Система показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья

Система показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья

Система показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья ii Изначально издано штаб-квартирой Всемирной орга- низации здравоохранения в Женеве и Организацией экономического сотрудничества и развития (OECD) на английском языке под заглавием “Indicator framework for the evaluation of the public health effectiveness of digital proximity tracing solutions” в 2021 г. ISBN 978-92-890-5590-1 © Всемирная организация здравоохранения, 2021 г. Некоторые права защищены. Настоящая публикация рас- пространяется на условиях лицензии Creative Commons 3.0 IGO «С указанием авторства – Некоммерческая – Распространение на тех же условиях» (CC BY-NC-SA 3.0 IGO; https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ igo). Лицензией допускается копирование, распростране- ние и адаптация публикации в некоммерческих целях с указанием библиографической ссылки согласно нижеприведенному образцу. Никакое использование публикации не означает одобрения ВОЗ какой-либо орга- низации, товара или услуги. Использование логотипа ВОЗ не допускается. Распространение адаптированных вариантов публикации допускается на условиях ука- занной или эквивалентной лицензии Creative Commons. При переводе публикации на другие языки приводится библиографическая ссылка согласно нижеприведенному образцу и следующая оговорка: «Настоящий пере- вод не был выполнен Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ). ВОЗ не несет ответственности за его содержание и точность. Аутентичным подлинным текстом является оригинальное издание на английском языке «World Health Organization and European Centre for Disease Prevention and Control. Indicator framework for the evaluation of the public health effectiveness of digital proximity tracing solutions. Geneva: World Health Organization; 2021 г.». Урегулирование споров, связанных с условиями лицен- зии, производится в соответствии с согласительным регламентом Всемирной организации интеллектуальной собственности (http://www.wipo.int/amc/en/mediation/ rules/). Образец библиографической ссылки: Всемирной органи- зации здравоохранения и Организацией экономического сотрудничества и развития (OECD). Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоро- вья. Копенгаген: Европейское региональное бюро ВОЗ; 2021 г. Лицензия: CC BY-NC-SA 3.0 IGO. Данные каталогизации перед публикацией (CIP). Данные CIP доступны по ссылке: http://apps.who.int/iris/. Приобретение, авторские права и лицензирование. По вопросам приобретения публикаций ВОЗ см. http:// apps.who.int/bookorders. По вопросам оформления зая- вок на коммерческое использование и направления запросов, касающихся права пользования и лицензиро- вания, см. http://www.who.int/about/licensing/. Материалы третьих сторон. Пользователь, желающий использовать в своих целях содержащиеся в настоящей публикации материалы, принадлежащие третьим сто- ронам, например таблицы, рисунки или изображения, должен установить, требуется ли для этого разреше- ние обладателя авторского права, и при необходимости получить такое разрешение. Ответственность за нару- шение прав на содержащиеся в публикации материалы третьих сторон несет пользователь. Оговорки общего характера. Используемые в насто- ящей публикации обозначения и приводимые в ней материалы не означают выражения мнения ВОЗ отно- сительно правового статуса любой страны, территории, города или района или их органов власти или относи- тельно делимитации границ. Штрихпунктирные линии на картах обозначают приблизительные границы, кото- рые могут быть не полностью согласованы. Упоминание определенных компаний или продукции определенных производителей не означает, что они одобрены или рекомендованы ВОЗ в отличие от анало- гичных компаний или продукции, не названных в тексте. Названия патентованных изделий, исключая ошибки и пропуски в тексте, выделяются начальными пропис- ными буквами. ВОЗ приняты все разумные меры для проверки точности информации, содержащейся в настоящей публикации. Однако данные материалы публикуются без каких- либо прямых или косвенных гарантий. Ответственность за интерпретацию и использование материалов несет пользователь. ВОЗ не несет никакой ответственности за ущерб, связанный с использованием материалов. Оформление обложки: © Getty Images iii Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья Ключевые тезисы v Краткий обзор проекта v 1. Введение 1 2. Обоснование, проектирование, принцип работы и ограничения цифрового отслеживания ближних контактов 2 3. Ознакомление с индикаторами 5 4. Варианты сбора данных 5 5. Замечания к вопросу о мониторинге и оценке решений для цифрового отслеживания контактов 6 6. Отчетность и анализ данных 6 7. Ограничения системы индикаторов 7 8. Глоссарий терминов 7 9. Список литературы 14 Cодержание iv Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья Основные участники Европейский центр профилактики и контроля заболеваний Lina Nerlander Всемирная организация здравоохранения, штаб-квартира Patricia Ndumbi Всемирная организация здравоохранения, Европейское региональное бюро Clayton Hamilton Список экспертов-консультантов Justus Benzler Институт Роберта Коха, Германия Dan Bogdanov Cybernetica AS, Эстония Jim Buckley Леро, Лимерикский университет, Ирландия Edouard Bugnion Федеральная политехническая школа Лозанны (EPFL), Швейцария Vladimir Choi Региональное бюро ВОЗ для стран Западной части Тихого океана Victor Del Rio Vilas Штаб-квартира ВОЗ Wolfgang Ebbers PBLQ и Университет им. Эразма Роттердамского, Нидерланды Sarah Gibney Департамент здравоохранения, правительство Ирландии Coralie Giese Министерство здравоохранения и социальной защиты, Франция Giovanna Jaramillo-Gutierrez Штаб-квартира ВОЗ Christopher Haskew Региональное бюро ВОЗ для стран Юго-Восточной Азии Lotty Hooft Университетский медицинский центр, Утрехт, Нидерланды Konstantin Hyppönen Учреждение социального страхования, Финляндия Kura Kinfe PBLQ, Нидерланды Göran Kirchner Институт Роберта Коха, Германия Riho Laast-Laas IGLU, Эстония Olivier Le Polain Штаб-квартира ВОЗ Raquel Lucas Медицинский факультет, Университет Порту Gar Mac Criosta руководитель Службы здравоохранения, Ирландия Esther Metting Университетский медицинский центр, Гронинген, Нидерланды Mohammed Hassan Nour Региональное бюро ВОЗ для стран Восточного Средиземноморья Rui Oliveira INSEC TEC, Португалия Bart Preneel Левенский католический университет, Бельгия Marcel Salathé Федеральная политехническая школа Лозанны (EPFL), Швейцария Milton Severo Факультет математики, Университет Авейру, Португалия Randeep Sidhu руководитель отдела продуктов, тестирования и отслеживания, Соединенное Королевство Carmela Troncoso Федеральная политехническая школа Лозанны (EPFL), Швейцария Viktor von Wyl Цюрихский университет, Швейцария Tamar Zalk Штаб-квартира ВОЗ vCистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья Основные участники Европейский центр профилактики и контроля заболеваний Lina Nerlander Всемирная организация здравоохранения, штаб-квартира Patricia Ndumbi Всемирная организация здравоохранения, Европейское региональное бюро Clayton Hamilton Список экспертов-консультантов Justus Benzler Институт Роберта Коха, Германия Dan Bogdanov Cybernetica AS, Эстония Jim Buckley Леро, Лимерикский университет, Ирландия Edouard Bugnion Федеральная политехническая школа Лозанны (EPFL), Швейцария Vladimir Choi Региональное бюро ВОЗ для стран Западной части Тихого океана Victor Del Rio Vilas Штаб-квартира ВОЗ Wolfgang Ebbers PBLQ и Университет им. Эразма Роттердамского, Нидерланды Sarah Gibney Департамент здравоохранения, правительство Ирландии Coralie Giese Министерство здравоохранения и социальной защиты, Франция Giovanna Jaramillo-Gutierrez Штаб-квартира ВОЗ Christopher Haskew Региональное бюро ВОЗ для стран Юго-Восточной Азии Lotty Hooft Университетский медицинский центр, Утрехт, Нидерланды Konstantin Hyppönen Учреждение социального страхования, Финляндия Kura Kinfe PBLQ, Нидерланды Göran Kirchner Институт Роберта Коха, Германия Riho Laast-Laas IGLU, Эстония Olivier Le Polain Штаб-квартира ВОЗ Raquel Lucas Медицинский факультет, Университет Порту Gar Mac Criosta руководитель Службы здравоохранения, Ирландия Esther Metting Университетский медицинский центр, Гронинген, Нидерланды Mohammed Hassan Nour Региональное бюро ВОЗ для стран Восточного Средиземноморья Rui Oliveira INSEC TEC, Португалия Bart Preneel Левенский католический университет, Бельгия Marcel Salathé Федеральная политехническая школа Лозанны (EPFL), Швейцария Milton Severo Факультет математики, Университет Авейру, Португалия Randeep Sidhu руководитель отдела продуктов, тестирования и отслеживания, Соединенное Королевство Carmela Troncoso Федеральная политехническая школа Лозанны (EPFL), Швейцария Viktor von Wyl Цюрихский университет, Швейцария Tamar Zalk Штаб-квартира ВОЗ • Цифровое отслеживание контактов [Digital Proximity Tracing (DPT)] в условиях определенной простран- ственной близости (далее по тексту «цифровое отслеживание ближних контактов» (DPT)) – это новая технология, которая все чаще используется странами для поддержки традиционных мероприятий по отслеживанию контактов в борьбе с пандемией COVID-19. • Эта система индикаторов разработана для поддержки оценки эффективности DPT с точки зрения охраны общественного здоровья. • Способы реализации DPT различаются в зависимости от страны, поэтому система индикаторов предо- ставляет перечень вариантов, из которого страны могут выбирать те индикаторы, которые наиболее подходят для их условий и могут быть реализованы. В ответ на пандемию COVID-19 страны во всем мире все чаще обращаются к цифровым технологиям в поддержку мер общественного здравоохранения, направленных на отслеживание контактов. Цифровое отслеживание контактов – это метод, в рамках которого обычно используются смартфоны или спе- циальные устройства, позволяющие фиксировать анонимизированные данные о контактах между людьми, чтобы при необходимости направлять им предупреждения об опасности. Этот подход заявил о себе как о многообещающем средстве в плане содействия национальным стратегиям отслежива- ния контактов. Однако, учитывая, что цифровое отслеживание контактов все еще является новой технологией, по-прежнему отсутствует ясность в определении методов оценки и мониторинга его эффективности. Таким образом, целью настоящего документа является предоставление национальным органам общественного здравоохранения перечня индикаторов, разработанных при участии широкого круга национальных и региональных заинтересован- ных сторон. Документ можно использовать в качестве основы для стандартизированной оценки эффек- тивности цифрового отслеживания контактов для общественного здравоохранения. Эта система индикаторов предназначена для использования соответствующими национальными органами здравоохранения, учреждениями здраво- охранения и соответствующими институтами, а также их партнерами, участвующими в планировании, реа- лизации, мониторинге и оценке деятельности по отслеживанию контактов. Система будет наибо- лее полезной для тех, кто курирует и контролирует разработку и реализацию национальных решений в отношении цифрового отслеживания контактов. Предлагаемые индикаторы призваны предоставить информацию о следующих аспектах: • внедрение и применение цифрового отслеживания ближних контактов среди населения; • возможность цифрового отслеживания ближних контактов с целью выявления лиц, подверженных риску заражения; • скорость, с которой технологии цифрового отсле- живания ближних контактов способны направлять уведомления лицам, контактировавшим с забо- левшими, по сравнению с традиционными механизмами отслеживания контактов; • факторы, препятствующие и способствующие при- менению этих технологий. В документе также отражены условия, которые могут повлиять на мониторинг функционирования при- ложений DPT. Кроме того, предлагаются различные варианты сбора данных по индикаторам. Информация, полученная на основе этих пока- зателей, может быть использована для оценки и совершенствования различных аспектов внедре- ния цифрового отслеживания ближних контактов. Это поможет повысить его эффективность в пред- упреждении передачи SARS-CoV-2 и при оценке его полезности в контексте других мер по смягчению последствий пандемии. Ключевые тезисы Краткий обзор проекта

1Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья 1. Введение Системы цифрового отслеживания ближних кон- тактов (DPT) заявили о себе в 2020 г. в качестве технологий общественного здравоохранения, направленных на уменьшение интенсивности пере- дачи SARS-CoV-2 (вируса, вызывающего COVID-19) среди населения. Их использование в сочетании с традиционными методами отслеживания контактов открыло органам здравоохранения новые возмож- ности для ограничения или прерывания цепочек передачи SARS-CoV-2. Многие страны мира разработали решения по циф- ровому отслеживанию ближних контактов первого поколения в рамках собственных национальных стратегий тестирования, отслеживания и изоляции. Такие решения также играли важную роль в качестве мер защиты интересов общества в целом, а также в качестве средств, способствующих корректировке национальных мер в области общественного здраво- охранения и социальной защиты. Несмотря на то, что в течение 2020 г. велось много дис- куссий относительно достоинств различных подходов к проектированию и реализации и связанных с ними последствий для конфиденциальности, по-прежнему отсутствует ясность в определении методов оценки и мониторинга эффективности цифрового отслежи- вания ближних контактов. Таким образом, целью настоящего документа является предоставление национальным органам общественного здравоохра- нения перечня индикаторов, созданного при участии экспертов, работающих над внедрением цифро- вого отслеживания контактов в разных странах. Впоследствии эти индикаторы можно использовать в качестве основы стандартизированного подхода к оценке эффективности цифрового отслеживания контактов для общественного здравоохранения. В настоящее время эмпирические данные об эффективности цифрового отслеживания ближних контактов отсутствуют. Поэтому по мере реализации различных проектов существенную роль будут играть мониторинг и оценка. Цели, охват и предполагаемая аудитория Общая цель этой системы индикаторов – предо- ставить набор индикаторов, которые помогут национальным органам здравоохранения в деятельности по мониторингу и оценке их подходов к использованию технологии DPT. Система индикаторов также позволит предоставить информацию о следующих аспектах: • внедрение и применение цифрового отслеживания ближних контактов населения; • возможность цифрового отслеживания ближних контактов для выявления контактов, подвержен- ных риску заражения; • скорость, с которой решения по цифровому отсле- живанию ближних контактов способны направлять уведомления участникам взаимодействия по срав- нению с обычными механизмами отслеживания ближних контактов; • факторы, препятствующие и способствующие при- менению подходов к цифровому отслеживанию ближних контактов В данном документе рассматриваются индикаторы для мониторинга и оценки воздействия решений цифрового отслеживания ближних контактов на общественное здоровье. Не ставится задача предо- ставления руководства по аспектам проектирования, конфигурации или реализации DPT, но эти этапы под- готовки могут упоминаться в контексте определения и описания структуры индикаторов. Этот документ предназначен для использова- ния соответствующими национальными органами здравоохранения, учреждениями общественного здравоохранения и статистики и их партнерами, участвующими в планировании, реализации, мони- торинге и оценке деятельности по отслеживанию ближних контактов. Система будет наиболее полез- ной для тех, кто курирует и контролирует разработку и развертывание национальных решений в отноше- нии цифрового отслеживания ближних контактов. Метод На момент подготовки этого документа в науч- ной литературе отсутствовали сведения о комплексной системе индикаторов общественного здравоохранения для цифрового отслеживания ближ- них контактов. Входящие в эту систему индикаторы были разработаны и рекомендованы специалистами в области общественного и цифрового здравоох- ранения Европейского центра профилактики и контроля заболеваний (ECDC) и Всемирной органи- зации здравоохранения (ВОЗ), обладающих опытом в области цифрового здравоохранения и отслежи- вания ближних контактов. Эти эксперты активно участвовали в разработке руководств как в отноше- нии традиционного отслеживания контактов, так и в отношении цифрового отслеживания ближних кон- тактов с самого начала пандемии. Они регулярно принимают участие в региональных и глобаль- ных совещаниях по отслеживанию контактов. Был подготовлен обзор литературы по цифровому отсле- живанию ближних контактов (с апреля по декабрь 2020 г.), на основе которого разрабатывались инди- каторы (1-9). Последующий процесс формирования перечня индикаторов проводился в ходе консультаций с национальными органами общественного здраво- охранения, региональными координаторами ВОЗ по цифровому здравоохранению и инновациям и другими заинтересованными сторонами, участво- вавшими в оценке и внедрении решений цифрового отслеживания ближних контактов. Консультации 2Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья проходили в период с сентября 2020 г. по февраль 2021 г. в формате виртуальных встреч с группами экспертов из разных стран или двусторонних теле- фонных переговоров между несколькими экспертами из одной страны. Были получены письменные отзывы некоторых экспертов. Для включения в окончатель- ный перечень были выбраны только те индикаторы, которые наиболее целесообразно собирать в различ- ных условиях и которые имеют наибольшее значение для общественного здравоохранения. В ходе консультаций с экспертами конфликта интере- сов выявлено не было. Применение системы индикаторов Были предприняты усилия для обеспечения при- менимости этой системы индикаторов в различных сценариях разработки и внедрения цифрового отсле- живания ближних контактов, вместе с тем, может возникнуть необходимость в ее адаптации с учетом местных условий и ограничений. Способность орга- нов здравоохранения собирать данные по каждому индикатору будет зависеть от ряда факторов, реа- лизация которых будет обладать отличительными особенностями на национальном уровне, включая конструктивный дизайн и методы используемого цифрового отслеживания ближних контактов, приме- нимое национальное законодательство и организацию услуг тестирования и традиционного отслеживания контактов. Индикаторы, предлагаемые в рамках этой системы, являются рекомендуемыми показателями для рас- смотрения национальными властями. Их применение может способствовать принятию решений на основе фактических данных высшим руководством и орга- нами общественного здравоохранения в соответствии с резолюцией Всемирной ассамблеи здравоохра- нения WHA67.23 в отношении оценки мероприятий и технологий здравоохранения в поддержку обе- спечения всеобщего охвата медико-санитарными услугами (10), а также позволит держать курс на достижение стратегических целей Глобальной стра- тегии ВОЗ в области цифрового здравоохранения на 2020–2025 гг. (11). Существуют различные способы использования дан- ной системы индикаторов в качестве основы для процессов принятия решений. Например, поскольку цифровое отслеживание ближних контактов пока является новой технологией здравоохранения, необходимо оценить его эффективность в предот- вращении дальнейшей передачи SARS-CoV-2. Таким образом, некоторые из предложенных индикаторов могут использоваться в аналитических моделях для оценки воздействия этого вмешательства на пере- дачу инфекции. Индикаторы также могут использоваться для улучше- ния реализации цифрового отслеживания ближних контактов, помогая государствам-членам: • выявлять группы населения, в которых подоб- ное приложение используется недостаточно, и определять препятствия на пути к его освоению и постоянному применению; • определить определить способы, которые позво- лят осуществить эффективную интеграцию такого приложения с другими элементами услуг общественного здравоохранения, например, с тестированием; • оптимизировать работу приложения путем совершенствования и корректировки настроек уведомлений о воздействии в режиме итератив- ного процесса. Наконец, если несколько стран соберут данные по этим индикаторам, это позволит облегчить гармонизацию и стандартизацию, а также будет способствовать обмену передовым опытом. При сравнении между странами необходимо учитывать различия в использовании данных приложений. 2. Обоснование, проектирование, принцип работы и ограничения цифрового отслеживания ближних контактов В этом разделе предлагается краткий обзор обо- снования, проектирования, принципов работы и ограниченных возможностей решений для цифро- вого отслеживания ближних контактов, а также излагается ряд соображений, относящихся к их мониторингу и оценке. Обоснование Быстрая идентификация и уведомление всех кон- тактировавших лиц являются основой эффективной стратегии отслеживания контактов, и это особенно актуально для SARS-CoV-2, поскольку люди способны легко передать вирус до появления каких-либо сим- птомов. Следовательно, к тому времени, когда у человека становятся явными клинические проявле- ния и он получает положительный результат теста на SARS-CoV-2, люди, с которыми он находился в тес- ном контакте до появления симптомов, могут уже стать переносчиками инфекции до того, как тради- ционные службы отслеживания контактов смогут их идентифицировать. Рабочая гипотеза технологии цифрового отсле- живания ближних контактов заключается в том, что она может существенно замедлить передачу SARS-CoV-2 среди населения тремя основными спо- собами. Во-первых, как только регистрируется положительный результат теста на SARS-CoV-2, она позволяет автоматически уведомлять лиц, находившихся в непосредственной близости от заболевшего. Это позволяет быстрее направлять уве- домления о контактах (по сравнению с традиционным 3Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья отслеживанием контактов), быстрее помещать кон- тактных лиц в карантин и, как следствие, быстрее прерывать цепочки передачи инфекции. Во-вторых, цифровое отслеживание ближних контактов может функционировать и в более широких контекстах распространения заболевания в сообществе, когда традиционное отслеживание контактов работает на пределе возможностей по причине большого количества случаев и ограниченности ресурсов. В-третьих, цифровое отслеживание ближних контак- тов не зависит от того, помнят ли инфицированные о состоявшихся ранее встречах, и от их способности назвать контактных лиц; следовательно, эта техноло- гия имеет более широкий охват, чем традиционное отслеживание контактов. Все это ̶ важные стимулы для внедрения цифровых решений, направленных на поддержку национальных систем отслеживания ближних контактов. Важно признать, что цифровое отслеживание контактов является новым явлением и что его цен- ность для защиты населения и оказания помощи национальным органам здравоохранения опре- деляется целым рядом многих допущений и несовершенных технологий. Таким образом, реше- ния цифрового отслеживания ближних контактов следует рассматривать как дополнение, а не замену традиционных подходов общественного здравоохра- нения к отслеживанию контактов. Любые мероприятия по отслеживанию контактов, в цифровом или ином формате, могут быть эффек- тивными только при наличии надежной и гибкой инфраструктуры общественного здравоохранения, включающей соответствующий персонал служб здра- воохранения, службы тестирования и инфраструктуру реагирования. Для повышения заинтересованности, добровольного участия и стабильного применения приложения необходимы активная вовлеченность сообщества и осведомленность о преимуществах приложения для общественного здравоохранения, а также о мерах, принимаемых для защиты конфиден- циальности данных. Рабочее определение цифрового отслеживания ближних контактов Для целей данного документа ниже предлагается рабочее определение цифрового отслеживания ближних контактов: «Цифровое отслеживание контактов» – это обозначение технологического подхода к Рисунок 1: Централизованный и децентрализованный подходы к цифровому отслеживанию ближних контактов Когда смартфоны двух пользователей находятся в непосредственной близости, они обмениваются соответствующими анонимными кодами доступа. Если человек А получает положительный результат теста на COVID-19, он обновляет свой статус в приложении. При децентрализованном подходе смартфон только загружает ключи человека А на внутренний сервер. Все ключи инфицированных пользователей загружаются приложением на телефон человека Б, и сопоставление ключей выполняется локально, а соответствующие предупреждения выдаются для информирования контактных лиц о том, что они были подвергнуты воздействию инфекции. При централизованном подходе смартфон загружает ключи человека А, а также другие ключи, полученные от его предыдущих контактов, например Б. Сопоставление ключей выполняется на централизованном сервере, который впоследствии уведомляет контактных лиц о возможном риске воздействия. *Обратите внимание, что объём данных, загруженных на цетрализованный сервер, может различаться в зависимости от типа примененного архитектурного проектирования. В некоторых странах центральному серверу доступны только ключи контактов. Анонимный обмен кодами ключей при встрече A и Б У человека A тест +. Ключи А загружаются в систему. У человека А тест +. Загрузка собственных ключей и ключей недавних контактов. Сервер базы данных сопоставляет ключи Сервер базы данных уведомляет человека Б Телефон человека Б регулярно загружает ключи тех, у кого положительный тест. Телефон Б сопоставляет загруженные ключи с ключами из истории контактов. В случае совпадения поступает уведомление. Децентрализация Сервер базы данных Сервер базы данных Централизация Человек A Человек Б 1. 2.2. 3. 3. 4.4. * 4Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья цифровому отслеживанию контактов, которое обычно осуществляется при помощи смартфонов или специальных устройств, фиксирующих анонимизиро- ванные данные о контактах между людьми, чтобы при необходимости направлять им предупреждения об опасности, если выполняются условия, указывающие на период непосредственной близости к человеку, который позже регистрирует положительный резуль- тат теста на инфекционное заболевание. Хотя признано, что для отслеживания ближних кон- тактов можно использовать несколько различных подходов и технологий, в настоящем документе приводится описание решений, использующих тех- нологию Bluetooth® с низким энергопотреблением (Bluetooth® Low Energy) в качестве основы для обмена анонимными «ключами» между устройствами, уча- ствующими в сети отслеживания ближних контактов. ВОЗ настоятельно рекомендует не использовать инструменты отслеживания ближних контактов на основе данных геолокации пользователей (12). Соответственно, освещение решений на основе GPS не входит в задачи данного документа. Проектные и эксплуатационные факторы, влияющие на мониторинг цифрового отслеживания контактов Архитектура программного решения Возможности мониторинга эффективности будут частично зависеть от архитектурного проекти- рования. В различных сценариях по-разному обеспечивается конфиденциальность людей, вовле- ченных в сеть отслеживания ближних контактов. Кроме того, эти техники различаются по своей способности извлекать знания об общественном здравоохранении из данных проходящего через них потока. Обсуждение плюсов и минусов каждого дизайна выходит за рамки настоящего документа. Подробная информация об архитектуре и потоках данных задокументирована в наборе инструмен- тов ЕС для цифрового отслеживания ближних контактов (13). На рисунке 1 ниже показано, как потоки данных передаются в децентрализованных и централизованных системах цифрового отслежива- ния ближних контактов на основе Bluetooth. Соображения конфиденциальности Защита личных данных и конфиденциальности лиц, вовлеченных в сети DPT, является важнейшим усло- вием соблюдения прав человека и гражданских свобод, а также позволяют обеспечить общественное доверие. Любое реализуемое решение по цифровому отслеживанию ближних контактов должно опираться на национальное законодательство и механизмы подотчетности, чтобы осуществлять регулирование использования данных, хранящихся на серверах и используемых устройствах. Необходимо реализо- вать важные принципы защиты данных, такие как информированное согласие, минимизация данных и целевое ограничение. Кроме того, любые собранные данные не должны включать идентификационную информацию или географические координаты чело- века. ВОЗ, Европейский Союз и другие организации опубликовали руководство по этическим соображе- ниям и вопросам конфиденциальности в отношении использования решений цифрового отслеживания ближних контактов (12, 14–16). Представленные выше варианты включают в себя меры по сохранению конфиденциальности, но имеют различия в способности к проведению анализа для целей общественного здравоохранения. Потенциал анализа в рамках общественного здравоохранения в решениях, сформированных с использованием децентрализованного подхода, будет ограничен, а это означает, что от органов здравоохранения может потребоваться использование альтернативных подходов (таких как добровольное предоставле- ние дополнительных данных или опросы) для сбора информации по различным индикаторам. Другие сценарии, в которых используется более централизо- ванный подход к проектированию, могут обеспечить проведение более обширного анализа с точки зрения общественного здравоохранения, но по своей сути они предлагают меньшую степень возможности обе- спечения конфиденциальности. Метод регистрации и обработки положительного диагноза в приложении цифрового отслеживания ближних контактов Лица, у которых диагностирован COVID-19, имеют воз- можность регистрации своего статуса в приложении для цифрового отслеживания ближних контактов. Чтобы подтвердить положительный диагноз и избе- жать ненадлежащего использования системы, это обычно делается путем ввода кода активации, предоставленного соответствующими органами здравоохранения, или путем использования нацио- нального механизма цифровой идентификации. Если процесс выдачи кода активации или регистрации диагноза в приложении откладывается, это снизит возможность отправки уведомлений о воздействии и, следовательно, общую эффективность подхода. Настройка пространственной близости контактов и калибровка Калибровка – это процесс оптимизации настроек уведомления о воздействии, который позволяет гарантировать уведомление людей, подвергшихся риску, но при этом не будет уведомляться слишком большое число людей, которые не подвергаются риску. Органы общественного здравоохранения должны обеспечить достаточно широкий охват настроек вре- мени и расстояния, чтобы «фиксировать» контакты с наибольшим риском. Более подробная информа- ция о калибровке приложений DPT представлена в руководстве ECDC по мобильным приложениям в поддержку отслеживания контактов на предмет COVID-19 (17). 5Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья Ограничения эксплуатационной совместимости В настоящее время разные системы цифрового отслеживания ближних контактов (то есть разные национальные решения) не обладают непосредствен- ной функциональной совместимостью. Европейская комиссия разработала Европейскую федератив- ную службу портала (European Federation Gateway Service) для обеспечения возможности трансгра- ничного обмена уведомлениями о воздействии между государствами-членами Европейского союза, в первую очередь между децентрализованными системами (18, 19). Предлагаемые индикаторы кон- кретно не ориентированы на проблемы, связанные с совместимостью. 3. Ознакомление с индикаторами Представленные здесь индикаторы следует рассматривать как отправную точку. Органам обще- ственного здравоохранения рекомендуется провести консультации с лицами, ответственными за разра- ботку и внедрение решений цифрового отслеживания ближних контактов, а также с персоналом, участвую- щим в традиционном отслеживании контактов, для выяснения достоинств применения каждого из пред- ложенных индикаторов. Это также потребуется для определения того, какие данные доступны или могут быть предоставлены в соответствии с индикаторами или для их уточнения по мере необходимости. Страны практикуют различные подходы к интегра- ции методов DPT с тестированием и традиционными службами отслеживания контактов. Таким образом, перечень предлагаемых индикаторов следует рас- сматривать как набор вариантов, из которых органы общественного здравоохранения могут выбирать, исходя из местного контекста реализации. Если на основе этих индикаторов публикуются оце- ночные метрики, рекомендуется включать в них подробное описание используемой технологии, равно как и ограничения, а также блок-схему или аналогичные наглядные пособия для иллюстрации интеграции со службами тестирования и традици- онными службами отслеживания контактов. Может потребоваться адаптация к местным условиям (как указано выше), однако также имеет смысл попы- таться использовать предложенные индикаторы в максимально возможной степени без внесения изменений, чтобы облегчить стандартизованное сравнение между странами. 4. Варианты сбора данных Возможности сбора данных в странах по каждому из индикаторов в этой системе могут различаться из-за различий в архитектурном проектировании техно- логии, интеграции общей стратегии наблюдения и реагирования, а также особенностей местного зако- нодательства, конфиденциальности и управления. Поэтому существуют различия в типах данных, кото- рые могут быть собраны, и в источниках, из которых они могут быть собраны (контроллер приложения, органы общественного здравоохранения, опросы и т. д.). Ниже перечислены различные варианты сбора данных в контексте цифрового отслеживания ближ- них контактов. • Данные, полученные из сети DPT. Минимальные и анонимизированные данные могут быть собраны через контроллер приложения для выполнения анализа общественного здравоохранения. Однако возможность в этом плане во многом зависит от используемого подхода к программному решению (централизованного или децентрализованного). Недопустимы нарушения мер по защите частной жизни людей при использовании цифрового отсле- живания ближних контактов в ходе мероприятий по сбору большего количества данных для анализа в целях общественного здравоохранения. • Интеграция с традиционным отслеживанием кон- тактов: во многих странах практикуется интеграция технологии DPT с традиционным отслеживанием контактов, например, путем обращения к пользо- вателям приложения с предложением позвонить в органы здравоохранения, если получено уведом- ление о контакте. Если такой контакт установлен, он дает возможность задать пользователям при- ложения дополнительные вопросы, относящиеся к некоторым индикаторам, предложенным в системе. В зависимости от того, каким образом цифровое отслеживание ближних контактов интегрируется с традиционным отслеживанием контактов, могут быть другие возможности для получения данных, относящихся к нескольким индикаторам, напри- мер, связанных со своевременностью. • Данные, собранные в службах тестирования: органы общественного здравоохранения также могут получать данные от людей, которые запи- сываются на тесты или получают положительные результаты тестов. Это можно сделать раз- ными способами, в том числе по телефону, через Интернет или используя приложение. • Опросы: важнейшую роль в сборе информации по по некоторым из предложенных индикаторов будет играть сбор первичных данных посредством опро- сов. Это особенно актуально, когда приложения основаны на децентрализованной системе, и через приложение доступны ограниченные данные, или когда необходимо более глубокое понимание инди- катора в конкретных социально-демографических группах. В идеале репрезентативности опро- сов для населения можно добиться, применяя метод простой случайной выборки. Однако, в зависимости от уровня заболеваемости, охвата приложения и практической осуществимо- сти, наиболее целесообразным подходом могут стать нерандомизированные обсервационные исследования. 6Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья При интерпретации результатов опроса необхо- димо учитывать ограничения дизайна опроса, потенциальные факторы, способные принципи- ально повлиять на результаты (такие как возраст и другие социально-демографические факторы), ошибки памяти и «социально приемлемое смеще- ние» в ответах (например, в случае если респондент отвечает таким образом, чтобы казаться более ответственным). В зависимости от интересующего индикатора опросы могут проводиться среди раз- ных групп: • население в целом; • пользователи приложения; • пользователи приложения, которые столкнулись с определенным событием в приложении, напри- мер, получили уведомление о воздействии или ввели собственный положительный результат теста в приложение; • контактные лица, опрошенные группами по отслеживанию контактов; • люди, обращающиеся в пункты тестирования. Лицам, принимающим решения, следует обращать особое внимание на преимущества (например, более целевой характер исследуемой выборки) и недостатки (например, предполагаемую потерю конфиденциальности) проведения онлайн-опросов по ссылке, указанной в приложении DPT. При про- ведении опросов, нацеленных на подтвержденные случаи с использованием приложения, пользова- телю следует предлагать ответить на опрос только после ввода кода подтверждения подлинности диагноза. Следует четко отмечать необходимость обеспечения конфиденциальности и неприкосно- венности данных. • Добровольное предоставление дополнительных данных: разработчики приложений могут вклю- чить опцию, при которой пользователи могут дать согласие на загрузку дополнительной эпидемиоло- гически значимой информации о себе в ресурсы органов общественного здравоохранения (напри- мер, возраст). В подобных случаях мотивация пользователей может быть выше, если они будут проинформированы о том, что загрузка таких данных может позволить органам общественного здравоохранения получить более полное пред- ставление об эпидемиологической ситуации в стране и динамике передачи инфекции. Такие данные следует хранить лишь в течение ограничен- ного периода времени в соответствии с местными правилами, при этом необходимо обеспечивать безопасность и конфиденциальность. Органам общественного здравоохранения необходимо осознавать, каким образом такой запрос будет воспринят населением, не приведет ли это к сни- жению уровня использования приложения либо к нежеланию вводить в приложение положитель- ный результат теста. Для сокращения подобных рисков рекомендуется предлагать пользователям те или иные варианты добровольного предоставле- ния дополнительных данных в приложении только после подтверждения ими положительного резуль- тата теста в этом приложении. 5. Замечания к вопросу о мониторинге и оценке решений для цифрового отслеживания контактов В рамках любых мероприятий по мониторингу и оценке эффективности технологический решений цифрового отслеживания ближних контактов следует принимать во внимание следующие соображения: • Доля населения, активно пользующегося техно- логией DPT: темой многочисленных дискуссий и исследований стал вопрос о том, какая доля насе- ления, использующего технологию цифрового отслеживания ближних контактов, требуется чтобы продемонстрировать ее положительное влияние на здоровье населения. При мониторинге эффек- тивности DPT нужно учитывать уровни внедрения и использования этой технологии, а также любые региональные/географические различия. • Способность технологии Bluetooth точно изме- рять расстояние: погрешность, присущая технологии Bluetooth с низкой энергоинтенсив- ностью, применяемой для оценки расстояния и расчета продолжительности, может повлиять на надежность технологических решений цифро- вого отслеживания контактов. В результате могут быть зарегистрированы ложноположительные или ложноотрицательные результаты измерения воздействия. • Не все люди или группы населения смогут или захотят использовать решения цифрового отсле- живания ближних контактов: это может быть связано с рядом факторов, таких как отсутствие доверия или сомнения в пользе цифровых техно- логий, отсутствие совместимого смартфона или исключение из статистики по причине отсутствия доступа к интернету, инвалидность, возраст или ограниченная цифровая грамотность. Подобная маргинализация некоторых слоев населения может привести к социальной несправедливости в отношении получения преимуществ, предлагаемых решениями цифрового отслеживания контак- тов. Следовательно, странам следует стремиться определить долю и характеристики населения, использующего приложение, чтобы увязать с кон- текстом данные, полученные в ходе оценки. 6. Отчетность и анализ данных Индикаторы в основном предназначены для нацио- нальных органов общественного здравоохранения, поскольку они позволяют оценить созданные методы цифрового отслеживания ближних контактов. При этом ценным может оказаться сравнение индикато- ров по странам в рамках публикаций или семинаров, направленных на упрощение взаимного обучения. 7Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья В таблице 1 приводятся схемы расчета каждого индикатора (числитель и знаменатель), а также пред- лагаются источники данных для каждого компонента индикатора. Учитывая вариативность источников данных, используемых для индикаторов, в зависимо- сти от страны, на местном уровне следует принимать детализированные решения о том, как собирать, ана- лизировать и интерпретировать такие данные. 7. Ограничения системы индикаторов Ограничением возможности использования пред- ложенных индикаторов для упрощения сравнения между странами станут различия в том, каким образом приложения для цифрового отслеживания ближних контактов реализуются в разных странах, как с точки зрения используемых технологий, так и уровня интеграции с тестированием и традицион- ными службами отслеживания контактов. Таким образом, как отмечалось выше, важную роль играет упрощенная интерпретация результатов и сравнение между странами посредством включения во все публикации подробного описания, равно как и ограничений используемой технологии. Также необ- ходимо разрабатывать блок-схему (или аналогичное графическое представление данных), позволяющую проиллюстрировать подход к интеграции с тестиро- ванием и традиционными службами отслеживания контактов. Конкретные соображения и возможные ограничения для каждого отдельного индикатора представлены в Таблице 1. 8. Глоссарий терминов Активное использование: устройство, используемое в сети цифрового отслеживания ближних контак- тов. Устройство находится в рабочем состоянии и периодически обменивается данными с серверами и другими устройствами в сети (например, получает ключи с центрального сервера). Активное исполь- зование можно измерить разными способами, оно определяется рядом факторов, включая выбор дизайна сети цифрового отслеживания ближних контактов. Активное использование можно изме- рить разными способами, оно определяется рядом факторов, включая выбор дизайна сети цифрового отслеживания ближних контактов. Среди предлага- емых методов измерения активного использования – вычитание количества удаленных приложений из числа установленных или вычисление среднего числа устройств, которые ежедневно извлекают «заражен- ные» ключи с сервера DPT. Код активации: одноразовый код, который обычно выдается органами здравоохранения человеку, полу- чившему положительный результат теста на COVID-19. После того, как человек вводит этот код в свое при- ложение DPT, запускается процесс сопоставления ключей и выдачи уведомлений о воздействии для устройств, удовлетворяющих критериям близкого взаимодействия. В некоторых случаях националь- ная схема цифровой идентификации может заменить необходимость использования одноразового кода активации. Контроллер приложения: национальный орган, в обязанности которого входят настройка и эксплуата- ция технологической системы DPT, а также контроль за использованием данных, полученных в результате цифрового отслеживания ближних контактов. Платформа поставщика операционной системы для распространения приложения: коммерческие платформы по распространению, предлагаемые поставщиками операционных систем мобильных устройств, позволяющие распространять программ- ное обеспечение для зарегистрированных клиентов (например, через магазин приложений App store, магазин Google Play, Huawei AppGallery и т. д.). Bluetooth с низкой энергоинтенсивнстью (BLE): стандарт беспроводной связи с низким энергопотре- блением, который можно использовать на небольших расстояниях для обеспечения обмена данными между смарт-устройствами. В контексте цифрового отсле- живания контактов Bluetooth Low Energy позволяет обмениваться анонимными «ключами» между устройствами в сети. Bluetooth Low Energy является товарным знаком и стандартом, определенным груп- пой компаний-производителей Bluetooth. Эффективность: степень, в которой метод рабо- тает не в контролируемых, а в реальных условиях (то есть на практике). Исследования эффективно- сти оценивают, достигаются ли ожидаемые эффекты используемой технологии. Уведомление о воздействии: сообщение, отправ- ляемое участвующим устройством, с тем чтобы предупредить пользователя о том, что он недавно был рядом с человеком, который получил положи- тельный результат теста на COVID-19 и поделился информацией о диагнозе через свое приложение для цифрового отслеживания ближних контактов. Ключи: также так называемые маяки Bluetooth или ключи временного действия. Это случайным образом сгенерированные зашифрованные идентификаторы BLE, которыми обмениваются участвующие устрой- ства, находящиеся в непосредственной близости друг от друга, в соответствии с определенными кри- териями расстояния и продолжительности. Эти ключи обеспечивают основу для анонимного «соответствия» устройств и последующего запуска уведомлений о воздействии. Участие: относится к зарегистрированному и акти- вированному устройству, для которого было предоставлено согласие, позволяющее ему функци- онировать в сети цифрового отслеживания ближних контактов. (См. также «Активное использование».) 8Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья Таблица 1. Индикаторы В нижеследующих таблицах представлен перечень индикаторов, которые могут использоваться национальными органами здравоохранения для оценки эффективности приложений цифрового отслеживания ближних контактов (DPT) для общественного здравоохранения. Расположенные выше позиций строки текста буквы в столбце расчета относятся к предлагаемому источнику данных для каждого компонента индикатора: • Популяционные данныеa • Данные с платформы поставщика операционной системы для распространения приложенийb • Данные от контроллера приложенияc • Данные органов общественного здравоохраненияd • Опросное обследованиеe A. В какой степени используется мобильное приложение? Индикатор Расчет Предлагаемая периодичность Обоснование Источник данных Замечания A.1: Доля всего населения, скачавшего приложение. Количество загрузокb/Общая численность населенияa. • Еженедельно. • Раз в две недели. Это указывает на охват населения приложением. Чем выше охват, тем эффективнее должно быть приложение с точки зрения сокращения масштабов передачи вируса. • Популяционные данныеa; • Данные с платформы поставщика операционной системы для распространения приложенийb. Модификации: • Вместо численности всего населения используйте население, которое пользуется смартфонами (возможные источники: Международный союз электросвязи (ITU) или национальный регулятор которой есть возможности для улучшений с точки зрения побуждения людей к загрузке приложения. • Знаменатель также может быть изменен так, чтобы учитывать только подходящую целевую группу населения на основе совместимых мобильных телефонов и возрастного диапазона. Возможная ошибка: • У людей может быть более одного телефона, и они могут загружать приложение на оба. • В случаях, когда в качестве знаменателя используется количество пользователей смартфонов, обратите внимание, что люди могут иметь • устройства с операционными системами, несовместимыми с базовой технологией DPT. A.2: Доля всего населения, активно пользующегося приложением Количество приложений, которые активно используются b or c/Все населениеa. • Еженедельно. • Раз в две недели. Это указывает на охват населения активным использованием приложений. Чем больше людей активно используют приложение, тем эффективнее оно должно быть с точки зрения сокращения масштабов передачи вируса. • Популяционные данныеa; • Данные платформы поставщика операционной системы по распространению приложенияb (количество установленных приложений, но не удаленных); • Данные от контроллера приложенияc (количество мобильных телефонов, которые ежедневно получают «зараженные» ключи с сервера). Модификации: • Вместо численности всего населения используйте население, которое пользуется смартфонами (возможные источники: Международный союз электросвязи (ITU) или национальный регулятор которой есть возможности для улучшений с точки зрения побуждения людей к загрузке приложения. • Знаменатель также может быть изменен так, чтобы учитывать только подходящую целевую группу населения на основе совместимых мобильных телефонов и возрастного диапазона. Возможная ошибка: • У людей может быть более одного телефона, и они могут загружать приложение на оба. • В случаях, когда в качестве знаменателя используется количество пользователей смартфонов, обратите внимание, что люди могут иметь • устройства с операционными системами, несовместимыми с базовой технологией DPT. A.3: Доля всех положительных тестов среди пользователей приложения. Количество выданных кодов активацииd/ • Еженедельно. • Раз в две недели. Это указывает на использование приложения или распространение приложения среди положительных случаев. Данные органов общественного здравоохраненияd. Обязательным условием для этого индикатора является то, что коды активации выдаются только пользователям приложения, а не всем людям, получившим положительный результат. Для стран, где это не так, альтернативой этому показателю может быть использование количества положительных кодов, введенных в приложение, в качестве приблизительного показателя для положительных тестов среди пользователей приложения. Однако это может привести к недооценке истинной величины, поскольку в некоторых случаях код аутентификации может не загружаться. A4: Доля положительных тестов среди пользователей приложения, которые введены в приложение (загруженные положительные тесты). Количество кодов активации, введенных в приложениеc/ Количество выданных кодов активации, d. • Еженедельно. • Раз в две недели. Это укажет долю пользователей приложения, которые вводят свой положительный результат в приложение. • Данные от контроллера приложенияc; • Данные органов общественного здравоохраненияd. Обязательным условием для этого индикатора является то, что коды активации выдаются только пользователям приложения, а не всем людям, получившим положительный результат тестирования. A.5: Показатель положительных тестов среди пользователей приложения по отношению к количеству положительных тестов, зарегистрированных среди населения в целом. Количество кодов активации, выданных в неделюc,d/100 000 активных пользователейb,c. против Количество положительных тестов, зарегистрированных национальным органом здравоохранения в неделюa/100 000 населенияa. • Еженедельно. • Раз в две недели. Это указывает на еженедельный (или двухнедельный) коэффициент заболеваемости среди пользователей приложения по сравнению с недельным (или двухнедельным) показателем заболеваемости среди населения в целом. • Данные о населенииa; • Данные от контроллера приложенияc; • Данные органов общественного здравоохраненияd. Обязательным условием для этого индикатора является выдача кода активации только пользователям приложения, а не всем людям с положительным результатом теста. Для стран, где это не так, альтернативой этому показателю может быть использование количества положительных кодов, введенных в приложение, в качестве приблизительного показателя для положительных тестов среди пользователей приложения. Однако это может привести к недооценке истинной величины, поскольку в некоторых случаях код аутентификации может не загружаться. Модификации: Можно в качестве знаменателя использовать число загрузок вместо числа активных пользователей приложения (как приблизительное значение). Дальнейший анализ: Причины более низкой предполагаемой заболеваемости среди пользователей приложения следует изучить дополнительно, поскольку существует несколько возможных объяснений: • приложение может эффективно сократить передачу вируса между пользователями приложения; • пользователи приложения имеют разные характеристики и различаются степенью рикованности поведения; • пользователи приложения имеют разные уровни доступа к тестированию. Дальнейший анализ, такой как опросы или исследования «случай-контроль» с разбивкой по возрасту и другим местным социально-демографическим факторам, может дать более глубокое понимание. 9Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья Численность всего населения (знаменатель) Количество загрузок (числитель) Количество всех положительных случаев, сообщенных национальным органом здравоохранения (знаменатель) Количество выпущенных кодов активации (числитель) Количество пользователей приложения (знаменатель) Количество выпущенных кодов активации (числитель) Количество положительных тестов, сообщенных национальным органом здравоохранения (числитель) Численность всего населения (знаменатель) Рисунок 2. Показатель A.1: Доля всего населения, скачавшего приложение Рисунок 4. Показатель A.5: Показатель положительных тестов среди пользователей приложения по отношению к количеству положительных тестов, зарегистрированных среди населения в целом. Рисунок 3. Показатель A.1: Доля всего населения, скачавшего приложение 10 Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья B. Успешно ли мобильные приложения обнаруживают контакты, подверженные риску заражения? Индикатор Расчет Предлагаемая периодичность Обоснование Источник данных Замечания B.1: Вводится показатель соотношения между количеством уведомлений о воздействиии числом полученных положительных результатовтеста. Количество полученных уведомлений о воздействии c/ количество введенных положительных тестовc. • Еженедельно. • Раз в две недели. Это указывает на среднее количество контактов, которые были уведомлены приложением о диагностированном случае (на один такой случай) введением положительного результата теста в приложение. Данные от контроллера приложенияc. При интерпретации этого результата необходимо учитывать настройки уведомления о воздействии, запрограммированные в приложении, например, настройки времени и расстояния, которые будут генерировать уведомления. На этот параметр могут влиять другие факторы, такие как плотность населения, социальное поведение и т. д. Возможность сбора данных по этому показателю может варьироваться в зависимости от типа используемого протокола (централизованный или децентрализованный). B.2: Доля диагностированных случаев среди пользователей приложения, которые ранее через приложение получили уведомление о воздействии. Количество людей с положительным тестом, которые были уведомлены через приложение о том, что у них произошел контакт в течение 14 дней, предшествующих появлению симптомов (или был взят материал на анализ, если процесс протекает бессимптомно)e/ Общее количество пользователей приложения с положительным тестомe. Период обследования Это указывает на общую эффективность приложения в определении и уведомлении людей из группы риска среди населения с помощью приложения. Опросe новых диагностированных случаев среди пользователей приложения, проводимый в структурах, где проводят тестирование, с использованием онлайн-анкеты, доступной через приложение, или при интервьюировании командой, проводящей традиционное отслеживание контактов. Это соотношение можно сравнить с эквивалентным соотношением для традиционного отслеживания контактов. Эти данные могут быть собраны только в странах, где приложение DPT отображает дату встречи с контактным лицом. Обратите внимание, что отображение даты встречи с контактным лицом сопряжено с некоторым риском потери анонимности для носителя заболевания. 14-дневный период основан на продолжительности инкубационного периода COVID-19, который в большинстве случаев составляет до 14 дней. Обратите внимание, что интерес представляет дата воздействия, а не дата получения уведомления о подверженности воздействию. Низкий уровень охвата приложением может снизить вероятность получения уведомления о воздействии (это можно оценить с помощью A.1a или A.1b), что снижает эффективность DPT. Модификации: Если дата воздействия не отображается, можно использовать в качестве приблизительного показателя дату уведомления о воздействии. Однако, поскольку уведомление о воздействии может происходить через несколько дней после воздействия, это может привести к завышенной оценке количества диагностированных случаев, в которых событие воздействия, обнаруженное приложением, имеет отношение к текущему эпизоду заболевания. Это происходит потому, что в некоторых случаях обнаруженное воздействие могло иметь место более чем за 14 дней до появления симптомов. B.3: Доля диагностированных случаев, ранее уведомленных только через приложение (но не посредством традиционного отслеживания контактов), среди всех диагностированных случаев. Количество людей с положительным результатом теста, ранее уведомленных через приложение (но не с помощью обычного отслеживания контактов), что у них был контакт с инфицированным человеком в течение 14 дней, предшествующих появлению симптомов (или сбор образца при бессимптомном течении)e/ Общее количество положительных результатов тестаe. Период обследования Это позволяет оценить дополнительный вклад приложений в выявление людей с повышенным риском заражения, которые не были идентифицированы обычными методами отслеживания контактов. Опросe новых диагностированных случаев, проводимый через центры тестирования или с помощью онлайн- анкеты, доступной через приложение. Эти данные могут быть собраны только в странах, где приложение DPT отображает дату встречи с контактным лицом. Обратите внимание, что отображение даты встречи с контактным лицом сопряжено с некоторым риском потери анонимности для носителя заболевания. 14-дневный период основан на продолжительности инкубационного периода COVID-19, который в большинстве случаев составляет до 14 дней. Обратите внимание, что интерес представляет дата воздействия, а не дата получения уведомления о подверженности воздействию. Низкий уровень охвата приложением может снизить вероятность получения уведомления о воздействии (это можно оценить с помощью A.1a или A.1b), что уменьшит эффективность DPT. Модификации: Если дата воздействия не отображается, можно использовать в качестве приблизительного показателя дату уведомления о воздействии. Однако, поскольку уведомление о воздействии может происходить через несколько дней после воздействия, это может привести к завышенной оценке количества диагностированных случаев, в которых событие воздействия, обнаруженное приложением, имеет отношение к текущему эпизоду заболевания. Это происходит потому, что в некоторых случаях обнаруженное воздействие могло иметь место более чем за 14 дней до появления симптомов. B.4: Доля положительных результатов тестирования среди пользователей приложения, которые обращаются в службы тестирования после получения через приложение уведомления о воздействии. Количество людей, обратившихся в службы тестирования после получения через приложение уведомления о воздействии и получивших положительные результаты тестированияe/ Общее количество пользователей приложения, которые обратились в службы тестирования после получения через приложение уведомления о воздействииe. Период обследования Это указывает на способность приложений обнаруживать людей с риском заражения среди пользователей приложения. Опросe новых диагностированных случаев среди пользователей приложения, проводимый с помощью структур, проводящих тестирование. Это можно сравнить с долей людей с положительным результатом теста среди людей, проходящих тестирование по другим причинам. Возможная ошибка: • На этот индикатор могут влиять параметры калибровки приложений, которые могут влиять на их специфичность и чувствительность при обнаружении контактных лиц с риском заражения; • При интерпретации этого показателя следует учитывать национальную политику тестирования симптоматичных и бессимптомных контактных лиц. 11 Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья Рисунок 5. Индикатор B.3: Доля диагностированных случаев, ранее уведомленных только через приложение (но не посредством традиционного отслеживания контактов), среди всех диагностированных случаев. Рисунок 6. Индикатор B.4: Доля положительных результатов тестирования среди пользователей приложения, которые обращаются в службы тестирования после получения через приложение уведомления о воздействии Диагностированные случаи (знаменатель) Случаи, когда уведомление о воздействии получали только через приложение (числитель) Другие могли получить:: - Уведомление в рамках традиционного отслеживания контактов и уведомление посредством приложения о воздействии - Уведомление только в рамках традиционного отслеживания контактов - Отсутствие уведомления о воздействии Пользователи приложения, обратившиеся в службы тестирования после получения через приложение уведомления о воздействии (знаменатель) Пользователи приложения, получившие положительный результат тестирования после получения уведомления через приложение (числитель) 12 Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья C. Быстрее ли мобильные приложения уведомляют о контакте, чем традиционное отслеживание контактов? Индикатор Расчет Предлагаемая периодичность Обоснование Источник данных Замечания C.1: Среднее время (IQR) между воздействием и получением через приложение уведомления о воздействии сравнить среднее (IQR) время между воздействием и уведомлением контактов традиционными службами отслеживания контактов. Дата уведомления о воздействии через приложениеe – Дата воздействияe сравнить Дата уведомления о воздействии посредством обычного отслеживания контактовd – Дата воздействияd. Период обследования Отслеживание контактов направлено на то, чтобы уведомить контактных лиц как можно скорее. Это будет указывать на то, могут ли приложения DPT сократить время между воздействием и уведомлениями о воздействии по сравнению с традиционным отслеживанием контактов. Данные опросаe или данные, собранные при обращении людей в службы общественного здравоохранения. Данные органов общественного здравоохранения о традиционном отслеживании контактовd. Эти данные могут быть собраны только в странах, где приложение DPT отображает дату встречи с контактным лицом. Обратите внимание, что отображение даты встречи с контактным лицом сопряжено с некоторым риском потери анонимности для носителя заболевания. На задержки уведомлений как при использовании технологии DPT, так и в рамках традиционного отслеживания контактов могут влиять различные факторы, такие как: • задержка между появлением симптомов и тестированием; • задержки, связанные с обработкой тестов; • задержки, связанные с выдачей результатов тестирования. На задержки уведомлений при использовании технологии DPT могут влиять различные факторы, такие как: • задержка генерации кода аутентификации; • задержка между получением кода и вводом его в приложение. На задержки уведомлений при традиционном отслеживании контактов могут влиять различные факторы, такие как: • задержки с интервьюированием контактных лиц; • задержки с уведомлением лиц, контактировавших с инфицированным. Модификации: Если невозможно получить данные о параметре своевременности получения уведомлений в рамках традиционного отслеживания контактов, все же имеет смысл измерять этот параметр при использовании приложений DPT самостоятельно, не проводя сравнений с традиционным отслеживанием контактов. C.2: Среднее время (IQR) между появлением симптомов у носителя заболевания и временем ввода положительного результата теста в приложение против средний показатель времени (IQR) между появлением симптомов у носителя заболевания и уведомлением контактных лиц службами традиционного отслеживания контактов. Дата ввода кода активации в приложениеc – Дата появления симптомовc против Дата уведомления Контактных лиц службами традиционного отслеживания контактовd – Дата появления симптомовd. Раз в две недели. Отслеживание контактов направлено на то, чтобы уведомить контактных лиц как можно скорее. Этот индикатор поможет понять, могут ли приложения DPT сократить время между появлением симптомов у носителя заболевания и уведомлениями о воздействии по сравнению с традиционным отслеживанием контактов. Данные от контроллера приложенияc (через метаданные, встроенные в код аутентификации результата теста, который может включать дату появления симптомов). Данные органов общественного здравоохранения об эффективности традиционного отслеживания контактовd. На задержки уведомлений как при использовании технологии DPT, так и в рамках традиционного отслеживания контактов могут влиять различные факторы, такие как: • задержка между появлением симптомов и тестированием; • задержки, связанные с обработкой тестов; • задержки, связанные с выдачей результатов тестирования. На задержки уведомлений при использовании технологии DPT могут влиять различные факторы, такие как: • задержка генерации кода аутентификации; • задержка между получением кода и вводом его в приложение. На задержки уведомлений при традиционном отслеживании контактов могут влиять различные факторы, такие как: • задержки с интервьюированием контактных лиц; • задержки с уведомлением лиц, контактировавших с инфицированным. Модификации: Если невозможно получить данные о параметре своевременности получения уведомлений в рамках традиционного отслеживания контактов, все же имеет смысл измерять этот параметр при использовании приложений DPT самостоятельно, не проводя сравнений с традиционным отслеживанием контактов. C.3. Средняя разница в скорости уведомления между приложением и обычным отслеживанием контактов. Дата уведомления через обычное отслеживание контактовe – Дата уведомления о воздействии через приложениеe. Период обследования. Это будет указывать на то, могут ли приложения для цифрового отслеживания ближних контактов сократить время между воздействием и уведомлением о воздействии по сравнению с обычным отслеживанием контактов. Опрос e контактных лиц, которые получают уведомление с помощью традиционного отслеживания контактов и которым задают вопросы о том, есть ли у них приложение, получили ли они уведомление от приложения, и если да, то насколько раньше пришло уведомление, по сравнению с уведомлением через традиционное отслеживание контактов. На задержки уведомлений как при использовании технологии DPT, так и в рамках традиционного отслеживания контактов могут влиять различные факторы, такие как: • задержка между появлением симптомов и тестированием; • задержки, связанные с обработкой тестов; • задержки, связанные с выдачей результатов тестирования. На задержки уведомлений при использовании технологии DPT могут влиять различные факторы, такие как: • задержка генерации кода аутентификации; • задержка между получением кода и вводом его в приложение. На задержки уведомлений при традиционном отслеживании контактов могут влиять различные факторы, такие как: • задержки с интервьюированием контактных лиц; • задержки с уведомлением лиц, контактировавших с инфицированным. Возможные ошибки: Ошибка памяти C.4 Доля новых положительных результатов теста, введенных в приложение в течение 24 часов после выдачи кода активации. Количество новых положительных результатов теста, введенных в приложение в течение 24 часов после выдачи кода активацииc/ количество положительных тестов, введенных в приложениеc. • Еженедельно. • Раз в две недели. Это обеспечивает оценочное значение доли положительных тестов, о которых своевременно сообщается в приложении. Данные от контроллера приложенияc. Обратите внимание, что на параметр своевременности может повлиять продолжительность срока действия кода активации. 13 Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья D. Каковы факторы, способствующие и препятствующие использованию приложения? Индикатор Расчет Предлагаемая периодичность Обоснование Источник данных Замечания D.1 Причины использования приложения. Частотное распределение причин, связанных с использованием приложения. Период обследования Это позволит определить основные факторы, способствующие использованию приложения среди населения в целом. Опрос людей, использующих приложение, которым будет задан вопрос о причинах, связанных с их решением. Примеры причин использования приложения: доверие к науке, восприятие приложения как полезного, мнение, что пандемия является серьезной проблемой, владение смартфоном и т.д. D.2 Причины, по которым приложение не используется Частотное распределение причин, связанных с неиспользованием приложения. Период обследования Это позволит определить основные факторы, препятствующие использованию приложения среди населения в целом. Опрос людей, не использующих приложение, которых спросят о причинах, связанных с их решением. Примеры причин неиспользования: проблемы безопасности и конфиденциальности данных, доверие к правительству, владение смартфоном, инерция, использование батареи, отсутствие знаний о том, как пользоваться приложением, восприятие приложения как бесполезного и т. д. D.3 Социально- демографические характеристики тех, кто пользуются приложением, в сравнении с теми, кто им не пользуются. Частотное распределение основных социально- демографических характеристик пользователей приложения в сравнении с теми, кто не использует приложение. Период обследования Это позволит выявить различия в ключевых социально- демографических характеристиках между пользователями приложения и теми, кто его не использует. Перекрестное обследование населения в целом (включая пользователей приложения и пользователей, не использующих приложения), которым будут заданы вопросы об их социально- демографических характеристиках. Примеры социально-демографических факторов: возраст, пол, профессия, владение смартфоном, национальность, этническая принадлежность, статус занятости, уровень дохода и т. д. D.4 Поведение, сопряженное с риском, у пользователей приложения в сравнении с теми, кто его не использует. Частотное распределение поведения, сопряженного с риском, у пользователей приложения в сравнении с теми, кто его не использует. Период обследования Это позволит выявить различия между пользователями приложения и теми, кто не использует приложение, по критерию основных факторов риска. Перекрестное обследование населения в целом (включая пользователей приложения и пользователей, не использующих приложения), которым будут заданы вопросы о факторах риска. Примеры факторов риска: курение, использование защитной маски, соблюдение гигиены рук, соблюдение социального дистанцирования и т. д. Рисунок 7. Временная шкала для DPT, используемая в индикаторах в разделе C Человек A и человек B обедают вместе (воздействие) Человек A проходит тестирование Человек А получает результат и код Время между воздействием и уведомлением о воздействии Время между началом проявления симптомов у носителя заболевания и уведомлением контактного лица об имевшем место воздействии Человек A вводит код в приложение Человек B получает уведомление Человек A кашляет 14 Cистема показателей для оценки эффективности технологий цифрового отслеживания контактов с точки зрения охраны общественного здоровья 9. Список литературы 1. Salathé M, Althaus C, Anderegg N, Antonioli D, Ballouz T, Bugnon E, et al. Early evidence of effectiveness of digital contact tracing for SARS-CoV-2 in Switzerland. Swiss Med Wkly. 2020, 150:w20457. doi: 10.4414/smw.2020.20457 (https://smw.ch/article/doi/smw.2020.20457, accessed 17 August 2021). 2. Braithwaite I, Callender T, Bullock M, Aldridge RW. Automated and partly automated contact tracing: a systematic review to inform the control of COVID-19. The Lancet Digital Health 2020. August 19, 2020. doi: 10.1016/ S2589-7500(20)30184-9 (https://www.thelancet.com/pdfs/ journals/landig/PIIS2589-7500(20)30184-9.pdf, accessed 17 August 2021). 3. Vokinger KN, Nittas V, Witt CM, Fabrikant SI, von Wyl V: Digital health and the COVID-19 epidemic: an assessment framework for apps from an epidemiological and legal perspective. Swiss Med Wkly. 2020 May 17;150:w20282. doi: 10.4414/smw.2020.20282 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32418194/, accessed 17 August 2021). 4. von Wyl V, Bonhoeffer S, Bugnion E, Puhan MA, Salathé M, Stadler T, et al. A research agenda for digital proximity tracing apps. Swiss Med Wkly. 2020;150:w20324. doi: 10.4414/smw.2020.20324 (https://smw.ch/article/doi/smw.2020.20324, accessed 17 August 2021). 5. Wymant C, Ferretti L, Tsallis D, Charalambides M: The epidemiological impact of the NHS COVID-19 App. Nature. 2021 Jun;594(7863):408-412. doi: 10.1038/s41586-021-03606-z. Epub 2021 May 12 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33979832/, accessed 17 August 2021). 6. O’Callaghan ME, Buckley J, Fitzgerald B, Johnson K, Laffey J, McNicholas B, et al. A national survey of attitudes to COVID-19 digital contact tracing in the Republic of Ireland. Irish Journal of Medical Science (1971-) 2020. doi: 10.21203/rs.3.rs-40778/v1 (https://www.researchsquare.com/article/rs-40778/v1, accessed 17 August 2021). 7. von Wyl V, Höglinger M, Sieber C, Kaufmann M, Moser A, Serra- Burriel M, et al. Drivers of acceptance of COVID-19 proximity tracing apps in Switzerland. doi:10.1101/2020.08.29.20184382. Now published in JMIR Public Health and Surveillance doi: 10.2196/25701 (https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.08 .29.20184382v2, accessed 17 August 2021). 8. Walrave M, Waeterloos C, Ponnet K: Adoption of a Contact Tracing App for Containing COVID-19: A Health Belief Model Approach. JMIR Public Health Surveill 2020;6(3):e20572. doi: 10.2196/20572 (https://publichealth.jmir.org/2020/3/e20572/, accessed 17 August 2021). 9. SwissCovid App Monitoring. Results: Total number of all active SwissCovid apps per day (new calculation method) [website]. In: Swiss Federal Statistical Office; Innovative methods; 2021 (https:// www.experimental.bfs.admin.ch/expstat/en/home/innovative- methods/swisscovid-app-monitoring.html, accessed 17 August 2021). 10. Sixty-seventh World Health Assembly. WHA67.23. Health intervention and technology assessment in support of universal health coverage. 24 May 2014. Geneva: World Health Organization; 2014 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/162870, accessed 17 August 2021). 11. Глобальная стратегия в области цифрового здравоохранения на 2020–2025 гг. Женева: Всемирная организация здравоох- ранения; 2021 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/344249, accessed 18 August 2021). 12. Ethical considerations to guide the use of digital proximity tracking technologies for COVID-19 contact tracing: interim guidance, 28 May 2020. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://apps. who.int/iris/handle/10665/332200, accessed 18 August 2021). 13. European Commission. eHealth Network. Mobile applications to support contact tracing in the EU’s fight against COVID-19. Common EU Toolbox for Member States. Version 1.0. 15 April 2020. (https:// ec.europa.eu/health/sites/default/files/ehealth/docs/covid-19_ apps_en.pdf, accessed 17 August 2021). 14. European Data Protection Board : Guidelines 04/2020 on the use of location data and contact tracing tools in the context of the COVID- 19 outbreak. 21 April 2020. (https://edpb.europa.eu/sites/default/ files/files/file1/edpb_guidelines_20200420_contact_tracing_ covid_with_annex_en.pdf, accessed 17 August 2021). 15. Johns Hopkins University. Digital Contact Tracing for Pandemic Response: Ethics and Governance guidance. 29 May 2020. (https:// jhupbooks.press.jhu.edu/title/digital-contact-tracing-pandemic- response, accessed 17 August 2021). 16. European Commission. Guidance on Apps supporting the fight against COVID 19 pandemic in relation to data protection (2020/C 124 I/01). Official Journal of the European Union 2020. (https://eur-lex. europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52020XC0417(08), accessed 17 August 2021). 17. European Centre for Disease Control and Prevention (ECDC). Mobile applications in support of contact tracing for COVID 19. 10 June 2020. ECDC; Stockholm. (https://www.ecdc.europa.eu/en/ publications-data/covid-19-mobile-applications-support-contact- tracing, accessed 17 August 2021). 18. European Commission, eHealth Network. Interoperability guidelines for approved contact tracing mobile applications in the EU. 2020. (https://ec.europa.eu/health/sites/default/files/ehealth/docs/ contacttracing_mobileapps_guidelines_en.pdf, accessed 17 August 2021). 19. European Commission. eHealth Network. eHealth Network Guidelines to the EU Member States and the European Commission on Interoperability specifications for cross-border transmission chains between approved apps. 2020. (https://ec.europa. e u/heal t h/si te s/de f aul t/f i le s/eheal t h/do c s/mobileapps _ interoperabilityspecs_en.pdf, accessed 17 August 2021).

Всемирная организация здравоохранения Европейское региональное бюро UN City, Marmorvej 51 DK-2100 Copenhagen Ø, Denmark Тел.: +45 45 33 70 00; факс: +45 45 33 70 01 Эл. адрес: eurocontact@who.int Веб-сайт: www.euro.who.int