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参与式监测系统通过双向社区参与来增强传统的监测系统。数字平台的发展使参与式监测系统得以在全球范围内扩展，以检测影响人类、动物、植物和环境的卫生事件，换句话说，涉及整个“同一个健康”范围。
该图景的目的是识别并提供有关系统重点、地理位置、用户、技术、共享信息以及在同一个健康范围内持续参与监测系统的感知影响的描述性信息。
这一图景始于系统的文献综述，以确定潜在的持续参与式监测系统。通过对利益相关者、专家和专业组织的直接接触，向文献综述中确定的系统联系人发送了一项调查，以收集标准化数据。在整个项目中进行了调查和文献回顾结果的描述性分析。
报告确定了横跨五大洲的60个正在进行的单部门和多部门参与式监测系统。其中29项(48%)包括人类健康数据，26项(43%)包括环境健康数据，24项(40%)包括动物健康数据。总共有16个(27%)系统是多部门系统;其中9个(56%)收集动物和环境卫生数据;3(19%)收集人类、动物和环境健康数据;2(13%)收集人类和环境健康数据;2个(13%)收集人类和动物卫生数据。在60个系统中，31个(52%)旨在覆盖全国范围，相比之下，以次国家(n= 19,32%)或跨国(n= 10,17%)为重点的系统。所有系统都使用某种形式的数字技术。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，有些人同时使用这两种技术。 Systems have capabilities to download geolocation data (n=31, 52%), photographs (n=29, 48%), and videos (n=6, 10%), and can incorporate lab data or sample collection (n=15, 25%). In sharing information back with users, most use visualization, such as maps (n=43, 72%); training and educational materials (n=37, 62%); newsletters, blogs, and emails (n=34, 57%); and disease prevention information (n=32, 53%). Out of the 46 systems responding to the survey regarding perceived impacts of their systems, 36 (78%) noted “improved community knowledge and understanding” and 31 (67%) noted “earlier detection.”
该景观展示了参与式监测在世界各地广泛的适用性，可从社区成员和受过培训的志愿者那里收集数据，以便为从入侵植物害虫到每周流感症状等事件的检测提供信息。由于认识到信息双向性的重要性，这些系统同时与用户共享调查结果。这种直接参与的社区检测系统能够及早捕捉事件，并提供机会迅速阻止疫情爆发。
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[
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[
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[
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[
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[
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[
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[
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。
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。
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;
“参与式流行病学”
“参与式监督”
"参与式疾病监测"
" '基于社区的监测'或'基于社区的监测' "
“社区事件监察”
“参与式”与(“监测”或“疾病监测”或“监测系统”或“疾病检测”)
(“众包”或“众包”或“众包”)和(“监测”或“疾病监测”或“监测系统”或“疾病检测”)
(“基于互联网的”或“基于互联网的”)和(“监测”或“疾病监测”或“监测系统”或“疾病检测”)
(“公民科学”或“公民科学”)和(“监测”或“疾病监测”或“监测系统”或“疾病检测”)
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[
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[
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.
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。
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。
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。
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。
共有60个系统符合参与式监测的标准(
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(
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(
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[
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[
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[
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[
“同一个健康”范围内参与式监测系统的运行年限、地理规模和位置。
| 程序一个
|
程序(N=60)， N (%) | 经营多年，bmean (SD, range) | 地理规模，n (%) | 大洲，n (%) | ||||||||
| 跨国或地区性(n=10) | 国家 |
许多不同的 |
非洲 |
北美 |
亚洲 |
欧洲 |
澳大利亚 |
南美 |
||||
| 只动物 | 10 (17) | 16.4 (11.8, 3-34) | 2 (20) | 5 (16) | 3 (15) | 0 (0) | 5 (31) | 1 (8) | 2 (11) | 2 (29) | 0 (0) | |
| 人类只有 | 22 (37) | 7.5 (4.9, 1-17) | 5 (50) | 13 (42) | 4 (20) | 1 (25) | 3 (19) | 4 (31) | 12 (67) | 1 (14) | 1 (50) | |
| 环境只 | 12 (20) | 8.4 (4.9, 3-20) | 1 (10) | 6 (19) | 6 (30) | 0 (0) | 4 (25) | 2 (15) | 3 (17) | 2 (29) | 1 (50) | |
| 人与动物 | 2 (3) | 6.0 (0,6 -6) | 0 (0) | 2 (6) | 0 (0) | 1 (25) | 0 (0) | 1 (8) | 0 (0) | 0 (0) | 0 (0) | |
| 动物与环境 | 9 (15) | 9.9 (4.7, 2-16) | 2 (20) | 4 (13) | 3 (15) | 1 (25) | 3 (19) | 2 (15) | 1 (6) | 2 (29) | 0 (0) | |
| 人与环境 | 2 (3) | 7.5 (2.12, 6-9) | 0 (0) | 0 (0) | 2 (10) | 0 (0) | 1 (6) | 1 (8) | 0 (0) | 0 (0) | 0 (0) | |
| 人类、动物和环境 | 3 (5) | 6.3 (1.5, 5-8) | 0 (0) | 1 (3) | 2 (10) | 1 (25) | 0 (0) | 2 (15) | 0 (0) | 0 (0) | 0 (0) | |
一个数据来自通过系统文献综述和调查确定的60个参与性监测系统。
b所有项目的平均运行年限合计为9.3年(标准差6.8，范围1-34年)。
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[
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%;
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[
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[
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%)[
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[
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[
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%) [
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%;
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(
关于报告向用户提供信息的参与式系统的信息。
| 系统一个焦点 | 系统提供的信息，bn (%) | ||||||
|
|
情景的可视化c(n = 45) | 其他来源的疾病数据(n=16) | 疫苗信息(n=8) | 疾病预防信息(n=34) | 治疗或医疗建议(n=16) | 时事通讯、博客或电子邮件更新(n=35) | 培训或教育资料(n=40) |
| 只动物 | 5 (11) | 4 (25) | 0 (0) | 4 (12) | 1 (6) | 6 (17) | 8 (20) |
| 人类只有 | 18 (40) | 5 (31) | 5 (63) | 9 (26) | 3 (19) | 17 (49) | 8 (20) |
| 环境只 | 10 (22) | 1 (6) | 0 (0) | 9 (26) | 3 (19) | 6 (17) | 12 (30) |
| 人与动物 | 1 (2) | 0 (0) | 0 (0) | 1 (3) | 0 (0) | 0 (0) | 0 (0) |
| 动物与环境 | 6 (13) | 4 (25) | 1 (13) | 6 (18) | 5 (31) | 5 (14) | 8 (20) |
| 人与环境 | 2 (4) | 0 (0) | 0 (0) | 2 (6) | 2 (13) | 0 (0) | 2 (5) |
| 人类、动物和环境 | 3 (7) | 2 (13) | 2 (25) | 3 (9) | 2 (13) | 1 (3) | 2 (5) |
一个数据来自通过系统文献综述和调查确定的60个参与性监测系统。
b任何系统都没有提供公共卫生资源的链接。
c可视化包括病例图。
自我报告参与式监测系统的影响。
| 系统一个焦点 | 系统影响，n (%) | |||||
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|
早期发现(n=31) | 提高社区知识和理解(n=36) | 反应更快(n=26) | 更好的跨界别协调(n=25) | 政策或资金影响(n=19) | 未测量影响(n=6) |
| 只动物 | 5 (16) | 5 (14) | 5 (19) | 4 (16) | 3 (16) | 0 (0) |
| 人类只有 | 11 (35) | 16 (44) | 7 (27) | 11 (44) | 5 (26) | 2 (33) |
| 环境只 | 3 (10) | 4 (11) | 2 (8) | 1 (4) | 1 (5) | 1 (17) |
| 人与动物 | 2 (6) | 1 (3) | 2 (8) | 1 (4) | 1 (5) | 0 (0) |
| 动物与环境 | 7 (23) | 7 (19) | 7 (27) | 5 (20) | 6 (32) | 2 (33) |
| 人与环境 | 1 (3) | 1 (3) | 1 (4) | 1 (4) | 1 (5) | 0 (0) |
| 人类、动物和环境 | 2 (6) | 2 (6) | 2 (8) | 2 (8) | 2 (11) | 1 (17) |
一个调查数据由46个项目提供。
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[
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[
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[
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[
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[
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。
参与式监测系统数据补充表。
视听急性弛缓性麻痹的检测与报告
以社区为基础的动物健康推广
区域疾病监测连接组织
早期探测和分布映射系统
联合国粮食及农业组织
参与式监督国际讲习班
世界动物卫生组织;其前身是国际兽疫局
空间监测和报告工具
流行病学和公共卫生干预网络培训计划“，
我们要感谢Adam Crawley和Phoebe Lu的早期审查和审计，他们为搜索词的开发提供了信息。我们还要感谢Elizabeth Aaron，她协调了调查通信，并为调查设计提供了反馈。我们要感谢Marlo Libel、Louise Gresham、Jay Atanda和Jessica Shao，他们在整个设计和执行过程中提供了反馈和外联帮助。我们还要感谢奥尼西奥·莱尔·内托在识别系统和地图开发方面的协助。我们感谢埃默里大学图书馆员在文章检索方面的协助。该项目由潮汐基金会的“终结大流行病”项目资助。
没有宣布。