وصفات جديدة

شيكاغو باستخدام تويتر لمراقبة الأمراض المنقولة بالغذاء

شيكاغو باستخدام تويتر لمراقبة الأمراض المنقولة بالغذاء

تستخدم شيكاغو قوة تويتر لتتبع انتشار الأمراض المنقولة بالغذاء عبر المدينة.

تستفيد إدارة الصحة العامة في شيكاغو من براعة Twitter في مراقبة المدينة بحثًا عن المطاعم التي قد تحتاج إلى فحوصات صحية ، وفقًا لتقارير PopSci.

ساعد روبوت تويتر المخصص للإدارة ، ونموذج الشكاوى عبر الإنترنت ، حتى الآن في تحديد 133 مطعمًا لإجراء عمليات التفتيش على مدى 10 أشهر. من بين هذه المطاعم ، فشل 21 في التفتيش ، و 33 آخر مرت بمخالفات "خطيرة أو خطيرة".

وفقًا لدراسة من مراكز السيطرة على الأمراض ، تتبعت Foodborne Chicago رسائل Twitter التي تضمنت عبارة "التسمم الغذائي" لتحديد "حالات معينة من الأشخاص الذين يعانون من شكاوى من الأمراض المنقولة بالغذاء".

بعد ذلك ، "تمت مراجعة التغريدات التي تم تحديدها بواسطة الخوارزمية من قبل موظفي المشروع بحثًا عن مؤشرات للأمراض المنقولة بالغذاء (مثل تقلصات المعدة أو الإسهال أو القيء) من الطعام المعد خارج المنزل. قدم موظفو المشروع ملاحظات حول ما إذا كانت كل تغريدة تتناسب مع المعايير ، مما يتيح لخوارزمية تحديد التغريدات للتعلم وتصبح أكثر فعالية بمرور الوقت ".

بناءً على نجاح روبوت Twitter ، تعمل شيكاغو الآن مع إدارات الصحة في بوسطن ونيويورك لقياس فائدة برنامج مماثل في تلك المدن.

للحصول على آخر تحديثات الطعام والشراب ، قم بزيارة موقعنا أخبار الغذاء صفحة.

كارين لو محرر مشارك في The Daily Meal. تابعها على تويتر تضمين التغريدة.


نموذج الكمبيوتر أكثر دقة في تحديد المصادر المحتملة للأمراض المنقولة عن طريق الأغذية من الطرق التقليدية

بوسطن ، ماساتشوستس - كان نموذج الكمبيوتر الجديد الذي يستخدم التعلم الآلي وبيانات البحث والموقع غير المحددة والمجمعة من مستخدمي Google الذين قاموا بتسجيل الدخول أكثر دقة بشكل ملحوظ في تحديد المطاعم التي يحتمل أن تكون غير آمنة عند مقارنتها بالطرق الحالية لشكاوى المستهلكين وعمليات التفتيش الروتينية ، وفقًا إلى بحث جديد بقيادة Google و Harvard TH مدرسة تشان للصحة العامة. تشير النتائج إلى أن النموذج يمكن أن يساعد في تحديد الثغرات في سلامة الأغذية في الوقت الفعلي تقريبًا.

"الأمراض التي تنقلها الأغذية شائعة ومكلفة ، وتضع آلاف الأمريكيين في غرف الطوارئ كل عام. هذه التقنية الجديدة ، التي طورتها Google ، يمكن أن تساعد المطاعم وإدارات الصحة المحلية في العثور على المشاكل بسرعة أكبر ، قبل أن تصبح مشاكل صحية عامة أكبر "، كما قال المؤلف المقابل أشيش جها ، ك. لي أستاذ الصحة العالمية في كلية هارفارد تشان ومدير معهد هارفارد للصحة العالمية.

تم نشر الدراسة على الإنترنت في 6 نوفمبر 2018 في الطب الرقمي npj.

تعد الأمراض المنقولة بالغذاء مشكلة مستمرة في الولايات المتحدة ، وتعتمد الأساليب الحالية من قبل المطاعم والإدارات الصحية المحلية لتحديد تفشي المرض في المقام الأول على شكاوى المستهلكين أو عمليات التفتيش الروتينية. يمكن أن تكون هذه الأساليب بطيئة ومرهقة ، وغالبًا ما تؤدي إلى تأخر الاستجابة وزيادة انتشار المرض.

لمواجهة أوجه القصور هذه ، طور باحثو Google نموذجًا تعليميًا آليًا وعملوا مع جامعة هارفارد لاختباره في شيكاغو ولاس فيجاس. يعمل النموذج من خلال التصنيف الأول لطلبات البحث التي يمكن أن تشير إلى الأمراض المنقولة بالغذاء ، مثل "تقلصات المعدة" أو "الإسهال". يستخدم النموذج بعد ذلك بيانات سجل المواقع المجمعة وغير المحددة الهوية من الهواتف الذكية للأشخاص الذين اختاروا حفظها ، لتحديد المطاعم التي زارها الأشخاص الذين يبحثون عن هذه المصطلحات مؤخرًا.

تم بعد ذلك إعطاء الإدارات الصحية في كل مدينة قائمة بالمطاعم التي حددها النموذج على أنها مصادر محتملة للأمراض المنقولة عن طريق الأغذية. ستقوم المدينة بعد ذلك بإرسال مفتشين صحيين إلى هذه المطاعم ، على الرغم من أن مفتشي الصحة لم يعرفوا ما إذا كان هذا النموذج الجديد أو الأساليب التقليدية هو الذي دفعهم للتفتيش. خلال فترة الدراسة ، واصلت الإدارات الصحية اتباع إجراءات التفتيش المعتادة أيضًا.

في شيكاغو ، حيث تم نشر النموذج بين نوفمبر 2016 ومارس 2017 ، طلب النموذج 71 عملية فحص. ووجدت الدراسة أن معدل المطاعم غير الآمنة بين تلك التي تم اكتشافها بواسطة النموذج كان 52.1٪ مقارنة بـ 39.4٪ بين عمليات التفتيش التي أطلقها نظام قائم على الشكاوى. أشار الباحثون إلى أن شيكاغو لديها واحد من أكثر برامج المراقبة تقدمًا في البلاد وتستخدم بالفعل تقنيات التنقيب على وسائل التواصل الاجتماعي ، ومع ذلك أثبت هذا النموذج الجديد أنه أكثر دقة في تحديد المطاعم التي لديها انتهاكات لسلامة الغذاء.

في لاس فيجاس ، تم نشر النموذج بين مايو وأغسطس 2016. وبالمقارنة مع عمليات التفتيش الروتينية التي تقوم بها وزارة الصحة ، كان لديه معدل دقة أعلى لتحديد المطاعم غير الآمنة.

عندما قارن الباحثون النموذج بعمليات التفتيش الروتينية التي أجرتها إدارات الصحة في لاس فيجاس وشيكاغو ، وجدوا أن المعدل الإجمالي في كلتا المدينتين للمطاعم غير الآمنة التي اكتشفها النموذج كان 52.3٪ ، في حين أن المعدل الإجمالي لاكتشاف المطاعم غير الآمنة من خلال عمليات التفتيش الروتينية عبر المدينتين 22.7٪.

ومن المثير للاهتمام ، أن الدراسة أظهرت أنه في 38٪ من جميع الحالات التي تم تحديدها بواسطة هذا النموذج ، لم يكن المطعم الذي يُحتمل أن يسبب مرضًا منقولًا عن طريق الطعام هو أحدث زيارة قام بها الشخص الذي كان يبحث عن كلمات رئيسية متعلقة بالأعراض. قال المؤلفون إن هذا مهم لأن الأبحاث السابقة أظهرت أن الناس يميلون إلى إلقاء اللوم على آخر مطعم قاموا بزيارته وبالتالي من المحتمل أن يقدموا شكوى بشأن المطعم الخطأ. ومع ذلك ، من الناحية السريرية ، يمكن أن تستغرق الأمراض المنقولة بالغذاء 48 ساعة أو حتى أكثر حتى تظهر أعراض بعد تعرض شخص ما ، كما قال المؤلفون.

تفوق النموذج الجديد على عمليات التفتيش القائمة على الشكاوى وعمليات التفتيش الروتينية من حيث الدقة والحجم والكمون (الوقت المنقضي بين إصابة الأشخاص بالمرض وتحديد تفشي المرض). وأشار الباحثون إلى أنه من الأفضل الاستفادة من النموذج كمكمل للطرق الحالية المستخدمة من قبل الإدارات الصحية والمطاعم ، مما يسمح لهم بتحديد أولويات عمليات التفتيش بشكل أفضل وإجراء تقييمات سلامة الأغذية الداخلية. الاستجابات الأكثر استباقية وفي الوقت المناسب للحوادث يمكن أن تعني نتائج صحية عامة أفضل. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يكون النموذج ذا قيمة للمطاعم الصغيرة والمتوسطة الحجم التي لا يمكنها تحمل تكاليف موظفي عمليات السلامة لتطبيق تقنيات متقدمة لمراقبة سلامة الأغذية وتحليل البيانات.

"في هذه الدراسة ، لقد خدشنا للتو سطح ما هو ممكن في عالم علم الأوبئة المكتسبة آليًا. يعجبني هذا التشبيه بعمل الدكتور جون سنو ، والد علم الأوبئة الحديث ، الذي اضطر في عام 1854 للذهاب من باب إلى باب في وسط لندن ، وسؤال الناس من أين أخذوا مياههم للعثور على مصدر تفشي الكوليرا. اليوم ، يمكننا استخدام البيانات عبر الإنترنت لإجراء ملاحظات وبائية في الوقت الفعلي تقريبًا ، مع إمكانية تحسين الصحة العامة بشكل كبير في الوقت المناسب وبطريقة فعالة من حيث التكلفة " الدراسة.

جاء تمويل هذه الدراسة جزئيًا من الاتفاقية التعاونية للمراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض والوقاية منها 1U01EH001301-01.

"علم الأوبئة المكتسب آليًا: الكشف في الوقت الفعلي عن الأمراض المنقولة بالغذاء على نطاق واسع" ، آدم صادليك ، وستيفاني كاتي ، ولورين ديبريتي ، ورائد منصور ، وتوم شينك جونيور ، ومارك بيرجثولدت ، وأشيش جها ، وبريم راماسوامي ، وإيفجيني جابريلوفيتش ، على الإنترنت في الطب الرقمي npj 6 نوفمبر 2018 ، DOI 10.1038 / s41746-018-0045-1

قم بزيارة موقع Harvard Chan School على الويب للحصول على أحدث الأخبار والبيانات الصحفية وعروض الوسائط المتعددة.


التحقيق في تفشي المرض

عندما يتم الكشف عن تفشي مرض منقول عن طريق الأغذية ، يعمل مسؤولو الصحة العامة والهيئات التنظيمية بسرعة لجمع أكبر قدر ممكن من المعلومات لمعرفة سبب ذلك ، حتى يتمكنوا من اتخاذ إجراءات لمنع المزيد من الناس من الإصابة بالمرض. خلال التحقيق ، يقوم مسؤولو الصحة بجمع ثلاثة أنواع من البيانات: الوبائية ، التتبع ، والغذاء والاختبار البيئي.

يقوم مسؤولو الصحة بتقييم كل هذه الأنواع من البيانات معًا لمحاولة العثور على المصدر المحتمل لتفشي المرض. يتخذون إجراءات ، مثل تحذير الجمهور ، عندما تكون هناك معلومات واضحة ومقنعة تربط المرض بغذاء ملوث.

البيانات الوبائية:

  • الأنماط في التوزيع الجغرافي للأمراض ، والفترات الزمنية التي يمرض فيها الناس ، والفاشيات السابقة التي تنطوي على نفس الجرثومة.
  • الأطعمة أو حالات التعرض الأخرى التي تحدث في كثير من الأحيان لدى المرضى أكثر مما هو متوقع
  • مجموعات من المرضى غير المرتبطين الذين تناولوا الطعام في نفس المطعم ، أو تسوقوا في نفس محل البقالة ، أو حضروا نفس الفعالية.

بيانات التتبع:

  • نقطة شائعة للتلوث في سلسلة التوزيع ، يتم تحديدها من خلال مراجعة السجلات التي تم جمعها من المطاعم والمتاجر حيث يأكل المرضى أو يتسوقون.
  • نتائج التقييمات البيئية في مرافق إنتاج الأغذية والمزارع والمطاعم التي تحدد مخاطر سلامة الأغذية.

بيانات اختبار الغذاء والبيئة:

  • الجراثيم التي تسببت في المرض وجدت في مادة غذائية تم جمعها من منزل شخص مريض أو محل بيع بالتجزئة أو في بيئة إنتاج الغذاء
  • نفس بصمة الحمض النووي التي تربط الجراثيم الموجودة في الأطعمة أو بيئات الإنتاج بالجراثيم الموجودة في المرضى

لا يقوم مسؤولو الصحة بحل كل تفشي. في بعض الأحيان ينتهي تفشي المرض قبل جمع معلومات كافية لتحديد المصدر المحتمل. يحقق المسؤولون بدقة في كل حالة تفشي ، وهم يطورون باستمرار طرقًا جديدة للتحقيق في حالات التفشي وحلها بشكل أسرع.


الثورات

وجدت Foodborne Chicago مطاعم مراوغة بتغريدات ، و R

إذا كنت ، مثلي ، قد تناولت شطيرة من أطعمة مريبة ثم تم وضعها لعدة أيام بعد ذلك ، فأنت تعلم أن التسمم الغذائي ليس بالأمر الهين. في الماضي ، لم تكن السلطات المحلية تعلم بمثل هذه القضايا المتعلقة بالصحة العامة إلا إذا تم إبلاغ السلطات بها من قبل الضحية (أو طبيب الضحية). لكن هذا يغفل العديد من حالات الأمراض الأقل خطورة التي لا تشمل طبيبًا أو مستشفى ، أو أمراضًا لم يتم إبلاغ السلطات عنها ببساطة.

الآن ، وجدت مدينة شيكاغو طريقة جديدة لتحديد مصادر التسمم الغذائي: من خلال تحليل التغريدات. قام Foodborne Chicago & # 0160 بمسح التغريدات المنشورة في منطقة Chicagoland ، ردًا على تغريدات مثل: & quot انفلونزا المعدة / التسمم الغذائي مثل تناول السوشي في محطة الوقود دون مباهج تناول السوشي من محطة الوقود & quot (ولكن تجاهل التغريدات مثل & quotI من الصعب حقًا تناول وجبة خفيفة أثناء مشاهدة Honey Boo Boo. إنه ثاني أفضل نظام غذائي للتسمم الغذائي. & quot). إذا أرسلت مثل هذه التغريدة ، فمن المحتمل أن تتلقى ردًا:

cheerjoeyniz آسف لسماع أنك مريض. يمكننا مساعدتك بالضغط على هذا الرابط لتقديم بلاغ: http://t.co/jPYs8NxTVw

- Foodborne Chicago (foodbornechi) ١٦ أبريل ٢٠١٣

النظام آلي بالكامل ، ويستخدم تحليلًا نصيًا في الوقت الفعلي مطبقًا بلغة R لتحديد التغريدات التي تتعلق بحالة معينة من التسمم الغذائي:

يبحث موقع Foodborne في Twitter عن جميع التغريدات بالقرب من شيكاغو التي تحتوي على سلسلة "التسمم الغذائي". تستهلك خدمة العرض آلاف التغريدات ، وتخزنها في نسخة MongoDB كبيرة. تقوم مجموعة من خوادم التصنيف ، & # 0160running R ، بإخراج التغريدات المجمعة ، وتطبيق سلسلة من الفلاتر. تم تصنيف التغريدات & # 0160 باستخدام نموذج # 0160 تم تدريبه من خلال التعلم الخاضع للإشراف ، والذي يحدد ما إذا كانت التغريدات مرتبطة بمرض تسمم غذائي أم لا.

شارك Cory Nissen ، عالم البيانات الذي نفذ التحليل وراء النظام ، بعض التفاصيل من وراء الكواليس معي عبر البريد الإلكتروني. استخدم حزمة & # 0160R تسمى textcat & # 0160 وخوارزمية تعتمد على n-grams لتصنيف التغريدات. يتم تدريب النموذج بطريقة تحيز تجاه الحساسية (على مستوى & # 016090٪ +) على حساب الخصوصية & # 0160 (50-60٪) لفرز تقارير التسمم الغذائي الحقيقية بشكل أفضل من & quot؛ غير المرغوب فيه & quot ؛ التغريدات فقط. حول تسمم غذائي. من بين جميع التغريدات في منطقة Chigaco في أي يوم معين ، يقوم النظام بإعلام ما بين 10 إلى 20 تغريدة يوميًا للمراجعة ، والتي سيبرر زوجان منها عادةً الرد على المواطن المريض للمتابعة.

كود R مفتوح المصدر خلف المصنف متاح على Github. تحقق من ملف README لمزيد من التفاصيل الفنية وراء التنفيذ. يمكنك أيضًا معرفة كيفية تقديم الطلب على Fox 39 Chicago News (بدءًا من علامة 2:09):


كيف تحمي نفسك من الأمراض المنقولة بالغذاء

تعتبر الأمراض المنقولة بالغذاء مصدر قلق خطير ، ولكن لا داعي للذعر بالتأكيد. الخبر السار هو أنه يمكنك اتخاذ بعض الخطوات البسيطة للغاية واتباع بعض القواعد المتعلقة بممارسات التعامل مع الطعام والطهي التي ستقلل بشكل كبير من مخاطر الأمراض المنقولة بالغذاء وتحافظ على أصدقائك وعائلتك في مأمن من السالمونيلا والكامبيلوباكتر.

عند شراء دجاج أو لحم خنزير ، على سبيل المثال ، يقترح موقع FoodSafety.gov النصائح التالية ...

اختر العبوات الباردة السليمة

تأكد من الدجاج أو لحم الخنزير يشعر بارد الملمس مع عدم وجود دموع كبيرة أو ثقوب في العبوة. إذا أمكن ، ضعها في كيس بلاستيكي حتى لا تتسرب العصائر على الأطعمة الأخرى.

التقط اللحوم أخيرًا

اجعل اللحوم الطازجة هي آخر العناصر التي تدخلها في عربة التسوق الخاصة بك. تأكد من فصل اللحوم النيئة عن العناصر الجاهزة في عربة التسوق الخاصة بك. وإذا كنت تريد توصيل اللحوم ، فتأكد من وصولها مباشرة إلى الثلاجة عند الوصول.

بمجرد حصولك على اللحوم في المنزل ، هناك خطوات يمكنك اتخاذها لتقليل احتمالية الإصابة بالأمراض المنقولة بالغذاء أيضًا. قتال باك! الشراكة من أجل تعليم سلامة الأغذية تقدم نصائح مفيدة حول سلامة الأغذية والتعامل معها وطهيها لتجنب البكتيريا. تقول شيلي فيست ، المديرة التنفيذية للمنظمة غير الربحية: "إن أساسيات النظافة والمنفصلة والطهي والبرودة ستقلل من خطر الإصابة بالأمراض من الجراثيم الضارة مثل بكتيريا العطيفة والسالمونيلا".

اغسل يديك - وهذا يعني الجميع

يجب على كل شخص في التجمع وخاصة أولئك الذين يقومون بإعداد الطعام وطهيه غسل ​​أيديهم بالماء والصابون قبل وبعد تناول الطعام ، وليس فقط رئيس الشواية.

يحفظ الطعام مبردا وباردا

احتفظ دائمًا بالطعام بالثلاجة في أقرب وقت ممكن من وقت الطهي. للنزهات وحفلات الشواء ، حافظ على برودة اللحوم النيئة (المنفصلة) مملوءة بالثلج ، لذلك تظل الأطعمة القابلة للتلف في النزهات باردة حتى 40 درجة فهرنهايت.

استخدم لوحات منفصلة

لا تضع أبدًا الطعام المطبوخ على طبق كان يحتوي في السابق على لحوم أو دواجن أو مأكولات بحرية نيئة. تأكد من وجود الكثير من الأواني والأطباق النظيفة في متناول اليد.

استخدم دائمًا ميزان حرارة للطعام

يعد قياس درجة الحرارة الداخلية للحوم والدواجن المشوية الطريقة رقم 1 لمعرفة أن دواجنك قد نضجت وبالتالي فهي آمنة للأكل. يجب دائمًا طهي الدجاج / الدواجن على 165 درجة فهرنهايت (74 درجة مئوية).

ThermoPro TP03 Digital Instant Read Meat Thermometer ، $ 12.99 على Amazon

مقياس حرارة للحوم عالي الجودة وبأسعار معقولة للحفاظ على أمان عائلتك.

اطبع مخطط درجة الحرارة

اطبع هذا الدليل المفيد وعلقه على ثلاجتك أو بالخارج بجوار الشواية ، لذلك لا يوجد أي لبس فيما يتعلق بوقت طهي اللحوم المختلفة وتوقيت تناولها بشكل آمن.


شيكاغو باستخدام تويتر لمراقبة الأمراض المنقولة بالغذاء - الوصفات

مشاركة القصص والبصيرة والخبرة.

قواعد سلامة الأغذية العشر التي يجب اتباعها للحفاظ على أمان أسرتك

إذا كنتم تشبهون عائلتي ، فالمطبخ هو مكان مقدس للتجمع. إنه مكان يتجمع فيه الجميع وينخرطون في محادثة وبالطبع يعدون الطعام. عندما أفكر في الأمر ، فإن الكثير من تقاليد عائلتنا والعطلات تركز على الطعام وإعداد الطعام. أستطيع أن أتذكر في سن مبكرة أن سألت جدتي ، "كيف تعرف متى ينتهي الديك الرومي المشوي؟" "ماذا عن كرات اللحم؟" ستكون إجاباتها دائمًا هي نفسها ، "عندما تصبح العصائر صافية [للديك الرومي]" ، و "تنضج كرات اللحم قبل العشاء بحوالي 30 دقيقة." لم تكن سلامة الغذاء مدعاة للقلق على الإطلاق ، ولا يمكن للجدة أن تجيب على سؤال بإجابة حازمة. بالطبع ، لقد قبلت للتو أنها كانت على حق - بعد كل شيء ، الجدة والجدة أعلم!

كما اتضح ، مع ذلك ، فإن سلامة الأغذية مهمة للغاية في الواقع. تشير التقديرات المتحفظة إلى أن ما يقرب من 9.4 مليون مرض كل عام مرتبطة بالأمراض المنقولة عن طريق الأغذية. الأمراض الأكثر شيوعًا التي تم الإبلاغ عنها هي: نوروفيروس (39٪) ، السالمونيلا (39٪) والإشريكية القولونية (3٪) مع أكثر المواد الغذائية الفردية شيوعًا التي تسبب هذه الأمراض هي الأسماك والدجاج ثم لحم الخنزير. ما لا يدركه الكثير من الناس هو أن الوقاية من هذه الأمراض التي تنتقل عن طريق الأغذية هي في الواقع منطقية وسهلة للغاية. عندما يتعلق الأمر بالوقاية من هذه الأمراض ، دعونا لا ننسى أن أطفالنا وكبار السن وأفراد أسرنا الذين يعانون من نقص المناعة هم الأكثر عرضة للإصابة بالمرض. نحن في آباء المضاعفات نحب مشاركة الوصفات الرائعة معك. الآن نعتقد أن الوقت قد حان & # 8217s نشارك بعض نصائح سلامة الغذاء أيضًا.

مع فكرة حماية أحبائنا مع تزويدهم أيضًا بأطعمة آمنة ولذيذة ، إليك قائمة بأفضل 10 مبادئ أساسية لسلامة الأغذية.

اغسل يديك

قد يبدو غسل يديك وكأنه مهمة بسيطة ، ومع ذلك ، لا يمكن التشديد عليها بما فيه الكفاية. غسل اليدين بشكل صحيح هو أول دفاع في سلامة الغذاء المناسبة. تأكد من استخدام الماء الساخن والصابون. افركي كلتا يديك: من الأمام والخلف وما بين الأصابع وتحت الأظافر. عند الانتهاء ، استخدم منشفة ذات استخدام واحد (مثل منشفة ورقية أو منشفة يد مخصصة لتجفيف اليدين). إذا كنت تستخدم منشفة يمكن غسلها في الغسالة ، فتأكد من استبدال هذه المنشفة كل يوم. لا تستخدمي المناشف المستخدمة لمسح المنضدة أو تجفيف الأطباق لتجفيف يديك.

استخدم ميزان حرارة للطعام

معرفة متى يتم طهي طعامك بشكل صحيح أمر بالغ الأهمية لسلامة الغذاء. واحدة من أفضل الأدوات التي يمكنك الاحتفاظ بها في متناول اليد هي مقياس حرارة رقمي للقراءة الفورية. لا تنفق الكثير من المال - يمكن شراء مقياس حرارة بسيط بأقل من 15.00 دولارًا ويمكن معايرة معظمها في المنزل باستخدام الماء والثلج البسيط. عند طهي اللحوم أو الأطباق ذات المكونات المختلطة للوجبات ، فإن أفضل طريقة لمعرفة أنها آمنة للأكل هي درجة الحرارة الداخلية. فيما يلي دليل سريع لدرجة الحرارة عند إدخال الترمومتر في الجزء السميك من اللحم أو الطبق:

لحوم البقر والضأن ولحم العجل والأسماك والمحار # 8211145 0 F

دجاج (مطحون أو بالعظم) & # 8211165 0 F

اللحم المفروم ولحم الخنزير - 160 0 فهرنهايت

استخدم درجات حرارة مناسبة للثلاجة

إذا كان الطعام في ثلاجتي باردًا ، فيجب أن يكون آمنًا ، أليس كذلك؟

خاطئ . كيف البرد مهم. هل تعلم أن الثلاجات بها بقع باردة (مثل الأفران بها نقاط ساخنة!)؟ فيما يلي بعض المؤشرات السريعة التي يجب تذكرها:

  • استخدم مقياس حرارة لمراقبة درجة حرارة الثلاجة والمجمد
    1. اضبط الثلاجة على 32 0 فهرنهايت & # 8211 40 0 ​​فهرنهايت
    2. اضبط المجمد على & lt32 0 F
  • قم بتخزين العناصر الحساسة لدرجة الحرارة في أبرد أماكن الثلاجة
    1. قم بتخزين الحليب والبيض ومنتجات الألبان في الأماكن الخلفية حيث يكون الجو أكثر برودة

التعقيم اليومي ، التعقيم الأسبوعي (أو حسب الحاجة)

يتمثل الاختلاف بين التعقيم والتطهير في أن التطهير يتعلق بتقليل احتمالية التلوث عن طريق تنظيف ومسح جميع الأسطح بينما يستخدم التطهير عاملًا كيميائيًا لضمان خلو المنطقة من البكتيريا بنسبة 100٪. التعقيم المناسب في معظم المنازل كافٍ للوقاية من الأمراض المنقولة بالغذاء. عادة ما يكون التعقيم والتطهير اليومي مطلوبًا في الأماكن العامة مثل الحمامات والمطاعم وما إلى ذلك. لتطهير السطح بشكل صحيح ، اتبع هذه الخطوات البسيطة:

  • امسحي المنضدة بمنشفة جافة لإزالة أي أوساخ أو فتات مرئية
  • ضع محلول تنظيف بسيط غير معطر بالمبيض (يمكنك أيضًا استخدام 1 ملعقة كبيرة من المبيض إلى 1 جالون من الماء الدافئ وليس الساخن كمحلول مطهر) لمدة دقيقة واحدة على الأقل
  • باستخدام قطعة قماش نظيفة ، امسح السطح واتركه يجف في الهواء

يرجى مراعاة ما يلي:

  • عند استخدام المنظفات التي يتم شراؤها من المتجر ، اقرأ جميع التحذيرات والتعليمات الخاصة بالملصقات - فهي موجودة لسبب ما
  • لا تدمج أبدًا منظفات المتجر لأن هذا قد ينتج عنه أبخرة ضارة (على سبيل المثال ، لا تدمج أبدًا منظفًا أساسه التبييض مع منظف يحتوي على الأمونيا)
  • قم بتخزين جميع محاليل التنظيف بعيدًا عن الطعام ، مغلقًا وبعيدًا عن متناول الأطفال

قومي بتغيير الإسفنجة

خطط لتغيير الإسفنجة مرة واحدة على الأقل في الأسبوع ، خاصة إذا كان بإمكانك "شمها". يمكنك استخدام الميكروويف للمساعدة في إطالة عمر الإسفنج ، ولكن في الواقع يوفر الإسفنج بيئة مثالية لنمو البكتيريا. تبدأ سلامة الغذاء بوجود مساحات نظيفة للعمل بها ، ويمكن أن يحدث ذلك عند استخدام إسفنجة متسخة.

نظافة فوط الصحون

يميل الكثير من الناس إلى "وضع أيديهم عليها" في مناشف الصحون. فيما يلي بعض القواعد الأساسية التي يجب اتباعها:

  1. تُستخدم منشفة الأطباق لتجفيف الأطباق النظيفة فقط وبعد جولة من "تجفيف الأطباق" يجب تركها تجف في الهواء
  2. منشفة الصحون غير مخصصة لتجفيف اليدين بعد الغسيل - استخدم منشفة ورقية للاستخدام مرة واحدة أو منشفة مخصصة لتجفيف اليدين
  3. يجب استبدال جميع المناشف (الأطباق ومناشف اليد) مرة واحدة على الأقل في الأسبوع

منع التلوث المتبادل

يحدث التلوث التبادلي عندما يتلامس شيء ما يحتمل أن يؤوي البكتيريا (مثل اللحوم النيئة أو المأكولات البحرية أو الدواجن) مع شيء "جاهز للأكل". يمكننا منع التلوث المتبادل من خلال ما يلي:

  • قم بإعداد (قص وتخزين) جميع الأطعمة عالية الخطورة أولاً ، ثم اغسل وعقم الأواني وألواح التقطيع المستخدمة أثناء العملية
  • اغسل يديك وجففهما بعد كل مرة تتعامل فيها مع الأطعمة عالية الخطورة
  • حافظ على الأطعمة عالية الخطورة آمنة وبعيدًا عن الأطعمة الجاهزة للأكل
  • استخدم ألواح تقطيع منفصلة للحوم النيئة والمأكولات البحرية والدواجن ، ويفضل استخدام لوح تقطيع بلاستيكي غير مسامي وقابل للغسل بسهولة
  • اغسل وجفف جميع المنتجات الطازجة قبل المناولة

لها ألواح تقطيع منفصلة

تعتبر ألواح التقطيع ، وخاصة الألواح الخشبية ، موطنًا مثاليًا لنمو البكتيريا. يعد استخدام ألواح التقطيع البلاستيكية هو الأمثل في الوقاية من الأمراض التي تنتقل عن طريق الأغذية. تأكد من وجود عدد قليل من ألواح التقطيع ، وإذا أمكن. يمكنك تلوينها باستخدام لوح تقطيع واحد فقط لنوع واحد من الطعام. على سبيل المثال:

  • استخدم لوح تقطيع بلاستيك أحمر لجميع اللحوم النيئة والمأكولات البحرية والدواجن
  • استخدم لوح تقطيع بلاستيكي أخضر لجميع الخضروات والمنتجات الطازجة
  • وربما باللون الرمادي لجميع الأطعمة الجاهزة للأكل التي لا تتطلب أي طهي (أو أي طهي إضافي)

التخزين السليم للغذاء

يعد تخزين الطعام أمرًا بالغ الأهمية للوقاية من الأمراض التي تنتقل عن طريق الأغذية. سواء كان الطعام في خزانتك أو في الثلاجة ، فإن تخزين الطعام بشكل صحيح يقوم ببعض الأشياء: 1) منع التلوث المتبادل ، 2) إطالة العمر الافتراضي للطعام و 3) منع الحشرات من التلوث.

  • قم بتخزين الحبوب والحبوب والسلع المجففة في أكياس بلاستيكية قابلة للغلق أو حاويات محكمة الإغلاق قابلة لإعادة الاستخدام
  • قم بتخزين اللحوم والمكونات عالية الخطورة على طبق أو صينية في أسفل الثلاجة (لمنع السوائل من التساقط) وضمن التاريخ المدون على العبوة
  • قم بتدوير المخزون واستخدام المكونات القديمة أولاً & # 8211 اقرأ تاريخي "الاستخدام قبل" و "أفضل شراء" وقم بتدوير مخزونك (FIFO - First In First Out)
  • قم بتخزين الأطعمة المبردة والجاهزة للأكل في مكان مرتفع في الثلاجة قدر الإمكان
  • قم بتخزين منتجات الألبان في الجزء الخلفي من الثلاجة (بما في ذلك الحليب والجبن واللبن والبيض!) - إنه أبرد مكان في الثلاجة
  • الخضار الورقية الخضراء التي يمكن أن تذبل تنتمي إلى مساحة عالية الرطوبة (درج)
  • قم بتخزين الخضار والفواكه غير الورقية في مكان بارد على رطوبة منخفضة وفي عبوات أصلية للسماح للغازات الطبيعية بالتسرب ، ومنع التعفن المبكر

حافظي على الأطعمة الساخنة الساخنة والباردة باردة

هناك قاعدة عامة رائعة يتبعها العديد من متداولي الطعام: احتفظ بالأطعمة الساخنة ساخنة وباردة. هناك أيضًا تحذير للأطعمة الساخنة: لمدة لا تزيد عن أربع ساعات في المرة الواحدة. فيما يلي بعض الإرشادات التي يجب اتباعها بشكل خاص خلال تلك الأحداث العائلية حيث نعلم جميعًا أننا نترك الطعام بالخارج من أجل التملص:

  • يجب الاحتفاظ بالأطعمة الساخنة عند 140 درجة فهرنهايت أو أعلى - أي شيء أقل من ذلك لفترة طويلة من الوقت يمكن أن يؤدي إلى نمو البكتيريا. حاول استخدام مقياس حرارة القراءة الفورية كل 25-30 دقيقة للتحقق من درجة الحرارة
  • قم بتخزين الأطعمة الباردة على الثلج أو في علبة ثلج. عندما يبدأ الجليد في الذوبان ، استنزف الماء واستبدل الثلج
  • قم بلف الأطعمة وتخزينها بشكل صحيح في غضون أربع ساعات من التقديم - وهذا أمر بالغ الأهمية

إن تقديم وجبات لذيذة مطبوخة في المنزل لعائلاتنا شيء واحد. إنها قصة أخرى تمامًا لتزويدهم بالسلامة الغذائية في الاعتبار. يمكن للقليل من الوعي بسلامة الغذاء أن يقطع شوطًا طويلاً ، خاصةً عند التخطيط للوجبات والاستعداد للأحداث الكبيرة. اطبع هذه المقالة واحتفظ بنسخة منها في مطبخك لأن هذا سيكون دليلًا عامًا رائعًا يجب اتباعه حتى يظل كل فرد في العائلة آمنًا ويستمتع به!

هل لديك سؤال لجيفري عن المطبخ؟ أرسل لنا رسالة ، وأخبرنا!


هل يستطيع Twitter و Yelp المساعدة حقًا في اكتشاف انتشار السالمونيلا؟

تتمثل إحدى أكبر العقبات التي تحول دون تفشي الأمراض المنقولة بالغذاء في تحديد مصدر المشكلة - واكتشافها بسرعة. في كثير من الأحيان ، بحلول الوقت الذي تعترف فيه السلطات بتفشي السالمونيلا والليستريا أو أي من مسببات الأمراض الأخرى التي تصيب ما يقدر بنحو 48 مليون أمريكي كل عام ، كان لديها بالفعل وقت للانتشار.

لكن في السنوات الأخيرة ، جرب الباحثون الأكاديميون ومسؤولو الصحة العامة في نيويورك وشيكاغو طرقًا لتحويل منصات وسائل التواصل الاجتماعي مثل Twitter ومواقع مراجعة الأعمال مثل Yelp إلى أنظمة إنذار مبكر.

قالت إيلين نسويزي ، الأستاذة المساعدة للصحة العالمية في جامعة واشنطن ، التي عملت مع زملائها في مستشفى بوسطن للأطفال وكلية الطب بجامعة هارفارد على التنقيب عن بيانات تويتر بحثًا عن أدلة على تفشي المرض.

قال نسويزي إن أنظمة المراقبة التقليدية تسمح لمسؤولي الصحة بالتحقيق في الحالات فقط بعد ظهور الفرد في المستشفى أو إبلاغ السلطات عن المرض. لكنها قالت إن البحث يظهر أن الناس غالبًا ما يكتبون عن تجاربهم السيئة على Yelp أو يشكون من أعراضهم على Twitter ، وأن هذه المنشورات تميل إلى محاكاة تقارير تفشي المرض الصادرة عن مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها.

أنشأ الباحثون كلمات رئيسية (مثل "التسمم الغذائي" و "التقيؤ" و "الإسهال") بالإضافة إلى عبارات معينة (مثل ، "ذهبت إلى مطعم") من المحتمل أن تشير إلى مشاركات حول الأمراض المنقولة بالغذاء. من هناك ، يمكنهم تحديد الحالات التي تقدم علامات محتملة لمشكلة حقيقية.

قال نسويزي: "إذا استطعنا أن نرى أشخاصًا يبلغون بالفعل عن مرضهم ، فيمكن أن تحصل على تحذير مبكر من حدوث تفشي". "هذا هو الهدف".

لم تثبت الطريقة نفسها بعد على نطاق واسع ، لكن بعض الإدارات الصحية في جميع أنحاء البلاد تبنت وسائل التواصل الاجتماعي كأداة محتملة لمساعدة المحققين على تعقب مصدر تفشي المرض.

في عام 2013 ، أدرك المسؤولون في إدارة الصحة العامة بشيكاغو ، إدراكًا منهم أن الأشخاص الذين يعانون من التسمم الغذائي غالبًا ما ينشرون على وسائل التواصل الاجتماعي حول هذا الموضوع بدلاً من الاتصال بـ 311 للإبلاغ عن المشكلة ، فقاموا ببناء برنامج للتنقيب في تويتر عن الشكاوى المتعلقة بالأمراض المتعلقة بالغذاء.

يراقب الموظفون الحالات المحتملة ويتواصلون مع الحالات التي تبدو ذات صلة ، بما في ذلك رابط إلى نموذج حيث يمكن للمقيمين تقديم مزيد من المعلومات حول تجربتهم والإبلاغ عن المطاعم التي قد تكون مقززة للأشخاص:

بين مارس 2013 ويناير 2014 ، حددت الجهود 2241 تغريدة "تسمم غذائي" منشؤها شيكاغو والضواحي المجاورة لها ، وفقًا لنتائج نشرها مركز السيطرة على الأمراض في الصيف الماضي. من بين هؤلاء ، حدد الموظفون 270 شكوى محددة من الأمراض المنقولة بالغذاء.

ما يقرب من 200 تقرير تم تقديمها إلى FoodBorne Chicago ، المجموعة المشرفة على هذا الجهد ، دفعت إلى تفتيش 133 مطعمًا. وجد أكثر من 90 بالمائة من عمليات التفتيش تلك انتهاكًا صحيًا واحدًا على الأقل. لكن ما يقرب من ربع عمليات التفتيش كشفوا عن انتهاك "خطير" ، مثل عدم تخزين الطعام في درجات حرارة مناسبة.

قال رائد منصور ، رئيس مشروع FoodBorne Chicago ، "إنها طبيعة الوقت الحقيقي لهذا الأمر الرائع" ، متذكراً لحظة العام الماضي عندما رصد برنامج Twitter ثلاث تغريدات في غضون ساعة واحدة حول نفس المطعم. "كنا قادرين على تعبئة مفتشينا في ذلك الوقت وهناك. من الصعب القول إننا منعنا تفشي المرض ، لكننا على الأقل منعنا المزيد من الأمراض".

في نيويورك ، عمل المسؤولون في إدارة الصحة والنظافة العقلية بالمدينة مع باحثين في جامعة كولومبيا لمسح المراجعات على موقع Yelp بحثًا عن حالات غير مُبلغ عنها من الأمراض المنقولة بالغذاء. بين تموز (يوليو) 2012 ومارس (آذار) 2013 ، استخدم المسؤولون برنامجًا برمجيًا لتحليل ما يقرب من 300000 تقييم للمطعم وحددوا 893 مراجعة تتطلب مزيدًا من التحقيق من قبل علماء الأوبئة.


يحدد نموذج الكمبيوتر مصادر الأمراض المنقولة بالغذاء بشكل أكثر دقة

كان نموذج الكمبيوتر الجديد الذي يستخدم التعلم الآلي وبيانات البحث والموقع غير المحددة والمجمعة من مستخدمي Google الذين قاموا بتسجيل الدخول أكثر دقة بشكل ملحوظ في تحديد المطاعم التي يحتمل أن تكون غير آمنة عند مقارنتها بالطرق الحالية لشكاوى المستهلكين وعمليات التفتيش الروتينية ، وفقًا لبحث جديد تم إجراؤه بواسطة Google و Harvard TH مدرسة تشان للصحة العامة. تشير النتائج إلى أن النموذج يمكن أن يساعد في تحديد الثغرات في سلامة الأغذية في الوقت الفعلي تقريبًا.

"الأمراض المنقولة عن طريق الأغذية شائعة ومكلفة وتتسبب في دخول آلاف الأمريكيين إلى غرف الطوارئ كل عام. ويمكن أن تساعد هذه التقنية الجديدة التي طورتها Google المطاعم وإدارات الصحة المحلية في العثور على المشكلات بسرعة أكبر قبل أن تصبح مشكلات صحية عامة أكبر" ، وفقًا لما ورد في المقابلة. المؤلف Ashish Jha، KT لي أستاذ الصحة العالمية في كلية هارفارد تشان ومدير معهد هارفارد للصحة العالمية.

سيتم نشر الدراسة على الإنترنت في 6 نوفمبر 2018 في الطب الرقمي npj.

تعد الأمراض المنقولة بالغذاء مشكلة مستمرة في الولايات المتحدة ، وتعتمد الأساليب الحالية من قبل المطاعم والإدارات الصحية المحلية لتحديد تفشي المرض في المقام الأول على شكاوى المستهلكين أو عمليات التفتيش الروتينية. يمكن أن تكون هذه الأساليب بطيئة ومرهقة ، وغالبًا ما تؤدي إلى تأخر الاستجابة وزيادة انتشار المرض.

لمواجهة أوجه القصور هذه ، طور باحثو Google نموذجًا تعليميًا آليًا وعملوا مع جامعة هارفارد لاختباره في شيكاغو ولاس فيجاس. يعمل النموذج من خلال التصنيف الأول لطلبات البحث التي يمكن أن تشير إلى الأمراض المنقولة بالغذاء ، مثل "تقلصات المعدة" أو "الإسهال". يستخدم النموذج بعد ذلك بيانات سجل المواقع المجمعة وغير المحددة الهوية من الهواتف الذكية للأشخاص الذين اختاروا حفظها ، لتحديد المطاعم التي زارها الأشخاص الذين يبحثون عن هذه المصطلحات مؤخرًا.

تم بعد ذلك إعطاء الإدارات الصحية في كل مدينة قائمة بالمطاعم التي حددها النموذج على أنها مصادر محتملة للأمراض المنقولة عن طريق الأغذية. سترسل المدينة بعد ذلك مفتشين صحيين إلى هذه المطاعم ، على الرغم من أن مفتشي الصحة لم يعرفوا ما إذا كان هذا النموذج الجديد أو الأساليب التقليدية هو الذي دفعهم للتفتيش. خلال فترة الدراسة ، واصلت الإدارات الصحية أيضًا اتباع إجراءات التفتيش المعتادة.

في شيكاغو ، حيث تم نشر النموذج بين نوفمبر 2016 ومارس 2017 ، طلب النموذج 71 عملية فحص. ووجدت الدراسة أن معدل المطاعم غير الآمنة بين تلك التي تم اكتشافها بواسطة النموذج كان 52.1٪ مقارنة بـ 39.4٪ بين عمليات التفتيش التي أطلقها نظام قائم على الشكاوى. The researchers noted that Chicago has one of the most advanced monitoring programs in the nation and already employs social media mining techniques, yet this new model proved more precise in identifying restaurants that had food safety violations.

In Las Vegas, the model was deployed between May and August 2016. Compared with routine inspections performed by the health department, it had a higher precision rate of identifying unsafe restaurants.

When the researchers compared the model with routine inspections by health departments in Las Vegas and Chicago, they found that the overall rate across both cities of unsafe restaurants detected by the model was 52.3%, whereas the overall rate of detection of unsafe restaurants via routine inspections across the two cities was 22.7%.

Interestingly, the study showed that in 38% of all cases identified by this model, the restaurant potentially causing foodborne illness was not the most recent one visited by the person who was searching keywords related to symptoms. The authors said this is important because previous research has shown that people tend to blame the last restaurant they visited and therefore may be likely to file a complaint for the wrong restaurant. Yet clinically, foodborne illnesses can take 48 hours or even longer to become symptomatic after someone has been exposed, the authors said.

The new model outperformed complaint-based inspections and routine inspections in terms of precision, scale, and latency (the time that passed between people becoming sick and the outbreak being identified). The researchers noted that the model would be best leveraged as a supplement to existing methods used by health departments and restaurants, allowing them to better prioritize inspections and perform internal food safety evaluations. More proactive and timely responses to incidents could mean better public health outcomes. Additionally, the model could prove valuable for small and mid-size restaurants that can't afford safety operations personnel to apply advanced food safety monitoring and data analysis techniques.

"In this study, we have just scratched the surface of what is possible in the realm of machine-learned epidemiology. I like the analogy to the work of Dr. John Snow, the father of modern epidemiology, who in 1854 had to go door to door in Central London, asking people where they took their water from to find the source of a cholera outbreak. Today, we can use online data to make epidemiological observations in near real-time, with the potential for significantly improving public health in a timely and cost-efficient manner," said Evgeniy Gabrilovich, senior staff research scientist at Google and a co-author of the study.


The Pilot

Read our in-depth article for more on how the food inspections pilot worked.

In a recently completed pilot program, the city used analytics to improve the process by which health inspectors identify "critical violations" in food establishments, usually related to improper food temperature. Here's how it worked: The city processed relevant data to identify predicting variables associated with violations, developed a model, ran a simulation and then used this forecast to allocate inspections in a way that prioritized likely violators. This data-optimized trial method sped up the process of identifying critical violations by seven days — meaning that restaurant patrons are that much less likely to contract a foodborne illness.

This restaurant inspections pilot is part of a broader data analytics program in the city. In 2013, Chicago was one of five winners of Bloomberg Philanthropies' inaugural Mayors Challenge, a competition that encourages cities to generate innovative ideas to solve major problems and improve city life, and which have the potential to spread to other cities. Chicago received $1 million to construct its SmartData predictive analytics operational platform.

Chicago's success in the food inspections pilot holds great promise for cities across the country to change the way they regulate and ensure public health and safety. Here are few of the most valuable takeaways from Chicago's pilot — essential elements for getting the most out of any data analytics initiative:

Harness open data in creative ways: The days are long past when a city could be viewed as a leader in the open-data movement by simply publishing datasets to increase transparency. To serve citizens, cities must leverage the data they publish online to solve public problems. Chicago's open data portal proved pivotal to the food inspections initiative, offering a data source that was accessible by all parties working on the project.

Think horizontally: Traditional approaches to promote public health are typically confined to a single city department. Yet priorities for health and safety can be much more accurately set by mining and analyzing information from across a broad spectrum of sources.

Embrace non-traditional partnerships: In today's resource strapped environment, cities can get more for less by working with partners in academia, the nonprofit world or the private sector. Chicago exemplified this best practice by partnering with a local nonprofit organization, the Civic Consulting Alliance, and with Allstate Insurance, leveraging the talent of the corporation's data science team.

This pilot is an important step forward in learning to use data to transform the way government operates, making it far more responsive and efficient. Chicago has published the code for this initiative on GitHub and plans to do the same for future pilots in other areas of civic concern through the SmartData platform. That means that other cities will be able to take advantage of this work, helping to create an environment for data-powered innovation.


Statisticians using social media to track foodborne illness and improve disaster response

The growing popularity and use of social media around the world is presenting new opportunities for statisticians to glean insightful information from the infinite stream of posts, tweets and other online communications that will help improve public safety.

Two such examples--one that enhances systems to track foodborne illness outbreaks and another designed to improve disaster-response activities--were presented this week at the 2015 Joint Statistical Meetings (JSM 2015) in Seattle.

Tracking Foodborne Illness Outbreaks:

In a presentation titled "Digital Surveillance of Foodborne Illnesses and Outbreaks" presented yesterday, biostatistician Elaine Nsoesie unveiled a method for tracking foodborne illness and disease outbreaks using social media sites such as Twitter and business review sites such as Yelp to supplement traditional surveillance systems. Nsoesie is a research fellow in pediatrics at Boston Children's Hospital.

The study's purpose was to assess whether crowdsourcing via online reviews of restaurants and other foodservice institutions can be used as a surveillance tool to augment the efforts of local public health departments. These traditional surveillance systems capture only a fraction of the estimated 48 million foodborne illness cases in the country each year, primarily because few affected individuals seek medical care or report their condition to the appropriate authorities.

Nsoesie and collaborators tested their nontraditional approach to track these outbreaks. The results showed foods--for example, poultry, leafy lettuce and mollusks--implicated in foodborne illness reports on Yelp were similar to those reported in outbreak reports issued by the U.S. Centers for Disease Control and Prevention.

"Online reviews of foodservice businesses offer a unique resource for disease surveillance. Similar to notification or complaint systems, reports of foodborne illness on review sites could serve as early indicators of foodborne disease outbreaks and spur investigation by local health authorities. Information gleaned from such novel data streams could aid traditional surveillance systems in near real-time monitoring of foodborne related illnesses," said Nsoesie.

The lack of near real-time reports of foodborne outbreaks reinforces the need for alternative data sources to supplement traditional approaches to foodborne disease surveillance, explained Nsoesie. She added Yelp.com data can be combined with additional data from other social media sites and crowdsourced websites to further improve coverage of foodborne disease reports.

Enhancing Disaster Response by Analyzing Social Media:

As part of a team of statisticians from Statistics without Borders (SWB)--an outreach group of the American Statistical Association--Michiko Wolcott and several colleagues evaluated social media traffic posted during and the days following Typhoon Haiyan striking the Philippines in November 2013 to develop a set of social media analytics best practices for emergency response managers.

The project was conducted in coordination with Humanity Road, a volunteer-based charity that delivers disaster preparedness and response information to the global mobile public before, during and after a disaster. The collaboration led to the development of an informational resource for emergency management professionals titled "A Guide to Social Media Emergency Management Analytics."

SWB and Humanity Road are both members of the Digital Humanitarian Network, consisting of volunteer and nonprofit organizations that support leveraging of digital technology in humanitarian response situations.

Wolcott today presented a summary of SWB's recent work with DHN network organizations, as well as the findings and key recommendations in the guidebook during an invited presentation titled "Worldwide Statistics without Borders Projects: SWB Helping Organizations Make Better Decisions."

The project's overall objective was to analyze the tweets to identify best practices for data handling, identify analysis approaches for emergency response and recommend data management approaches. Important considerations and challenges were identified regarding the use and analysis of Twitter-based data sets for disaster response, noted Wolcott.

"Social media can play a critical role in the dissemination of the information, as well as collection of relevant data during natural disasters. The idea of leveraging social media data such as Twitter is intuitively attractive, given their natural ties to mobile devices with obvious disaster response implications," explained Wolcott.

The guidebook notes there are a number of key considerations to ensure the analysis of social media during a natural disaster is designed to meet the objective. The opportunity for data analysis must be properly and promptly identified, and the disaster response resources and analytical resources must work together to determine how to best house, extract and analyze the data.

Among the recommendations for analysis of social media included in the guidebook are the following:

    1. Relevance--Filtering criteria such as country, keywords, hashtags, geolocation, language, type of posts (e.g., organic vs. retweets) and type of poster (e.g., individuals, relief organizations, news organizations, celebrities, etc.) must be carefully considered based on the analysis objective.

2. Geolocatability--In many cases, the basis of all insight from social media posts is the geolocatability of the tweets. Only a portion of the relevant tweets were geolocated, and, of those, 37% come from the Philippines, 25% from the United States, followed by tweets from Great Britain, Canada and Vietnam. While these results show a global interest and awareness in the event, factors such as the proportion of geolocated tweets and the method of geolocation plays an important part in the decisions regarding geolocation. Capturing the specific motivation for the tweets will depend on the analysis objective, with important implications in the design of data collection to which emergency management professionals and analysts must be sensitive.

3. لغة--The particularities of Twitter make language identification challenging--the length of messages, heavy use of hashtags and abbreviations and variations in users' communication styles require considerations beyond straightforward use of standard language identification tools. Furthermore, analyzing social media data in countries such as the Philippines presents additional challenges because the country's residents use several languages and issues such as variations in transliteration can add to the challenges. Emergency management professionals and analysts must be prepared to address these issues.

4. Device vs. impact of the disaster on infrastructure--The penetration and usage for a particular device/platform varies by region and country, which must be taken into consideration. Furthermore, emergency management professionals must be sensitive to interruptions in electricity and communications infrastructure because these may affect the data.

The guidebook also offers a list of questions that will help emergency management professionals start a dialogue about social media emergency management analysis. Broad areas covered in the questions are the handling and storage of data creating a baseline and identifying the type of content and trends and planning the reporting time window, location and language.

In recognition of its work on this project, SWB was honored with Humanity Road's 2014 Da Vinci Award, presented to a patron or contributor who supports the organization's programs.


شاهد الفيديو: Chicago police to monitor social media for threats (ديسمبر 2021).