مراقبة الصحة العامة

تُعرّف منظمة الصحة العالمية (WHO) نظام مراقبة الصحة العامة (ويُسمى أيضاً المراقبة الوبائية ، أو المراقبة السريرية ، أو المراقبة العرضية ) بأنه "الجمع والتحليل والتفسير المستمر والمنهجي للبيانات الصحية اللازمة لتخطيط وتنفيذ وتقييم ممارسات الصحة العامة ". [ 1 ] ويمكن استخدام نظام مراقبة الصحة العامة لتتبع المشكلات الصحية الناشئة في مراحلها المبكرة وإيجاد حلول فعّالة في الوقت المناسب. [ 1 ] وعادةً ما يُطلب من أنظمة المراقبة توفير معلومات حول زمان ومكان حدوث المشكلات الصحية والفئات المتضررة. [ 2 ]

يمكن أن تكون أنظمة ترصد الصحة العامة سلبية أو فعّالة. يتألف نظام الترصد السلبي من الإبلاغ المنتظم والمستمر عن الأمراض والحالات الصحية من قِبل جميع المرافق الصحية في منطقة معينة. أما نظام الترصد الفعّال، فيعتمد على زيارة المرافق الصحية ومراجعة مقدمي الرعاية الصحية والسجلات الطبية لتحديد مرض أو حالة صحية معينة. [ 3 ] تتميز أنظمة الترصد السلبي بأنها أقل استهلاكًا للوقت والتكلفة، ولكنها قد تُعرّض النظام لخطر عدم الإبلاغ عن بعض الأمراض. وتُعدّ أنظمة الترصد الفعّالة الأنسب في حالات الأوبئة أو عندما يكون هناك مرض مُستهدف للقضاء عليه. [ 3 ]

استُخدمت تقنيات مراقبة الصحة العامة على وجه الخصوص لدراسة الأمراض المعدية . وقد أنشأت العديد من المؤسسات الكبيرة، مثل منظمة الصحة العالمية ومراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها ، قواعد بيانات وأنظمة حاسوبية حديثة ( معلوماتية الصحة العامة ) قادرة على تتبع ورصد تفشي الأمراض الناشئة مثل الإنفلونزا ، ومتلازمة الالتهاب الرئوي الحاد (سارس) ، وفيروس نقص المناعة البشرية ، وحتى الإرهاب البيولوجي ، مثل هجمات الجمرة الخبيثة عام 2001 في الولايات المتحدة. [ 4 ]

تمتلك العديد من المناطق والبلدان سجلات خاصة بها للسرطان ، والتي ترصد معدل الإصابة بالسرطان لتحديد مدى انتشار هذه الأمراض وأسبابها المحتملة. [ 5 ]

تُدمج أمراض أخرى، مثل الحالات الطارئة كالسكتة الدماغية والأمراض المزمنة كالسكري ، بالإضافة إلى المشكلات الاجتماعية كالعنف الأسري، بشكل متزايد في قواعد البيانات الوبائية المعروفة بسجلات الأمراض. ويُجرى تحليل التكلفة والعائد على هذه السجلات لتحديد التمويل الحكومي المخصص للبحوث والوقاية.

تُستخدم حاليًا أنظمة قادرة على أتمتة عملية تحديد الآثار الجانبية للأدوية، ويجري مقارنتها بالتقارير الكتابية التقليدية لهذه الآثار. [ 6 ] تتداخل هذه الأنظمة مع مجال المعلوماتية الطبية، وتنتشر بسرعة في المستشفيات، وتحظى بموافقة المؤسسات المشرفة على مقدمي الرعاية الصحية (مثل اللجنة المشتركة لاعتماد منظمات الرعاية الصحية في الولايات المتحدة). وتتمحور قضايا تحسين الرعاية الصحية حول مراقبة أخطاء الأدوية داخل المؤسسات. [ 7 ]

المراقبة المتلازمية

المراقبة المتلازمية هي تحليل البيانات الطبية للكشف عن تفشي الأمراض أو توقع حدوثه . ووفقًا لتعريف مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها، فإن مصطلح "المراقبة المتلازمية" يشير إلى المراقبة التي تستخدم البيانات الصحية التي تسبق التشخيص، والتي تدل على احتمال كافٍ لوجود حالة أو تفشي مرض يستدعي استجابة صحية عامة إضافية. وعلى الرغم من أن المراقبة المتلازمية استُخدمت تاريخيًا لتوجيه التحقيق في الحالات المحتملة، إلا أن فائدتها في الكشف عن تفشي الأمراض المرتبطة بالإرهاب البيولوجي يجري استكشافها بشكل متزايد من قبل مسؤولي الصحة العامة. [ 8 ]

قد لا تكون المؤشرات الأولى لتفشي المرض أو الهجوم الإرهابي البيولوجي هي التشخيص النهائي للطبيب أو المختبر. [ 9 ]

باستخدام تفشي الإنفلونزا العادي كمثال، بمجرد أن يبدأ التفشي في التأثير على السكان، قد يتصل بعض الأشخاص بالعمل/المدرسة بحجة المرض، وقد يزور آخرون الصيدلية ويشترون الأدوية بدون وصفة طبية، وسيزور آخرون عيادة الطبيب، وقد يعاني آخرون من أعراض شديدة لدرجة أنهم يتصلون برقم الطوارئ أو يذهبون إلى قسم الطوارئ .

تراقب أنظمة الترصد المتلازمي البيانات من سجلات التغيب عن المدارس، وأنظمة الاتصال في حالات الطوارئ، وسجلات مبيعات الأدوية التي تُصرف بدون وصفة طبية في المستشفيات، وعمليات البحث على الإنترنت، ومصادر بيانات أخرى للكشف عن أنماط غير معتادة. عند رصد ارتفاع مفاجئ في النشاط في أي من الأنظمة الخاضعة للمراقبة، يتم تنبيه علماء الأوبئة المتخصصين في الأمراض وخبراء الصحة العامة إلى احتمال وجود مشكلة. [ 10 ]

إنّ الوعي المبكر والاستجابة السريعة لهجوم إرهابي بيولوجي من شأنهما إنقاذ العديد من الأرواح، وربما وقف أو إبطاء انتشار الوباء. تراقب أنظمة المراقبة المتلازمية الأكثر فعالية هذه الأنظمة تلقائيًا في الوقت الفعلي، ولا تتطلب من الأفراد إدخال معلومات منفصلة (إدخال بيانات ثانوي)، وتتضمن أدوات تحليلية متقدمة، وتجمع البيانات من أنظمة متعددة، عبر الحدود الجغرافية السياسية، وتتضمن عملية تنبيه آلية. [ 11 ]

اقترح غونتر إيزنباخ نظامًا للمراقبة العرضية يعتمد على استعلامات البحث ، وبدأ العمل على هذا النظام في عام 2004. [ 12 ] واستلهامًا من هذه التجارب المبكرة المشجعة، أطلقت جوجل خدمة "مؤشرات الإنفلونزا " [ 13 ] في عام 2008. ويُعتبر ازدياد عمليات البحث المتعلقة بالإنفلونزا مؤشرًا على ارتفاع نشاطها. وقد تطابقت النتائج، التي نُشرت في مجلة "نيتشر" ، بشكل كبير مع بيانات مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها، بل وسبقتها بأسبوع إلى أسبوعين. [ 14 ] ومع ذلك، فقد تبين أن النهج الأصلي وراء "مؤشرات الإنفلونزا" كان يعاني من أوجه قصور متعددة في النمذجة، مما أدى إلى أخطاء كبيرة في تقديراته. [ 15 ] وفي الآونة الأخيرة، تم اقتراح سلسلة من المناهج الخطية وغير الخطية الأكثر تطورًا لنمذجة الإنفلونزا من استعلامات بحث جوجل. [ 16 ] وامتدادًا لعمل جوجل، ابتكر باحثون من مختبر الأنظمة الذكية ( جامعة بريستول ، المملكة المتحدة) برنامج "كاشف الإنفلونزا". [ 17 ] أداة عبر الإنترنت تعتمد على أساليب استرجاع المعلومات والتحليل الإحصائي، وتستخدم محتوى تويتر للتنبؤ بمعدلات الإصابة بالإنفلونزا في المملكة المتحدة. [ 18 ]

الأساليب الرقمية

يعتمد الرصد الرقمي للصحة العامة بشكل كبير على عدد من الأساليب، أهمها استخدام بيانات البحث على مواقع مثل جوجل وويكيبيديا، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي على منصات مثل فيسبوك وتويتر، ومواقع الرصد التشاركي مثل Flu Near You وInfluenzanet. ومع ذلك، فقد اتسع نطاق مصادر البيانات المناسبة لرصد الأمراض مع تحول مختلف المجالات إلى الرقمنة؛ فاليوم، يمكن استخدام سجلات الحضور المدرسي، وبيانات حالات دخول الطوارئ في المستشفيات، وحتى بيانات المبيعات، لأغراض الرصد العرضي للأمراض. توفر بيانات البحث معلومات غير مباشرة عن الصحة العامة، بينما توفر الطريقتان الأخيرتان معلومات مباشرة. [ 19 ]

تجميعات البحث

تُستخدم بيانات البحث المجمعة بكثرة لتتبع الإنفلونزا ونمذجتها. ومن الأمثلة الشائعة على ذلك خدمة " مؤشرات الإنفلونزا من جوجل " [ 20 ] ، التي أُطلقت لأول مرة عام 2008. [ 19 ] كما استُخدمت ويكيبيديا، على الرغم من أنها قد تكون عرضة لـ"التشويش"، كونها مصدرًا شائعًا للمعلومات الصحية سواء كان المستخدم مريضًا أم لا. [ 21 ] خلال جائحة كوفيد-19، طُوّرت منهجية جديدة لنمذجة انتشار كوفيد-19 بناءً على نشاط البحث على الإنترنت. [ 22 ] وقد استخدمت هيئة الصحة العامة في إنجلترا هذه المنهجية أيضًا كإحدى نقاط النهاية للمراقبة العرضية.

وسائل التواصل الاجتماعي

من أمثلة مراقبة الصحة العامة عبر وسائل التواصل الاجتماعي منصة HealthTweets، التي تجمع البيانات من تويتر. [ 21 ] تُعتبر بيانات تويتر بالغة الأهمية لأبحاث الصحة العامة، إذ تسمح سياسات بياناتها بالوصول العام إلى 1% من عينات التغريدات الأصلية. كما يمكن تحديد الموقع الجغرافي للتغريدات، ما يُتيح نمذجة انتشار الأمراض المعدية. وتُعد تويتر المنصة الأكثر استخدامًا لمراقبة الصحة العامة. [ 19 ] خلال جائحة كوفيد-19 ، استخدم فيسبوك بيانات مُجمّعة ومجهولة المصدر جُمعت من منصاته لتوفير معلومات عن حركة الأفراد لنماذج الأمراض. كما أتاح للمستخدمين فرصة المشاركة في استبيان حول أعراض الأمراض من خلال جامعة كارنيجي ميلون . [ 23 ]

مواقع المراقبة

يُعدّ كلٌّ من "Flu Near You" و "Influenzanet" مثالين على أنظمة المراقبة الرقمية التي تعتمد على التعهيد الجماعي. يقوم كلا الموقعين بتجنيد المستخدمين للمشاركة في استطلاعات رأي حول أعراض الإنفلونزا. تأسس موقع "Influenzanet" عام 2009، ويعمل في عشر دول أوروبية. وكان سلفه منصة "Grote Griepmeting"، وهي منصة هولندية/بلجيكية أُطلقت عامي 2003 و2004. يُستخدم موقع "Flu Near You" في الولايات المتحدة. ومن الأمثلة الأخرى على مواقع المراقبة موقع "Dengue na Web"، الذي يُستخدم لمسح حمى الضنك في ولاية باهيا بالبرازيل. [ 19 ]

المراقبة القائمة على المختبرات

تتطلب بعض الحالات، وخاصة الأمراض المزمنة كداء السكري ، إدارة روتينية من خلال فحوصات مخبرية متكررة. ونظرًا لأن العديد من نتائج التحاليل المخبرية، على الأقل في أوروبا والولايات المتحدة، تُعالج تلقائيًا بواسطة أنظمة معلومات مخبرية محوسبة، فإن تجميع هذه النتائج في قواعد بيانات متخصصة أو سجلات الأمراض يُعد أمرًا سهلًا نسبيًا ومنخفض التكلفة. وعلى عكس معظم أنظمة المراقبة المتلازمية، التي تفترض استقلالية كل سجل عن غيره، يمكن نظريًا ربط البيانات المخبرية في الحالات المزمنة على مستوى المريض الفردي. فإذا أمكن مطابقة مُعرّفات المرضى، يُمكن تحليل سجل زمني لنتائج التحاليل المخبرية لكل مريض، بالإضافة إلى تجميعها على مستوى السكان.

تتيح سجلات المختبرات تحليل معدل الإصابة والانتشار للحالة المستهدفة، بالإضافة إلى رصد اتجاهات مستوى السيطرة عليها. فعلى سبيل المثال، احتفظ برنامج ممول من معاهد الصحة الوطنية الأمريكية يُسمى نظام معلومات داء السكري Vermedx [ 24 ] بسجل لقيم المختبرات الخاصة بمرضى السكري البالغين في ولاية فيرمونت وشمال ولاية نيويورك في الولايات المتحدة، متضمنًا نتائج مختبرية لعدة سنوات لآلاف المرضى. [ 25 ] شملت البيانات مقاييس السيطرة على مستوى السكر في الدم ( الهيموجلوبين السكري A1cوالكوليسترول ، ووظائف الكلى ( الكرياتينين في الدم وبروتين البول )، واستُخدمت لمراقبة جودة الرعاية على مستوى المريض، والعيادة، والمجتمع. ولأن البيانات احتوت على اسم كل مريض وعنوانه، فقد استُخدم النظام أيضًا للتواصل المباشر مع المرضى عندما أشارت بيانات المختبر إلى ضرورة التدخل. أدت نتائج الاختبارات غير الطبيعية إلى إرسال رسالة إلى المريض تقترح عليه اتخاذ إجراء مع مقدم الرعاية الصحية الخاص به. أما الاختبارات المتأخرة، فقد أدت إلى إرسال تذكيرات لإجراء المزيد من الفحوصات. كما يُصدر النظام تنبيهات وتذكيرات تتضمن نصائح قائمة على الإرشادات الطبية، بالإضافة إلى قائمة دورية بمرضى كل مُقدّم رعاية صحية، وتقريراً يُلخص الحالة الصحية للسكان. وقد أظهرت التقييمات السريرية والاقتصادية للنظام، بما في ذلك تجربة سريرية عشوائية واسعة النطاق ، تحسّناً في الالتزام بإرشادات الممارسة الطبية، وانخفاضاً في الحاجة إلى خدمات أقسام الطوارئ والمستشفيات، فضلاً عن انخفاض التكاليف الإجمالية لكل مريض. [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] وقد تم تسويق النظام وتوزيعه على الأطباء وشركات التأمين وأصحاب العمل وغيرهم من المسؤولين عن رعاية المرضى المصابين بأمراض مزمنة. ويجري حالياً توسيع نطاق استخدامه ليشمل حالات أخرى، مثل أمراض الكلى المزمنة .

يُستخدم نظام مشابه، وهو سجلّ نيويورك لمستوى السكر التراكمي (A1C) [ 29 ] ، لمراقبة ما يُقدّر بنحو 600,000 مريض سكري في مدينة نيويورك ، مع أنه، على عكس نظام معلومات السكري في فيرمونت، لا يسمح باستبعاد بيانات المرضى من قاعدة بيانات مدينة نيويورك. وقد ربطت إدارة الصحة والصحة العقلية في مدينة نيويورك خدمات إضافية للمرضى بالسجلّ، مثل المعلومات الصحية وتحسين الوصول إلى خدمات الرعاية الصحية. وبحلول أوائل عام 2012، احتوى السجلّ على أكثر من 10 ملايين نتيجة فحص لـ 3.6 مليون شخص. ورغم أن الهدف منه هو تحسين النتائج الصحية والحدّ من مضاعفات مرض السكري [ 30 ] ، إلا أنه لم يُجرَ تقييم رسمي له حتى الآن.

في مايو 2008، وافق مجلس مدينة سان أنطونيو بولاية تكساس على إنشاء سجلّ الهيموجلوبين السكري (A1C) لمقاطعة بيكسار . وبموجب تفويض من الهيئة التشريعية لولاية تكساس ووزارة الصحة بالولاية، قامت منطقة سان أنطونيو الصحية الحضرية [ 31 ] بتنفيذ السجلّ الذي استقى نتائجه من جميع المختبرات السريرية الرئيسية في سان أنطونيو. وتوقف البرنامج في عام 2010 بسبب نقص التمويل.

يختلف الترصد المختبري عن الترصد الشامل للسكان، إذ يقتصر على رصد المرضى الذين يتلقون العلاج الطبي ويخضعون بالتالي لفحوصات مخبرية. ولهذا السبب، لا يكشف عن المرضى الذين لم يخضعوا للفحص مطلقًا. لذا، يُعدّ الترصد المختبري أنسب لإدارة الجودة وتحسين الرعاية الصحية منه للرصد الوبائي للسكان أو منطقة جغرافية محددة.

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 مراقبة الصحة العامة ، منظمة الصحة العالمية (تم الاطلاع عليها في 14 يناير 2016).
  2. كيفز ، ر. و. (2004). موسوعة المدينة . روتليدج. ص 548. ISBN  978-0-415-25225-6.
  3. ١ ٢ منظمة الصحة العالمية. "مراقبة الأمراض التي يمكن الوقاية منها باللقاحات" . منظمة الصحة العالمية: التحصين واللقاحات والمستحضرات البيولوجية . مؤرشف من الأصل في ١ أبريل ٢٠١٤. تم الاطلاع عليه في ١٩ أكتوبر ٢٠١٦ .
  4. مورغان، أو دبليو؛ بينر، آر دبليو (2010). مراقبة الأمراض المعدية . دار النشر الأكاديمية. doi : 10.1016/B978-012373944-5.00209-1 .
  5. وايت، ماري سي؛ بابكوك، فرانسيس؛ هايز، نيكي إس؛ ماريوتو، أنجيلا بي؛ وونغ، فاي إل؛ كولر، بيتسي إيه؛ وير، هانا كيه. (15 ديسمبر 2017). "تاريخ واستخدام بيانات سجلات السرطان من قبل برامج مكافحة السرطان التابعة للصحة العامة في الولايات المتحدة" . مجلة السرطان . 123 (ملحق 24): 4969-4976 . doi : 10.1002/cncr.30905 . ISSN 0008-543X . PMC 5846186. PMID 29205307 .   
  6. كيلبريدج، بي. إم.، كامبل، يو. سي.، كوزارت، إتش. بي.، موجراد، إم. جي. (يوليو-أغسطس 2006). " المراقبة الآلية للأحداث الدوائية الضارة في مستشفى مجتمعي ومركز طبي أكاديمي" . مجلة الجمعية الأمريكية للمعلوماتية الطبية . 13 (4): 372-377 . doi : 10.1197/jamia.M2069 . PMC 1513675. PMID 16622159 .  
  7. disa.milملف PDF
  8. "webcitation.org" . webcitation.org. مؤرشف من الأصل في 24 يونيو 2003. تم الاطلاع عليه في 18 أبريل 2014 .
  9. هينينغ كيه جيه (سبتمبر 2004). "ما هي المراقبة المتلازمية؟" . ملاحق MMWR . 53 : 5-11 . PMID 15714620 . 
  10. ووكر، مارك (2023). علم الأوبئة الرقمي: مقدمة في مراقبة الأمراض باستخدام البيانات الرقمية . شيفيلد، المملكة المتحدة: دار سيكلبروك للنشر. ISBN 978-1-4709-2036-4.
  11. "المراقبة المتلازمية: نهج تطبيقي للكشف عن تفشي الأمراض" . مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها في الولايات المتحدة. 13 يناير 2006. مؤرشف من الأصل في 20 يناير 2007.
  12. إيزنباخ، ج. (2006). "علم المعلومات الوبائية: تتبع عمليات البحث المتعلقة بالإنفلونزا على الإنترنت لأغراض المراقبة المتلازمية" . وقائع الندوة السنوية لجمعية المعلوماتية الطبية الأمريكية. ندوة جمعية المعلوماتية الطبية الأمريكية . 2006 : 244-248 . PMC 1839505. PMID 17238340 .  
  13. "مؤشرات جوجل للإنفلونزا" . Google.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 18-04-2014 .
  14. جينسبيرغ ج، محبي م.ح، باتيل ر.س، برامر ل، سمولينسكي م.س، بريليانت ل (فبراير 2009). "الكشف عن أوبئة الإنفلونزا باستخدام بيانات استعلام محرك البحث" . مجلة نيتشر . 457 (7232): 1012-1014 . رمز Bibcode : 2009Natur.457.1012G . doi : 10.1038/nature07634 . ​​PMID 19020500. S2CID 125775 .  
  15. ليزر د، كينيدي ر، كينغ ج، فيسبيغاني أ (2014). "مثل إنفلونزا جوجل: مآزق تحليل البيانات الضخمة" . مجلة ساينس . 343 (6176): 1203-1205 . Bibcode : 2014Sci...343.1203L . doi : 10.1126/science.1248506 . PMID 24626916. S2CID 206553739 .  
  16. لامبوس، ف.، ميلر، أ.س.، كروسان، س.، ستيفانسن، س. (أغسطس 2015). "تطورات في التنبؤ الفوري بمعدلات الإصابة بأمراض شبيهة بالإنفلونزا باستخدام سجلات استعلامات البحث" . التقارير العلمية . 5 12760. Bibcode : 2015NatSR...512760L . doi : 10.1038/srep12760 . PMC 4522652. PMID 26234783 .  
  17. "كاشف الإنفلونزا - تتبع الأوبئة على تويتر" . GeoPatterns.enm.bris.ac.uk . تاريخ الاسترجاع: 18 أبريل 2014 .
  18. لامبوس ف، دي بي ت، كريستيانيني ن (2010). كاشف الإنفلونزا - تتبع الأوبئة على تويتر . المؤتمر الأوروبي لعلم الأحياء الدقيقة السريرية وعلم الأمراض. الصفحات 599-602 . doi : 10.1007/978-3-642-15939-8_42 . 
  19. 1 2 3 4 أييلو إيه إي، رينسون إيه، زيفيتش بي إن (أبريل 2020). "مراقبة الأمراض عبر وسائل التواصل الاجتماعي والإنترنت من أجل الصحة العامة" . المراجعة السنوية للصحة العامة . 41 : 101-118 . doi : 10.1146/annurev-publhealth-040119-094402 . PMC 7959655. PMID 31905322 .  
  20. براونشتاين، جون س.؛ فرايفيلد، كلارك س.؛ مادوف، لورانس س. (21 مايو 2009). "الكشف الرقمي عن الأمراض - تسخير الإنترنت لمراقبة الصحة العامة" . مجلة نيو إنجلاند الطبية . 360 (21): 2153-2157 . doi : 10.1056/NEJMp0900702 . ISSN 0028-4793 . PMC 2917042. PMID 19423867 .   
  21. شارب، جيه دي، وهوبكنز، آر إس، وكوك، آر إل، وسترايلي، سي دبليو (أكتوبر 2016). " تقييم جوجل وتويتر وويكيبيديا كأدوات لمراقبة الإنفلونزا باستخدام تحليل نقطة التغيير البايزي: دراسة مقارنة" . مجلة JMIR للصحة العامة والمراقبة . 2 ( 2): e161. doi : 10.2196/publichealth.5901 . PMC 5095368. PMID 27765731 .  
  22. لامبوس ف، ماجومدر م س، يوم-توف إ، وآخرون (2021). "تتبع كوفيد-19 باستخدام البحث عبر الإنترنت" . مجلة npj للطب الرقمي . 4 (17): 17. arXiv : 2003.08086 . doi : 10.1038/s41746-021-00384- w . PMC 7870878. PMID 33558607 .   
  23. نيوتن، سي (6 أبريل 2020). "فيسبوك يبدأ بمشاركة المزيد من بيانات الموقع مع باحثي كوفيد-19 ويطلب من المستخدمين الإبلاغ عن الأعراض بأنفسهم" . ذا فيرج . تم الاطلاع عليه في 2 سبتمبر 2020 .
  24. "نظام معلومات فيرميدكس لمرض السكري" . vermedx.com. مؤرشف من الأصل بتاريخ 2011-02-02 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2014-04-18 .
  25. ماكلين سي دي، ليتنبرغ بي، غانيون إم (أبريل 2006). "دعم اتخاذ القرارات بشأن مرض السكري: التجربة الأولية مع نظام معلومات مرض السكري في فيرمونت" . المجلة الأمريكية للصحة العامة . 96 (4). Ajph.org: 593-595 . doi : 10.2105/AJPH.2005.065391 . PMC 1470550. PMID 16507723 .  
  26. ليتنبرغ ب، ماكلين سي دي، زيغاروفسكي ك، درابولا بي إتش، دنكان جيه إيه، فرانك سي آر (مارس 2009). "نظام معلومات فيرميدكس لمرض السكري يقلل من استخدام الرعاية الصحية" . المجلة الأمريكية للرعاية الصحية المُدارة . 15 (3): 166-170 . PMID 19298097 . 
  27. ماكلين سي دي، غانيون إم، كالاس بي، ليتنبرغ بي (ديسمبر 2009). "نظام معلومات مرض السكري في فيرمونت: تجربة عشوائية عنقودية لنظام دعم القرار القائم على السكان" . مجلة الطب الباطني العام . 24 (12): 1303-1310 . doi : 10.1007/s11606-009-1147-x . PMC 2787948. PMID 19862578 .  
  28. خان س، ماكلين سي دي، ليتنبرغ ب (يوليو 2010). "تأثير نظام معلومات مرض السكري في فيرمونت على استخدام غرف المرضى الداخليين والطوارئ: نتائج تجربة عشوائية" . بحوث نتائج الصحة في الطب . 1 (1): e61– e66. doi : 10.1016/j.ehrm.2010.03.002 . PMC 2958673. PMID 20975923 .  
  29. "الوقاية من داء السكري ومكافحته" . سجل A1C لمدينة نيويورك . مدينة نيويورك. مؤرشف من الأصل في 9 يونيو 2007.
  30. فريدن، تي آر (سبتمبر 2008). "نظام الإبلاغ عن مرض السكري في مدينة نيويورك يُساعد المرضى والأطباء" . المجلة الأمريكية للصحة العامة . 98 (9). Ajph.aphapublications.org: 1543–4 ، رد المؤلف 1544. doi : 10.2105/AJPH.2008.142026 . PMC 2509589. PMID 18633070 .  
  31. "منطقة الصحة الحضرية" . Sanantonio.gov . تم الاطلاع عليه بتاريخ 18-04-2014 .