应用多标准决策分析技术和决策支持框架,以告知农业动物病原体的选择性剂指定

科学领域:

• 农业科学 农业科学
• 风险评估 风险评估
• 生物安全是生物安全.

背景情况:

• 美国农业部 (USDA) 农业选择剂和毒素部门 (DASAT) 保持了威胁农业健康的生物制剂和毒素清单.
• 该清单每两年一次由主题专家 (中小企业) 进行审查,以评估和排名潜在威胁.
• 准确的风险评估对于维持农业生物安全和预防生物恐怖主义至关重要.

研究的目的:

• 探索多标准决策分析 (MCDA) 和决策支持框架 (DSF) 的适用性,用于美国农业部每两年对精选代理人名单的审查.
• 通过在评估中包括非选择性代理来评估这些分析方法的稳定性和普遍性.
• 确定病原体作为选择性病原体,并评估它们的农业威胁,经济影响和生物恐怖主义风险.

主要方法:

• 进行了41种病原体的文献审查,根据21个与农业威胁,经济影响和生物恐怖主义风险相关的标准进行了评估.
• 应用了MCDA技术和基于逻辑树的DSF来分析病原体数据和排名风险.
• 记录的发现和发现的数据缺口,如气溶稳定性和动物传染剂量.

主要成果:

• 通过吸入和摄入途径确定了气溶稳定性和动物传染剂量的突出数据缺口.
• 根据MCDA的分析,选择性药物具有较高的风险,但没有明确的分数值来区分选择性药物和非选择性药物.
• DSF有效排除了低关注的病原体,MCDA和DSF都得出了类似的结论,突出了它们的互补价值.

结论:

• MCDA和DSF是有价值的分析工具,以支持USDA DASAT对Select Agent清单的两年一次审查过程.
• 对主题的专业知识对于准确的评估至关重要,特别是对于具有有限数据的病原体或使用代理数据时.
• 采用MCDA和DSF两种方法,可以提高在指定农业精选剂和毒素时的决策稳定性.