为持续监测系统而不是作为短期应对工具的系统。试验系统被排除在外，除非很清楚它们现在是正在进行的系统。

为了尽量减少与正在进行的与疾病相关的参与式监测无关的文章，标记了关于COVID-19、孕产妇健康、伤害、慢性病、毒品和吸烟以及自然灾害的文章。在R中逐字符搜索标题(4.1.1版本;R统计计算基金会)使用以下术语标记文章:“covid|sars-cov-2|sarscov2，”“慢性|糖尿病|crohn，”“母亲|胎儿|出生|新生儿|怀孕|出生缺陷，”“受伤|碰撞|自行车|汽车”，“过量b|烟草|吸烟|电子烟”，和“自然灾害|风暴|洪水|干旱”。最终排除或纳入标记的文章是通过人工审查标题和摘要来确定的。

使用RStudio(版本1.4.1717;RStudio, PBC)和R，生成的文章被连接到一个集合中，并按标题取消复制。通过R中的Rentrez程序从PubMed检索的摘要的手动审查显示了其他非传染性疾病相关的文章[18］．因此，使用以下附加术语来删除与疾病无关的文章:“癌症|肿瘤|出生|产科|暴力|脑震荡。”由于调查将被发送到作者已经确定的任何程序，描述这些系统的文章也从抽象中删除了。

从PubMed和PubMed兽医科学搜索策略中共检索了1584篇文章，从CAB Direct中检索了851篇文章。经过重复数据删除后，根据排除标准删除276篇文章。在文章抽取过程中，另外166篇文章被归类为与疾病无关，另外195篇文章与参与性监测无关，另外3篇文章与COVID-19有关，因此被删除。

对于每个符合纳入标准的系统，审查员收集了名称、位置、声明的目的、地理规模、系统开始的年份、用户数量、使用的技术、使用的数据类型以及用户输入数据的频率。抽象还捕获了后勤信息，例如确定谁输入数据，谁分析和解释数据，谁维护和操作系统，谁响应数据，以及如何为系统提供资金。审查人员还了解了数据是否专门用于预测或建模，实施中的任何挑战，以及如何解决这些挑战。系统分为人类健康、动物健康和环境健康。人类卫生系统由其目标人群描述。动物卫生包括牲畜、马或家禽的子类;野生动物:鸟类以外的野生动物;野生鸟类;渔业;狗或猫; or other animal species. Environmental health was subcategorized by the following focus areas: vector, waterborne, land use, food safety or food quality, crop, wild plant, or other. Multisector programs were identified as a combination of human health, animal health, or environmental health, as appropriate.

调查

使用Alchemer(版本5;Alchemer LLC)进行了一项在线调查，以捕获同行评审文献中未识别的数据，并验证从文献综述中捕获的数据。该调查收集的数据与文献综述期间的数据相同，并增加了与综合征和暴露数据元素相关的其他问题，以及系统是否有免费数据供公众使用。工作人员进行了调查，以审查清晰度、可用性和完成时间。Alchemer内部调查分析工具具有较高的可访问性和较低的疲劳程度。

2021年7月，该调查使用Mailchimp (Intuit)发送给文献综述中确定的主要联系作者、作者之前确定的系统联系人，以及One Health范围内关键联系人推荐的联系人。该调查还通过以下网络发送:TEPHINET(流行病学和公共卫生干预网络培训计划)，EpiCore，野生动物疾病协会，埃默里大学罗林斯公共卫生和环境卫生学院校友，约翰霍普金斯大学公共卫生学院校友，国家植物诊断网络，声带(区域疾病监测连接组织)和南亚同一健康疾病监测网络。

道德的考虑

该调查不被认为是人类受试者研究，因为收集的数据仅限于这一景观的组织层面，其目的是为第四届IWOPS的会议规划提供信息;因此，没有申请伦理批准。这一基本原理与哈佛大学对人体研究的政策是一致的。19］．

Beta测试

在收集调查数据后，审稿人重新评估了哪些系统符合参与式监测系统的标准。经确定，双向参与要求直接向输入数据的参与者发送反馈，以便向他们通报事件的发生情况或任何预防或缓解措施。非双向的官方政府监测系统，包括将数据输入传统监测系统的社区卫生工作者被排除。通过这一过程，决定排除那些在兽医专业人员之间共享数据的系统，而不是从准专业人员或普通公众志愿者那里收集数据的系统。这些系统包括小动物兽医监测网络、加勒比动物卫生网络和马，它们被排除在外，因为这些系统更多地代表了卫生专业人员的传统疾病报告系统。

数据分析

为了确保审查包含了本分析中可用的最新数据，在可用的情况下使用了调查数据;当它们不可用时，使用网站和文献综述抽象数据。描述性数据分析在R和Microsoft Excel 2019(版本2204)中进行。

结果

概述

共有60个系统符合参与式监测的标准(多媒体附件1) [15-17，20.-57］．通过文献综述(n= 18,30%)和结束大流行(n= 21,35%)之前的工作确定系统;其余的是通过调查外展发现的。发现的大多数项目(n= 43,72%)都有组织代表参与调查;其余方案(n= 17,28%)的信息来自现有文献。

共有29个(48%)系统包括收集到的人类健康数据，26个(43%)系统包括收集到的环境健康数据，24个(40%)系统包括收集到的动物健康数据。在60个系统中，44个(73%)侧重于单一部门，16个(27%)侧重于多部门(表1)．不到一半的系统自认为以“同一个健康”为重点(n= 22,37%)。

在44个单部门项目中，22个(50%)只收集人类健康数据，10个(23%)只收集动物健康数据，12个(27%)只收集环境健康数据(表1) [16，17，20.-23，25-31，35-39，45-52，56，57］．

在收集动物数据的所有24个单部门和多部门系统中，16个(67%)仅收集野生动物的动物卫生数据，如野生鸟类、哺乳动物、爬行动物、两栖动物和水生动物或鱼类[15-17，32-44，55-57］．总共有8个(33%)系统收集家禽、家畜和伴侣动物等家养动物的数据。只有一个(4%)系统同时收集野生动物和家畜种群的数据[35］．

在包含环境卫生数据的26个系统中，16个(62%)收集病媒数据，5个(19%)收集水质数据，3个(12%)收集食品安全数据，8个(31%)收集入侵物种数据，3个(12%)收集空气质量数据，3个(12%)收集作物数据[15，32-34，40-54］．

在收集人类健康数据的29个系统中，大多数系统着眼于多种综合征或疾病[26，27，29］．共有16个(55%)重点关注流感样疾病，其中12个(75%)重点关注流感系统扩大到纳入COVID-19监测。总的来说，2(7%)人类卫生系统只关注登革热。

在16个多部门规划中，景观发现2个(13%)系统侧重于人类和动物健康的结合，9个(56%)侧重于动物和环境健康，2个(13%)侧重于人类和环境健康，3个(19%)侧重于人类、动物和环境健康[15，32-34，40-44，53-55］．

系统地理

在已确定的60个系统中，约有一半(n= 31,52%)设计用于全国范围内，而三分之一(n= 20,33%)具有地方重点，六分之一(n= 10,17%)具有跨国重点[17，26，27，29，35，36，45，46，49-53，56，57］．在44个单一部门系统中，有24个(55%)以国家为重点。在16个多部门系统中，7个(44%)具有地方地理重点。

60个系统中只有4个(7%)来自非洲。其余的系统分别来自美洲(n= 18,30%)、亚洲(n= 13,22%)、澳大利亚(n= 7,12%)和欧洲(n= 18,30%;表1) [17，26，27，29，35，36，45，46，49-53，56，57］．许多跨国体系横跨美国、加拿大、墨西哥、英国或欧洲。另一个多国系统是AVADAR(视听急性弛缓性麻痹检测和报告)，该系统覆盖尼日利亚、塞拉利昂、利比里亚、刚果民主共和国、乍得、尼日尔、南苏丹和喀麦隆[20.］．WildHealthNet和SMART(空间监测和报告工具)用于在柬埔寨、老挝和越南提供国家和次国家基础上可采取行动的数据。

系统的物流

当被要求描述谁输入数据、谁对数据做出响应、输入这些数据的频率以及向最终用户提供什么反馈时，系统报告了一系列用户类型。在仅关注人类健康的22个系统中，几乎所有系统(n= 18,82%)都将普通公众列为用户;其余使用者为训练有素的志愿者和保健工作者[26，27，29］．在仅关注动物健康的10个系统中，5个(50%)仅依赖于普通公众，2个(20%)使用训练有素的志愿者和普通公众，1个(10%)使用训练有素的志愿者，1个(10%)使用野生动物康复人员，1个(10%)使用农民和护林员[17，35，36，56，57］．

当被要求按范围(从<500到>50,000)对用户数量进行分类时，60个系统中有16个(27%)报告有500个以下用户，14个(23%)报告有500到5000个用户，12个(20%)报告有5000到15,000个用户[26，27，29，35，36，45，46，50-52］．60个系统中有3个(5%)报告用户超过5万:澳大利亚的FluTracking、加州的西尼罗河病毒监测系统和柬埔寨的115热线[17］．

在60个已确定的系统中，超过一半的系统(n= 33.4 %)由用户决定何时报告，其中10个系统中有7个(70%)只关注动物卫生，12个系统中有10个(83%)关注环境卫生，16个多部门系统中有14个(88%)，22个人类卫生系统中只有3个(14%)[17，26，27，29，35，36，45，46，49-53，56，57］．在使用每周报告的23个项目中，有19个(83%)是仅收集人类健康数据的系统[26，27，29，53］．每周报告系统包括流感监测系统、DoctorMe、参与式健康数字疾病检测、Kidenga、埃及社区动物卫生推广(CAHO)监测系统和AVADAR [26，27，29，53］．DoctorMe、iMammalia和巴西的健康卫士报告说，每天都收集数据。feedderwatch的报告仅限于11月至4月，这是鸟类喂食器活动最多的时候[36］．同样，蚊子监测系统“蚊子监测”(Mozzie Monitors)也会在蚊潮高峰期报告病媒的存在。[46］．“我身边的爆发”指出，他们每3天通过短信提醒用户一次。

共有42个系统表示，一旦报告了数据，就由政府或学术机构主导应对[17，26，27，29，35，36，45，46，49-53，56，57］．非营利组织是其中11个(26%)系统的主要响应者，其中6个(55%)是同时收集动物和环境数据的系统。私营机构合作伙伴是5个(13%)系统的响应者[35］．政府应对机构通常包括卫生、环境或农业机构。“iMammalia”酌情与联合国粮食及农业组织(粮农组织)分享数据，“我身边的疫情”与政府机构分享趋势。卫生卫士具体指出，学校和大学都参与了应对行动。

数据与技术

本分析中的所有系统都使用某种形式的数字技术，埃及的CAHO除外，但60个系统中有6个(10%)仍然采用纸质数据收集。电子邮件通信或网站(n= 40,67%)和智能手机(n= 29,48%)是最常用的技术[17，26，27，29，36，45，46，49，51-53，56，57]，有几个系统同时使用这两种方法。智能手机通常只用于收集环境健康数据[45，46，49，51，53］．所有仅收集人类健康数据的系统都使用电子邮件或基于web的系统[26，27，29］．乌克兰动物传染病系统是唯一一个将遥感纳入其中的项目。柬埔寨115热线是唯一报道使用语音录音的系统，也被称为交互式语音应答。

在这60个系统中，许多系统都能够上传地理位置(n= 31,52%)和照片(n= 29,48%);少数人能够上传视频(n= 6,10%) [17，35，36，45，46，49，51，52，56，57］．纳入实验室检测或诊断的15个系统中有12个(80%)侧重于动物卫生或环境卫生;许多人收集尸体或病媒样本[35，46，50，51］．子宫颈疾病网络经常对位置进行匿名化，以保护最终用户及其农场[35］．共有20个系统(33%)在预测或建模中使用数据[17］．

在回答问题的43个系统中，共有11个(26%)受访者回答说他们的数据是公开的。总共有21个(49%)系统报告说它们的数据不是公开可用的。除这21个系统外，3个系统(7%)表示数据由政府机构持有，不向公众提供;8个(19%)系统规定数据有时以摘要格式或应研究人员的要求提供，但对任何受保护的信息进行了编校。

双向性(即向用户提供信息)对于满足参与式监督的标准至关重要。系统(N=60)以多种方式向用户共享信息，包括可视化，如地图(N= 43,72%);培训和教育材料(n= 37,62%);时事通讯、博客和电子邮件(n= 34,57%);疾病预防信息(n= 32,53%;表2) [17，26，27，29，36，45，46，49，51-53］．疫苗信息由8个(13%)系统共享，其中5个(63%)系统以人类健康为重点。亦提供治疗及医疗意见(n= 16,27%) [45，46，51，53］．16个(27%)系统向用户提供疾病数据[17］．鱼类监测和虫害监测系统通过媒体和训练有素的志愿者提供信息。[56，57］．加州野生动物发病率和死亡率事件警报系统指出，当他们能够直接回应报告时，人员配备的限制受到了限制。亚利桑那州渔猎部门明确表示，他们将调查结果反馈给用户。

调查对象被要求记录他们的系统迄今为止所产生的所有影响(表3)．在通过调查报告的46个系统中，36个(78%)指出“提高社区知识和理解”是其系统的一个影响，31个(67%)表示“更早发现”是其系统的一个影响。在文本字段中，1个(2%)系统写了“改进主动监督”，另一个(n= 1.2%)写了“慢慢提高利益相关者和合作伙伴的理解”。调查对象没有被要求证明或提供这些影响的例子。

讨论

主要研究结果

在“同一个健康”范围内，参与式监测在全球范围内被用于改善动物、人类和环境健康。本文中的大多数系统是通过调查外展确定的，这表明许多系统还没有在同行评审的英语文献中描述过。因此，可能存在许多在此评估中未被捕获的附加系统。作为这份手稿的补充，一个可更新的数字地图将提供给公众，以提供在此景观中确定的系统的存储库，并提供一个平台，在确定新系统时添加它们。

许多系统报告了改进早期检测和更快响应的影响。训练有素的志愿者和公众成员加强卫生部门工作人员目前的疾病监测活动，以吸引更多人参与并扩大地理覆盖范围。因此，当传统系统没有人员或其他资源来早期检测时，这种系统可以识别事件。例如，面对在美国2.44亿英亩种植作物和6.4亿英亩联邦管理的公共土地上识别入侵植物病原体和害虫的挑战，佐治亚大学的参与式监测系统通过EDDMapS(早期检测和分布测绘系统)从3万多名专业人员和训练有素的志愿者那里获取数据[41，以及通过Wild Spotter从公众那里获得的信息。收集到的数据能够通知官方系统，如国家植物诊断网络，这样他们就可以采取适当的应对措施。58］．

与人类健康相比，非营利组织在应对动物健康和环境卫生系统方面发挥了更大的作用;还需要进行进一步的评估，以了解这是由于它们在资助初期系统方面的作用，还是由于政府在这些领域的反应能力有限。

确认双向性对于野生动物和野外监测来说是一个挑战，因为用户和受影响的植物或动物之间不一定有直接的持续联系。许多系统从目睹景观、死亡动物或病媒变化的人那里收集数据，但它们没有具体说明是否将信息反馈给个人;因此，他们不包括在这个分析中。相比之下，其他的荒地网络包含了站点位置的重复报告，以收集负面报告数据和重复记录。其中一个例子是英国Observatree组织的哨兵树计划，用户选择一棵树或一组树，每年几次报告它们的健康状况和状况的任何变化[52］．虽然仅依赖单一基于事件的报告而没有额外后续行动的系统被排除在这一图景之外，但它们在野外和家养情况下如何收集数据方面显示出明显的差异，并且需要考虑如何将此类系统封装在更广泛的参与式监测图景中。

通常，拥有更多用户的系统是从普通公众收集数据的系统。人类卫生系统(其中许多是基于类似的流感监测框架)最有可能需要定期报告。随着气候变化对迁徙和天气模式的影响，是否需要改变鸟类喂食器和病媒系统报告的季节性做法将是一件有趣的事情。这项工作没有收集关于招聘和可持续性的数据;这些都值得在未来的研究中进一步探索。

影响数据表明，系统认为它们正在实现其早期检测、响应和外展的既定目标。许多动物和人类卫生系统报告其系统的成果是早期发现和快速反应。将需要通过访谈和审查监测和评价系统进一步收集数据，以评估和量化影响，并了解为什么较少的环境系统受到这些影响。

多部门数据收集和整合为采用“同一个健康”方法进行检测和应对提供了挑战和机遇。孤立的政府系统、数据共享挑战、不同的专业术语和优先事项为开发捕捉人类、动物和环境健康数据的多部门系统带来了障碍。

然而，在5个OIE(世界动物卫生组织;以前，国际兽疫局在世界各地活跃了2至16年。可以想象，仅仅因为动物、人类和植物在地理上分布，通过参与式系统在地方一级集成数据收集可能更容易。审查这一动态的下一步应包括评估多部门参与式监测之间数据集成和互操作性的过程，并确定如何利用这些数据为可能独立的正式系统提供信息。

技术创新正在增强从公众获取数据的能力，从地理位置到视频，再到样本收集。将实验室数据和即时诊断与参与式监测系统相结合可以增加这种方法的特异性。

新兴的可穿戴技术正在为植物、动物和人类创造新的诊断能力;这可能会继续提高参与式监测收集数据的特异性[59-61］．就地理位置数据收集而言，宫颈疾病网络的匿名化方法可能值得考虑用于其他牲畜或作物监测系统，因为这些系统对农场身份的担忧可能会阻止参与[35］．

限制

选择偏差可能会导致基于网络进行的外展的倾斜结果，这些网络可能不包括所有系统。调查发现了许多在文献综述中没有发现的程序，这表明并不是所有的系统都可以在英语同行评议的文献中找到。针对单一疫情应对而开发的有限时间系统不包括在内。这类系统，如COVID-19监测或新的试点工作，可能会成为长期系统，未来可能需要纳入。文献综述和调查完全用英语进行，这也可能低估了当前活跃的系统的数量。事实上，一项调查不够完整，而且所提供的有限答案不是英语的。作者将继续他们的系统发现;此外，作者发现的任何新系统都可以包括在正在开发的交互式地图中，并将在结束大流行网站上在线公开提供[62］．

来自受访者的不完整数据限制了本研究在所有系统中解释结果的能力。此外，在没有调查数据的情况下使用文献数据这一事实可能妨碍了为这些系统列入最新资料。这项分析不包括2021年7月之后开始的系统。

2017年，“终结大流行病”在IWOPS会议上与其他系统开发者建立伙伴关系的基础上，发布了参与式监测系统的前景。作为参与式监测系统创建者和管理人员的松散合作，IWOPS合作伙伴于2012年在美国旧金山举行了首次会议;2013年在荷兰阿姆斯特丹;最近一次是2016年在澳大利亚纽卡斯尔。IWOPS作为一个非正式网络，分享最佳做法，就分析方法进行咨询，促进创新，以促进民众直接参与自愿报告。2017年的审查仅限于IWOPS的合作伙伴系统，并在18个国家披露了23种不同的参与式监测工具或规划，涉及人类和动物健康[6］．本研究总结了文献系统综述的结果，并结合了对人类、动物和环境健康中所有已确定系统的详细调查。虽然之前的工作主要集中在便利样本上，但这个景观结合了文献综述和调查方法。这种景观还包含了只关注植物健康和环境健康的系统。

结论

这一景观展示了参与式监测的广泛适用性，从照片中的蜱虫识别，到社区成员使用的One Health应用程序，到训练有素的志愿者报告入侵性植物害虫，再到世界各地追踪自己每周流感症状的人们。随着全球化、贸易和旅行的发展，疾病跨越国界的快速传播产生了对实地检测系统的需求，该系统能够及早发现病例并提供机会迅速制止疫情。在参与式监测系统之间建立信息共享机制可能会增加系统向其他系统通报即将发生的情况的机会。这些行动可能需要重新考虑允许以保护敏感数据的格式访问和共享公共数据的方法。

在本次审查中，一些系统显示了在大流行之前到位的重要性，因为它们能够轻松地用于针对COVID-19的信息收集和与公众沟通。随着世界卫生组织与粮农组织、世界动物卫生组织和联合国环境规划署合作开发“开源流行病情报”平台，及时找到整合参与性监测数据的方法将至关重要。对于成千上万的参与式监测用户来说，看到他们的努力在全球和地方产生影响，可能有助于激励他们继续发挥这些志愿作用。