Kinh nghiệm ở Ghana cho thấy điểm yếu ở cấp địa phương có thể làm chậm phát hiện và phản ứng khi ổ dịch bùng phát. Nhân viên thú y Stephen Dormateiha Bazilma lấy mẫu, niêm phong bằng túi nhựa rồi gửi bằng phương tiện công cộng tới Tamale và Accra để xét nghiệm; khi vận chuyển chậm, ông để mẫu trong tủ lạnh. Ông cũng gặp vấn đề khi nông dân đôi khi từ chối trả phí xét nghiệm.
Tình trạng này không hiếm ở châu Phi. Ở Kenya có các đợt bùng phát bệnh than liên quan tới ăn thịt nhiễm bệnh, và dịch tả heo châu Phi ảnh hưởng tới người nuôi lợn ở Côte d’Ivoire, Ghana và Kenya. Các đợt bùng phát lan nhanh vì an toàn sinh học kém, chăn thả tự do, bán panik gia súc ốm và thiếu bồi thường cho nông dân.
Africa CDC đã phát triển các khuôn khổ One Health và hướng dẫn, nhưng triển khai còn gặp khó: lãnh đạo chính trị yếu, nhiệm vụ phân mảnh, chia sẻ dữ liệu kém, tài trợ hạn chế và sự tham gia cộng đồng chưa đủ. Các nhà nghiên cứu khuyên cần xét nghiệm phân tán, phòng thí nghiệm di động và đội phản ứng nhanh, cùng quản trị địa phương mạnh và tài trợ bền vững.
Từ khó
- điểm yếu — khía cạnh kém hiệu quả hoặc dễ bị tổn thất
- phản ứng — hành động đáp lại khi có vấn đề
- niêm phong — đóng kín để giữ nguyên tình trạng mẫu
- xét nghiệm — kiểm tra mẫu để tìm dấu bệnh
- an toàn sinh học — biện pháp để ngăn lây lan mầm bệnh
- bán panik — bán nhanh vì sợ bị thiệt hại
- bồi thường — trả tiền cho người bị thiệt hại
- triển khai — bắt đầu thực hiện một kế hoạch hoặc chương trình
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn nghĩ tại sao nông dân đôi khi từ chối trả phí xét nghiệm? Hãy nêu một hoặc hai lý do.
- Những biện pháp được nêu trong bài (ví dụ: phòng thí nghiệm di động) theo bạn dễ thực hiện ở nơi bạn sống không? Vì sao hoặc vì sao không?
- Quản trị địa phương mạnh có thể giúp phát hiện và phản ứng với dịch sớm như thế nào?
Bài viết liên quan
Cảm biến nhà và AI giám sát sức khỏe người mắc ALS
Nhóm tại University of Missouri thử nghiệm hệ thống cảm biến trong nhà kết hợp trí tuệ nhân tạo để theo dõi thay đổi chức năng ở người mắc xơ cứng teo cơ một bên (ALS). Dự án xác minh dữ liệu rồi phát triển mô hình dự báo và tích hợp cảnh báo vào chăm sóc lâm sàng.
