გაზიარება | ბეჭდვა | ელ.ფოსტა
[ანგარიშის სრული PDF ვერსია ხელმისაწვდომია ქვემოთ]
ეპიდემიოლოგიაში მოდელირება შეიძლება რეალობის სასარგებლო ალტერნატივად იქცეს, რადგან ხშირად შეუძლებელია ყველა რეალური ურთიერთქმედების დაკვირვება და ჩაწერა უაღრესად რთულ სისტემებში. სისტემის განტოლებების ან ალბათობაზე დაფუძნებული განაწილებების სერიამდე დაყვანით, შესაძლებელია ისეთი შედეგების მიღება, რომლებიც სასარგებლო დონეზე ასახავენ, თუ რა შეიძლება მოხდეს ბუნებაში გარკვეულ პირობებში. ეს გაცილებით იაფი და სწრაფია, ვიდრე მრავალფეროვან ეპიდემიოლოგიურ გარემოში ხანგრძლივი დაკვირვებითი კვლევის ჩატარება.
წლების განმავლობაში ჩატარებული მასიური პარალელური კვლევების რამდენიმე წამიან, მაღალი სიმძლავრის გამოთვლებად გადაქცევის მიმზიდველობა აშკარაა. თუმცა, რადგან მთლიანად დამოკიდებულია როგორც პროგრამის დიზაინზე, ასევე პროგრამას მიერ გამოთვლილ შეყვანის პარამეტრებზე, მოდელების გამომავალი მონაცემები უფრო ადამიანის მიერ დახატულ სურათს ჰგავს, ვიდრე ბუნებრივი ფენომენის კინემატოგრაფიულ ჩანაწერს. ორგანზომილებიანი ნახატის მსგავსად, მას შეუძლია რეალობის სასარგებლო მიახლოება მოგვაწოდოს, თუ მხატვარს ასე სურს და საკმარისად გამოცდილია. ალტერნატიულად, მას შეუძლია მოგვაწოდოს სურათი, რომელიც მნახველს ბუნებაში არარსებული რაღაცეების დანახვისკენ უბიძგებს, გარკვეული ასპექტების გაზვიადებით, ხოლო სხვების მინიმიზაციით, რამაც განზრახ ან შემთხვევით შეიძლება გამოიწვიოს ემოციები ან რეაქციები, რომლებსაც პირდაპირი დაკვირვება შეიძლება არ იწვევდეს. მნიშვნელოვანი ინფორმაციის მოწოდების მიუხედავად, ის საუკეთესო შემთხვევაში უხეში იმიტაციაა.
ადამიანის დაავადებების მოდელირება კიდევ უფრო რთულდება, როდესაც ის იშვიათი მოვლენების პოპულაციის დონეზე პროგნოზირებას ისახავს მიზნად, რადგან პირობები და რეაქციები, რომლებიც ხელს უწყობს ან ამსუბუქებს დაავადებებს, დროთა განმავლობაში მნიშვნელოვნად იცვლება. ინფექციური დაავადებები ადრე 10 წლამდე ასაკის ბავშვების დაახლოებით ნახევარს კლავდა, მაგრამ სიკვდილიანობა ამჟამად შედარებით იშვიათია მდიდარ ქვეყნებში, ძირითადად ჰიგიენის, ცხოვრების პირობების, კვების და ანტიბიოტიკების გამოჩენის ცვლილებების გამო. მასიური სიკვდილიანობის შემთხვევები, როგორიცაა შავი სიკვდილისავარაუდოდ, ბაქტერიების ბრალია Yersinia pestis, ამჟამად უკიდურესად ნაკლებად სავარაუდოა, რადგან მათი ხელშემწყობი გარემო პირობები ნაკლებად გავრცელებულია და ინფექცია ადვილად მკურნალობს ჩვეულებრივი ანტიბიოტიკებით. ასეთ ისტორიულ მოვლენებზე დაყრდნობა ჯანმრთელობის მიმდინარე რისკების ალბათობის პროგნოზირებისთვის იგივე იქნებოდა, რაც თანამედროვე საჰაერო მოგზაურობის უსაფრთხოების პროგნოზირება რაიტების ძმების ორიგინალური დიზაინის თვითმფრინავების მახასიათებლების მიხედვით.
Covid-19-ის აფეთქების დაწყებიდან და სინამდვილეში რამდენიმე წლით ადრეც, საერთაშორისო საზოგადოებრივი ჯანდაცვის კუთხით გაიზარდა ყურადღება აფეთქებებისა და პანდემიების რისკზე. მიუხედავად იმისა, რომ ეს შეიძლება შეუსაბამოდ მოგეჩვენოთ ბოლო პერიოდში ინფექციური დაავადებებით გამოწვეული სიკვდილიანობის საერთო სტაბილური გლობალური შემცირების გათვალისწინებით, 30 წლის, ამ შეშფოთებამ გამოიწვია უპრეცედენტო დაფინანსების მოთხოვნა და რამდენიმე საერთაშორისო ჯანდაცვის სააგენტოს მნიშვნელოვანი რეორიენტაცია. ლიდსის უნივერსიტეტში REPPARE პროექტის მიერ 2024 წელს გამოქვეყნებული ანგარიში, რაციონალური პოლიტიკა პანიკაზე, აჩვენა, რომ რისკი არასწორად იყო წარმოდგენილი პანდემიის პრევენციის, მზადყოფნისა და რეაგირების (PPPR) პოლიტიკის შემუშავებაში ჩართული რამდენიმე ძირითადი საერთაშორისო სააგენტოს ანგარიშებში. მნიშვნელოვანი მიზეზი იყო ჯანდაცვის სფეროში მიღწეული პროგრესისა და ტექნოლოგიური მიღწევების გაუთვალისწინებლობა დაავადებათა აფეთქებების გამოვლენისა და აღრიცხვის მიზნით.
Covid-19 პანდემიის მწვავე ფაზის დასრულების შემდეგ, ბევრი ქვეყანა განიხილავს საზოგადოებრივი ჯანდაცვის რეაგირებას და პრიორიტეტსა და მეთოდს, რომლითაც უნდა მოხდეს მომავალი პანდემიის რისკის მოგვარება. ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის წევრი სახელმწიფოები აგრძელებენ დისკუსიებს შემოთავაზებულ საკითხებზე. პანდემიის შესახებ შეთანხმება და მიღება ბოლოდროინდელი ცვლილებები საერთაშორისო ჯანდაცვის რეგულაციების შესაბამისად. ამავდროულად, უკვე შეიქმნა რამდენიმე ახალი PPPR ინსტიტუტი, მათ შორის ახალი პანდემიის ფონდი, საერთაშორისო პათოგენების მეთვალყურეობის ქსელიდა სამედიცინო კონტრზომების პლატფორმა, რომელთაგან თითოეული აახლებს თავის საინვესტიციო საქმეებსა და ფინანსურ მოთხოვნებს.
Metabiota-ს პროგნოზირებადი მოდელირება, კომპანია, რომელიც ამჟამად შთანთქავს გინკოს ბიო სამუშაოები, მნიშვნელოვანი წვლილი შეიტანა პანდემიის რისკისა და დაფინანსების გაზრდის აუცილებლობის შესახებ საუბარში. ის წარმოადგენდა რისკის შეფასების ორ მთავარ წყაროდან ერთ-ერთს G20-ის მაღალი დონის დამოუკიდებელ პანელში (HLIP). მოხსენება 2021 წლის ივნისში, რამაც გავლენა მოახდინა G20-ის ერების ჯგუფის ინფორმირებაზე. მხარდაჭერა ჯანმო-ს PPPR დღის წესრიგისთვის. REPPARE ადრე განხილული შეშფოთება მოდელის შედეგების ინტერპრეტაციასთან დაკავშირებით, რომელიც დაფუძნებულია ნაშრომზე მედოუსი და სხვ. (2023) რომელიც მოიცავდა მეტაბიოტას (გინკგო ბიოვორკსი) ავტორობას. გინკგო ბიოვორკსმა ახლა მოგვაწოდა უფრო დეტალური ანგარიში COVID-19-ის შესახებ ახალი ზელანდიის სამეფო კომისიისთვის - გაკვეთილები ეპიდემიისა და პანდემიის პოტენციალის მქონე პათოგენებით გამოწვეული სიკვდილიანობის სავარაუდო მაჩვენებელი მომავალში – შემდგომში ცნობილი როგორც Bioworks-ის ანგარიში.
Bioworks-ის ანგარიშის მიზანია ადამიანის ჯანმრთელობისთვის ეპიდემიებისა და პანდემიების საფრთხის პროგნოზირება. რისკი შეფასებულია გამოთვლითი ეპიდემიოლოგიისა და ექსტრემალური მოვლენების მოდელირების სიმულაციების მეშვეობით, რათა შეფასდეს სიკვდილიანობა „დაბალი სიხშირის, მაღალი სიმძიმის“ ეპიდემიებისა და პანდემიებისგან, რომლებიც გამოწვეულია რესპირატორული დაავადებებით, განსაკუთრებით პანდემიური გრიპით, ახალი კორონავირუსებით და ვირუსული ჰემორაგიული ცხელებებით (VHF).
პროგნოზირებული აფეთქებების შედარებითი სიხშირე და მასშტაბი შეგიძლიათ იხილოთ ქვემოთ მოცემულ გრაფიკზე Bioworks-ის ანგარიშიდან. მიუხედავად იმისა, რომ თითქმის ყველა მოვლენა შედარებით დაბალი სიკვდილიანობით ხასიათდება, როგორც ეს დადასტურებული ბუნებრივი წარმოშობის ყველა თანამედროვე პანდემიას ჰქონდა, საშუალო წლიური „მოსალოდნელი“ სიკვდილიანობის მთავარი მამოძრავებელი ფაქტორი იშვიათი, მაგრამ მასიური მოვლენებია, რომელთა მასშტაბებიც მსოფლიოს თანამედროვე მედიცინის განვითარების შემდეგ არ უნახავს.
Bioworks-ის ანგარიშის მე-5 სურათი ასახავს ძალიან იშვიათი, მაგრამ მაღალი სიკვდილიანობის შემთხვევების შედარებით გავლენას საშუალო წლიურ სიკვდილიანობაზე. აღსანიშნავია, რომ პროგნოზირებული საშუალო წლიური სიკვდილიანობის ძირითადი მამოძრავებელი ფაქტორები, რომლებიც B პანელში საშუალოდ 23 მილიონი და მეტი სიკვდილიანობის შემთხვევას გულისხმობს, თანამედროვე ანტიბიოტიკების გამოგონების შემდეგ არ მომხდარა. B პანელში მოცემული სიკვდილიანობის ყველაზე მაღალი მაჩვენებელი, რომელიც საშუალოდ პროგნოზირებული სიკვდილიანობის თითქმის 50%-ს შეადგენს, შესაძლოა ბოლო 500 წლის განმავლობაში არ მომხდარა.
Bioworks-ის ანგარიშის დასკვნით, საშუალოდ, ყოველწლიურად 2.5 მილიონი სიკვდილიანობაა გამოწვეული ამ მწვავე რესპირატორული აფეთქებებით (1.6 მილიონი მხოლოდ პანდემიური გრიპის შემთხვევაში). ბევრისთვის ეს შედეგები დაუჯერებელი იქნება. გრიპის შედეგად ასეთი ყოველწლიური სიკვდილიანობა საუკუნის განმავლობაში არ დაფიქსირებულა და მხოლოდ ორჯერ... გასულ საუკუნეში1957-8 და 1968-9 წლებში სიკვდილიანობის მაჩვენებელმა მიაღწია თუ არა იმას, რასაც მოდელი საშუალოდ გვთავაზობს. ჯანმო მიიჩნევს, რომ Covid-19-ის, თუ ბუნებრივ აფეთქებად ეტაპად ჩაითვლება, სამი წლის განმავლობაში სიკვდილიანობის მაჩვენებელი შვიდ მილიონზე ოდნავ მეტია.
VHF-ის შემთხვევაში, ანგარიშის თანახმად, მსოფლიო მასშტაბით საშუალოდ 26,000 19,000 შემთხვევაა, ხოლო სუბსაჰარის აფრიკაში - 2014 XNUMX. ეს მაჩვენებელი ნებისმიერ წელს დაფიქსირებულზე მეტია. უახლეს ისტორიაში ყველაზე მასშტაბური, XNUMX წელს ებოლას აფეთქება, სულ რაღაც... 11,325 სიკვდილიჰემორაგიული ცხელებით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებელი, სავარაუდოდ, ყოველ 100,000 წელიწადში 25 48-ს გადააჭარბებს, სიკვდილიანობის ალბათობით XNUMX%-ია, რაც შესაძლოა კაცობრიობის ისტორიაში არ მომხდარა.
ამ შედეგებამდე ორი ძირითადი უგულებელყოფა მიგვიყვანს. პირველი, მოდელი უგულებელყოფს საზოგადოებასა და მედიცინაში ბოლო რამდენიმე ასეული წლის განმავლობაში მომხდარ ცვლილებებს, რომლებმაც საშუალო გლობალური სიცოცხლის ხანგრძლივობა 30 წელზე ნაკლები ასაკიდან 70 წელზე მეტ ასაკამდე, ხოლო ზოგიერთ უფრო მდიდარ ქვეყანაში 80 წელზე მეტ ასაკამდე (იხილეთ ქვემოთ). ამრიგად, ბაქტერიული ინფექციები, როგორიცაა ჭირი (Y. pestis), და ისეთ დაავადებებს, როგორიცაა ქოლერა და ტიფი, რომლებიც დაკავშირებულია არასათანადო ჰიგიენასთან, აქვთ რეციდივის მაჩვენებელი და მასშტაბები, რომლებიც შეესაბამება მასობრივ ისტორიულ აფეთქებებს. 1918-19 წლებში ესპანურმა გრიპმა მნიშვნელოვანი სიკვდილიანობა გამოიწვია მეორადი ბაქტერიული ინფექციები, რომელთა განმეორების ალბათობა თანამედროვე ანტიბიოტიკების გამოგონების შემდეგ გაცილებით ნაკლებია.
ბოლო 250 წლის განმავლობაში სხვადასხვა რეგიონში სიცოცხლის ხანგრძლივობის ზრდა, რაც ბოლო საუკუნის განმავლობაში ცხოვრების პირობების, სანიტარული პირობების, კვებისა და ჯანდაცვის ჩარევების გაუმჯობესების ხარჯზე მკვეთრად გაიზარდა. წყარო: UN WPP (2022); HMD (2023); Zijdeman და სხვ. (2015); Riley (2005) – Our World in Data-ს მიერ მცირე დამუშავებით. https://ourworldindata.org/grapher/life-expectancy
მეორეც, მოდელი ვერ ითვალისწინებს თანამედროვე დიაგნოსტიკის, როგორიცაა PCR, სამედიცინო დახმარების ადგილზე ანტიგენისა და სეროლოგიის ტესტირება და გენეტიკური სეკვენირება, გაჩენას და ასეთი ინფორმაციის ჩაწერისა და გადაცემის გაუმჯობესებულ შესაძლებლობას. ამრიგად, ვარაუდობენ, რომ ანგარიშგების ზრდა ასახავს აფეთქების სიხშირის რეალურ ზრდას და არა ძირითადად გამოვლენის გაუმჯობესებულ უნარს. შემდეგ მოდელი ვარაუდობს, რომ ეს ზრდა გაგრძელდება მომავალ წლებში.
ბოლო 100 წლის განმავლობაში მედიცინაში განხორციელებული უზარმაზარი ცვლილებებისა და მუდმივი სტაბილურობის გათვალისწინებით, შემცირება ინფექციური დაავადებებით გამოწვეული სიკვდილიანობის მხრივ, მოდელის პროგნოზების საფუძვლად არსებული ვარაუდები დაუჯერებელი ჩანს. მიუხედავად იმისა, რომ მედიცინაში მომავალი მიღწევების გაზომვა რთულია, გონივრული ჩანს ვივარაუდოთ, რომ ბოლო საუკუნის განმავლობაში ჰიგიენის პრაქტიკის, კვების, საცხოვრებლის, დიაგნოსტიკის, ანტიბიოტიკებისა და ვაქცინების მიღწევები გაგრძელდება და რისკები მომავალ წლებშიც შემცირდება. მიუხედავად იმისა, რომ ანტიმიკრობული რეზისტენტობა შეიძლება გაჩნდეს, ის ძირითადად ენდემური ინფექციების პრობლემას წარმოადგენს, ვიდრე ეპიდემიის, და ანტიმიკრობული საწინააღმდეგო ზომების მიღწევა კვლავაც გაგრძელდება.
ამ ტიპის მოდელირებამ პოლიტიკის შემუშავებაში დიდი გავლენა იქონია. გამოთვლითი სიმძლავრის ზრდასთან ერთად, ცდუნებას იწვევს იმაზე ფიქრი, რომ პროგნოზირების სიზუსტე იზრდება. თუმცა, არარეალური დაშვებებითა და შეყვანის პარამეტრებით მოდელი უბრალოდ უფრო მოკლე დროში არადამაჯერებელ შედეგამდე მიდის.
აკადემიური სავარჯიშოს სახით, მოდელირებას შეუძლია დაეხმაროს სერიოზული კვლევის შედეგად პასუხის გაცემაზე პასუხისმგებელი კითხვების დასმაში. თუმცა, როდესაც ის არასწორად გამოიყენება და ზედმეტად არის ხაზგასმული, როგორც პოლიტიკის სახელმძღვანელო, ის რისკავს ფინანსური და ადამიანური რესურსების რეალური დაავადებების ტვირთიდან ყალბ ტვირთზე გადამისამართებას. ეს გამოიწვევს სიკვდილიანობის ზრდას, რადგან მიმდინარე მაღალი ტვირთის მქონე ენდემური ინფექციური დაავადებების შედეგები, როგორიცაა მალარიის მდე ტუბერკულოზის, კვლავ დიდად არის დამოკიდებული ოფიციალური განვითარების დახმარების (ODA, ანუ „უცხოური დახმარება“) ხელმისაწვდომობაზე. კვების მხარდაჭერისთვის განკუთვნილი ODA, რომელიც ჯანმრთელობის შედეგების გაუმჯობესების ფუნდამენტური ფაქტორია, ბოლო ოთხი წლის განმავლობაში 20%-ით შემცირდა. პროგნოზების საფუძველზე, მათ შორის აქ განხილულის, ეკვივალენტი კოვიდამდელი ODA-ს თითქმის 50% შემოთავაზებულია პანდემიისთვის მომზადებისა და რეაგირებისთვის. ეს შეამცირებს სხვაგან აუცილებელ ჩარევებს.
ტექნოლოგიურმა მიღწევებმა ხელი შეუწყო ინფექციური დაავადებების, მათ შორის პანდემიებით გამოწვეული სიკვდილიანობის შემცირებას. მოდელების არასათანადო გამოყენებით ტექნოლოგიების ბოროტად გამოყენებამ შესაძლოა გააუქმოს ამ მნიშვნელოვანი მიღწევების უმეტესობა. ანალოგიურად, ჩვენ არ ვაფასებთ ტრანსატლანტიკური საჰაერო მოგზაურობის გადარჩენის ალბათობას ტილოს ფრთების საფარის გახევის ალბათობით. ასევე არ უნდა შევაფასოთ მომავალი პანდემიების გადარჩენის ალბათობა შუა საუკუნეების მედიცინის ეპოქის მიხედვით.
შენიშვნები:
სრული ანგარიში შეგიძლიათ იხილოთ შემდეგ ბმულზე: https://essl.leeds.ac.uk/downloads/download/254/when-models-and-reality-clash-a-review-of-predictions-of-epidemic-and-pandemic-mortality
პანდემიის რისკისა და პანდემიისთვის მზადყოფნისა და რეაგირების დღის წესრიგის დაფინანსების შესახებ REPPARE-ის ანგარიშები განთავსებულია შემდეგ ბმულზე: https://essl.leeds.ac.uk/directories0/dir-record/research-projects/1260/reevaluating-the-pandemic-preparedness-and-response-agenda-reppare
-
REPPARE (პანდემიისთვის მზადყოფნისა და რეაგირების დღის წესრიგის ხელახალი შეფასება) მოიცავს ლიდსის უნივერსიტეტის მიერ შეკრებილ მულტიდისციპლინურ გუნდს.
გარეტ ვ. ბრაუნი
გარეტ უოლეს ბრაუნი ლიდსის უნივერსიტეტის გლობალური ჯანდაცვის პოლიტიკის კათედრის გამგეა. ის გლობალური ჯანდაცვის კვლევის განყოფილების თანახელმძღვანელია და ჯანდაცვის სისტემებისა და ჯანმრთელობის უსაფრთხოების საკითხებში ჯანმო-ს ახალი თანამშრომლობის ცენტრის დირექტორი იქნება. მისი კვლევა ფოკუსირებულია გლობალური ჯანდაცვის მმართველობაზე, ჯანდაცვის დაფინანსებაზე, ჯანდაცვის სისტემის გაძლიერებაზე, ჯანდაცვის თანასწორობაზე, ასევე პანდემიისთვის მზადყოფნისა და რეაგირების ხარჯებისა და დაფინანსების მიზანშეწონილობის შეფასებაზე. იგი 25 წელზე მეტია, რაც გლობალური ჯანდაცვის სფეროში პოლიტიკურ და კვლევით თანამშრომლობას ახორციელებს და თანამშრომლობს არასამთავრობო ორგანიზაციებთან, აფრიკის მთავრობებთან, ჯანდაცვისა და ჯანდაცვის ცენტრთან (DHSC), FCDO-სთან, დიდი ბრიტანეთის კაბინეტის ოფისთან, ჯანმო-სთან, G7-თან და G20-თან.
დევიდ ბელი
დევიდ ბელი კლინიკური და საზოგადოებრივი ჯანდაცვის ექიმია, რომელსაც აქვს დოქტორის ხარისხი მოსახლეობის ჯანმრთელობის დარგში და გამოცდილება შინაგანი მედიცინის, ინფექციური დაავადებების მოდელირებისა და ეპიდემიოლოგიის სფეროში. მანამდე იგი იყო აშშ-ში Intellectual Ventures Global Good Fund-ის გლობალური ჯანდაცვის ტექნოლოგიების დირექტორი, ჟენევაში ინოვაციური ახალი დიაგნოსტიკის ფონდში (FIND) მალარიისა და მწვავე ფებრილური დაავადების პროგრამის ხელმძღვანელი და მუშაობდა ინფექციურ დაავადებებზე და კოორდინაციას უწევდა მალარიის დიაგნოსტიკის სტრატეგიას ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციაში. ის 20 წელია მუშაობს ბიოტექნოლოგიისა და საერთაშორისო საზოგადოებრივი ჯანდაცვის სფეროში, 120-ზე მეტი კვლევითი პუბლიკაციით. დევიდი ცხოვრობს ტეხასში, აშშ.
ბლაგოვესტა ტაჩევა
ბლაგოვესტა ტაჩევა ლიდსის უნივერსიტეტის პოლიტიკისა და საერთაშორისო ურთიერთობების სკოლაში REPPARE-ის მკვლევარია. მას აქვს საერთაშორისო ურთიერთობების დოქტორის ხარისხი გლობალური ინსტიტუციური დიზაინის, საერთაშორისო სამართლის, ადამიანის უფლებებისა და ჰუმანიტარული რეაგირების ექსპერტიზით. ბოლო დროს მან ჩაატარა ჯანმო-ს კოლაბორაციული კვლევა პანდემიისთვის მზადყოფნისა და რეაგირების ხარჯების შეფასების შესახებ და ინოვაციური დაფინანსების პოტენციალის შესახებ, რათა დაფაროს ამ ხარჯების ნაწილი. REPPARE-ის გუნდში მისი როლი იქნება პანდემიისთვის მზადყოფნისა და რეაგირების ახალ დღის წესრიგთან დაკავშირებული მიმდინარე ინსტიტუციური მოწყობის შესწავლა და მისი მიზანშეწონილობის დადგენა, გამოვლენილი რისკების ტვირთის, ალტერნატიული ხარჯების და წარმომადგენლობითი/სამართლიანი გადაწყვეტილების მიღებისადმი ერთგულების გათვალისწინებით.
ჟან მერლინ ფონ აგრისი
ჟან მერლინ ფონ აგრისი ლიდსის უნივერსიტეტის პოლიტიკისა და საერთაშორისო ურთიერთობების სკოლაში REPPARE-ის მიერ დაფინანსებული დოქტორანტია. მას აქვს განვითარების ეკონომიკის მაგისტრის ხარისხი, განსაკუთრებული ინტერესით სოფლის განვითარებაზე. ბოლო დროს, ის Covid-19 პანდემიის დროს არაფარმაცევტული ჩარევების მასშტაბისა და ეფექტების კვლევაზეა ორიენტირებული. REPPARE პროექტის ფარგლებში, ჟანი ყურადღებას გაამახვილებს იმ ვარაუდებისა და მტკიცებულებათა ბაზების შეფასებაზე, რომლებიც გლობალური პანდემიისთვის მზადყოფნისა და რეაგირების დღის წესრიგს უდევს საფუძვლად, განსაკუთრებული ყურადღება კი კეთილდღეობაზე გავლენას მოახდენს.
ყველა წერილის ნახვა
