ケイトリン・リバーズ
ケイトリン・リバーズ
リバーズ、 2017年頃
生まれる
アメリカ合衆国
その他の名前ケイトリン・イェートン
教育ニューハンプシャー大学( BS )バージニア工科大学( MPH、PhD )
職業疫学者
活動年数2014年現在
雇用主ジョンズ・ホプキンス大学ブルームバーグ公衆衛生大学院、ジョンズ・ホプキンス大学健康安全保障センター（現職）アメリカ陸軍

ケイトリン・M・リバーズは、ジョンズ・ホプキンス大学健康安全保障センターの上級研究員であり、ジョンズ・ホプキンス大学ブルームバーグ公衆衛生大学院の助教授でもあるアメリカの疫学者で、感染症対策の改善を専門としています。リバーズ氏は現在、 COVID-19パンデミックに対するアメリカの対応について研究しており、特に感染症のモデル化と予測を公衆衛生上の意思決定に組み込むことに重点を置いています。[ 1 ]

幼少期と教育

2011年、リバーズ氏はニューハンプシャー大学で人類学の学士号を取得し、医療人類学を専攻しました。[ 2 ]彼女は、人類学者で医師のポール・ファーマー氏の感染症撲滅活動について書かれたトレイシー・キダー氏の著書『Mountains Beyond Mountains 』を読んだことがきっかけで公衆衛生に興味を持つようになったと述べています。[ 3 ]

2013年、リバーズ氏はバージニア工科大学で感染症を専攻し、公衆衛生学修士号（MPH）を取得しました。2015年には、同大学で遺伝学、バイオインフォマティクス、計算生物学プログラムの博士号を取得し、計算疫学を専門としました。[ 4 ]彼女の論文は、ソーシャルメディアやGoogleの検索用語から収集されたデータなど、非伝統的な公開データソースを使用して、公衆衛生支援のために新興感染症をモデル化することについてでした。 [ 5 ]彼女は特に、鳥インフルエンザA（H7N9）、中東呼吸器症候群コロナウイルス（MERS-CoV）、およびエボラウイルス病（EVD）の発生に関連するデータに焦点を当てました。

キャリア

大学院在学中、リバーズはバージニア州ブラックスバーグにあるバージニア工科大学バイオコンプレキシティ研究所（旧バージニアバイオインフォマティクス研究所）で大学院研究助手として勤務し、インフルエンザAウイルス亜型H7N9、中東呼吸器症候群関連コロナウイルス、2014～2015年の西アフリカエボラウイルス流行（後者は米国国防総省と連携）など、新興感染症の感染症モデルを構築した。リバーズはエボラ流行時の唯一のデジタルデータリポジトリを維持管理した。この研究の一環として、疫学者向けのPythonツール、インターフェース、チュートリアルを開発した。[ 3 ]

2013年から2015年まで、リバーズ氏はアメリカ陸軍の民間疫学者として勤務しました。博士課程2年目には、科学、数学、そして変革のための研究（SMART）国防奨学金プログラムの一環として、アメリカ陸軍公衆衛生センターで勤務しました。 [ 3 ]リバーズ氏は陸軍の急性呼吸器疾患監視プログラムに携わり、陸軍のデータを用いて感染症の動向を監視・追跡し、発生場所を特定しました。

2017年、リバーズ氏はジョンズ・ホプキンス大学健康安全保障センターのシニアアソシエイト、およびジョンズ・ホプキンス大学ブルームバーグ公衆衛生大学院環境保健工学部の助教授に就任しました。彼女の研究は、感染症の発生をモデル化し、発生の進行過程、その軌跡、そして感染拡大を遅らせ、最終的には阻止するためにどのようなアプローチを取るべきかを理解することに重点を置いています。[ 6 ]リバーズ氏と同僚は、これらのモデリング手法を公衆衛生上の意思決定に統合し、「アウトブレイク科学」と呼ぶ学際的な分野にすることを提唱しています。[ 7 ]彼女は、国立気象局と同様の役割を果たし、危機時に疫学モデルの主要な情報源として機能し、この分野を発展させる国立感染症予報センターの設立を主張しています。[ 8 ]

COVID-19（新型コロナウイルス感染症

2019年後半に新型コロナウイルスが出現すると、リバーズ氏は計算疫学の専門知識を応用し、新型コロナウイルス以降の過去のアウトブレイクから入手可能なデータを使用して、米国におけるCOVID-19パンデミックの影響を予測した。彼女と同僚は、中国の2つの都市（武漢と広州）の集中治療室と入院患者のベッドの需要に関するデータを使用して、アウトブレイクが米国に拡大した場合の医療ニーズを予測した。[ 9 ] [ 10 ]彼らの分析では、武漢で発生したのと同規模のアウトブレイクが米国の都市で発生した場合、COVID-19患者のICUのニーズだけで病院の収容能力を超えると結論付けている。

リバーズ氏は、新たなデータが入手可能になるにつれてTwitterを使って自身の分析を伝え、パンデミックの軌跡に関する一般の理解を深めてきた。彼女はマサチューセッツ大学アマースト校の研究者らと協力し、インフルエンザではないインフルエンザ様疾患の傾向を分析し、3月にはCOVID-19の発生率と一致する可能性のある異常な活動を発見した。この研究では、このデータが本当にSARS-CoV-2が米国で広範な疾患を引き起こしていることを示すシグナルであるかどうかを判断するには、さらなる研究が必要であると結論付けている。[ 11 ]また、彼女は台湾、香港、シンガポールで発生したアウトブレイクの症候群監視データを分析し、そこで実施されていた封じ込め措置が実際には感染の「カーブを平坦化」し、感染を減らすのに効果的であることを発見した。[ 12 ] [ 13 ]

2020年3月、彼女はアメリカンエンタープライズ研究所を通じて、元FDA長官のスコット・ゴットリーブとマーク・マクレラン、元FDA首席補佐官のローレン・シルヴィス、公衆衛生専門家のクリスタル・ワトソンと共著で政策提言書を作成し、COVID-19パンデミックを受けて制限を安全に緩和する方法について段階的なタイムラインを示した。[ 14 ] [ 15 ]この計画では4つのフェーズの概要が示され、疫学の証拠に基づいて、1つのフェーズから次のフェーズに移行するトリガーが設定されている。この政策提言に先立つ論説で、ゴットリーブとリバーズ両氏は、都市全体を隔離する必要はないと主張し、その代わりに政府当局は市中感染を減らすために国全体でよく調整された緩和策に焦点を当てるべきだと主張した。[ 16 ]これらの緩和策には、閉鎖や医療費によって経済的に影響を受ける人々への救済も含まれている。

オープンサイエンス

リバーズ氏は、特に公衆衛生と健康安全保障の問題に関して、オープンサイエンス運動の提唱者である。2014年にエボラ出血熱の流行のモデル化を始めたとき、保健省が公開したデータを機械可読形式に変換し、ソフトウェアとコードの共同作業のためのオープンリポジトリであるGitHubで公開共有した。 [ 17 ]ジカウイルスの発生を受けて、彼女は、公衆衛生上の緊急事態への備えを最大限にするためにデータ共有を標準にすることの重要性に関する展望記事を共同執筆し、共有のためのデータ標準の必要性などの課題と潜在的な解決策を概説した。[ 18 ] [ 19 ]彼女はまた、Twitterから得られたデータに特に焦点を当て、公開されているデータの分析と報告に関する研究基準の倫理的枠組みの開発にも取り組んできた。[ 20 ]

賞と栄誉

選りすぐりの作品と出版物

ロゴ
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参考文献

  1. ^シャピロ、アリ、リバーズ、ケイトリン（2020年4月17日）。「疫学者が国の再開に必要なことに答える」オール・シングス・コンシダレード、NPR。
  2. ^学部生研究会議：2011年4月15～30日（PDF）。ニューハンプシャー州ダーラム：ニューハンプシャー大学。2011年。31ページ。 2021年8月27日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2020年4月19日閲覧。ケイトリン・リバーズ、人類学；ニューハンプシャー州農村部における小児肥満の調査
  3. ^ a b c d「元学生が陸軍公衆衛生センターでやりがいのあるキャリアを始める」アメリカ陸軍。2015年9月23日。
  4. ^ Rivers, Caitlin M. (2015年3月16日).公衆衛生上の意思決定支援のための新興感染症モデリング（遺伝学、バイオインフォマティクス、計算生物学博士論文）. ブラックスバーグ、バージニア州：バージニア工科大学. hdl : 10919/52023 .オープンアクセスアイコン
  5. ^ Young, Sean D.; Rivers, Caitlin; Lewis, Bryan (2014年6月). 「HIV感染の検出と遠隔モニタリングのためのリアルタイムソーシャルメディア技術の利用法」 .予防医学. 63 : 112–115 . doi : 10.1016/j.ypmed.2014.01.024 . PMC 4031268. PMID 24513169 .  ウィキデータ（）
  6. ^ Greenfieldboyce, Nell (2020年3月4日). 「COVID-19の拡散に関するコンピューターモデリングがウイルス対策にどのように役立つか」 . NPR.org . 2020年3月29日閲覧。
  7. ^ Rivers, Caitlin; Chretien, Jean-Paul; Riley, Steven; Pavlin, Julie A.; Woodward, Alexandra; Brett-Major, David; Maljkovic Berry, Irina; Morton, Lindsay; Jarman, Richard G.; Biggerstaff, Matthew; Johansson, Michael A. (2019-07-15). 「アウトブレイク科学を用いた疫病流行期におけるモデル活用の強化」 . Nature Communications . 10 (1): 3102. Bibcode : 2019NatCo..10.3102R . doi : 10.1038/ s41467-019-11067-2 . ISSN 2041-1723 . PMC 6629683. PMID 31308372 .   
  8. ^ Enserink, Martin; Kupferschmidt, Kai (2020年3月25日). 「生と死の数学：疾病モデルが国家閉鎖やその他のパンデミック政策をどのように形作るか」 Science | AAAS . 2020年3月29日閲覧。
  9. ^ Li, Ruoran; Rivers, Caitlin; Tan, Qi; Murray, Megan B.; Toner, Eric; Lipsitch, Marc (2020-03-10). 「米国におけるCOVID-19の入院患者およびICUベッドの需要：中国の都市からの教訓」ハーバード大学DASH研究センター.
  10. ^ "「『曲線を平坦化すること』がコロナウイルスの感染拡大を遅らせる世界最善の策かもしれない」。STAT 。 2020年3月11日。 2020年3月30日閲覧。
  11. ^ Schnirring, Lisa (2020年3月14日). 「米国、パンデミック対応で更なる大規模措置を講じる; 欧州のCOVID-19感染者数急増」 .ミネソタ大学感染症研究政策センター.
  12. ^ブランズウェル、ヘレン（2020年3月20日）「一部の国はいかにしてコロナウイルスに打ち勝っているか」ボストン・グローブ紙。
  13. ^ 「コロナウイルスのパンデミックとソーシャルディスタンスはいつ終わるのか？」サイエンスニュース2020年3月24日 2020年3月30日閲覧。
  14. ^マッギンリー、ローリー、ワン、ウィリアム（2020年3月29日） 「専門家ら、コロナウイルス制限を安全に緩和するための計画に合意」ワシントン・ポスト。
  15. ^ 「国家コロナウイルス対応：再開へのロードマップ」アメリカンエンタープライズ研究所 - AEI 2020年3月29日閲覧。
  16. ^ゴットリーブ、スコット、リバーズ、ケイトリン・M. 「オピニオン｜都市の隔離は必要ない。しかし、COVID-19への迅速かつ協調的な対応は不可欠だ」ワシントン・ポスト。 2020年3月29日閲覧。
  17. ^ Perkel, Jeffrey (2016年10月6日). 「民主的なデータベース：GitHub上の科学」 . Nature News . 538 (7623): 127– 128. Bibcode : 2016Natur.538..127P . doi : 10.1038/538127a . PMID 27708327 . 
  18. ^ジャン＝ポール・クレティエン、ケイトリン・M・リバーズ、マイケル・A・ヨハンソン (2016年8月16日). 「公衆衛生上の緊急事態に備えるためのデータ共有の日常化」 . PLOS Medicine . 13 (8) e1002109. doi : 10.1371/journal.pmed.1002109 . ISSN 1549-1676 . PMC 4987038. PMID 27529422 .   
  19. ^ 「ジカ熱とエボラ熱、オープンな公衆衛生データ共有の必要性を強調」 FierceHealthcare 、 2016年8月17日。 2020年3月30日閲覧。
  20. ^ Rivers, Caitlin M.; Lewis, Bryan L. (2014-08-21). 「ビッグデータの世界における倫理的研究基準」 . F1000Research . 3 : 38. doi : 10.12688/f1000research.3-38.v2 . ISSN 2046-1402 . 
  21. ^バイオセキュリティ・イニシアチブにおける新興リーダー：2015年度年鑑（PDF）健康安全保障センター 2015年 31ページ
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