Медицинская карта
Плохой врач лечит болезнь, хороший - причину болезни.
  • гепатит
  • Недели беременности

    Беременность по неделям

  • Сколько живут с диагнозом рак
  • Как рыбий жир может уменьшить воспаление

Как мы себя чувствуем, пилотные приложения для модели прогнозирования COVID

2020-10-31 14:43:57

Одной из самых больших проблем пандемии для экспертов в области общественного здравоохранения было то, насколько она нова, насколько сложно получить достаточное количество полезных данных и насколько мало у ученых есть инструментов для точного отслеживания и прогнозирования ее распространения.


Недавнее исследование, посвященное информации, собранной приложением, которое 500000 человек используют для регистрации ежедневных симптомов, состояния здоровья и подверженности COVID-19, намекает на возможную роль, которую краудсорсинговые большие данные могут играть в понимании и прогнозировании распространения инфекции.


В ходе анализа были проанализированы данные, собранные приложением How We Feel в апреле и мае, по самооценке, чтобы определить, какие группы населения с наибольшей вероятностью прошли тестирование на вирус, распространенность социального дистанцирования и ношения масок и какие факторы больше всего были связаны с людьми. которые дали положительный результат в этот период, такие как ключевые симптомы, риски воздействия, ранее существовавшие заболевания и демографические данные.


Исследование показало, что пользователи чернокожих и латиноамериканцев, передовые медицинские работники и основные работники имели вдвое больший риск заражения, чем другие группы, после корректировки на социально-экономические и ранее существовавшие медицинские условия, и что эти же группы, наряду с людьми с симптомами, были более вероятны, чем другие, пройти тестирование в апреле и мае.


По словам исследователей, это был обоюдоострый меч, потому что, хотя это означало, что больные люди проходили тестирование, это также означало, что бессимптомные случаи, вероятно, пропускались из-за строгих правил тестирования, которые требовали проверки только тех, у кого есть симптомы. Команда также обнаружила, что 36 процентов пользователей приложения, у которых был обнаружен положительный результат, сообщили о симптомах, которые не были указаны Центрами по контролю за заболеваниями в период с апреля по май, или не имели никаких симптомов.


«Первое сообщение из статьи состоит в том, что мы должны обеспечить более широкое тестирование, помимо уязвимых групп и субъектов с симптомами», - сказал профессор Гарварда Сихонг Линь, один из старших авторов статьи. «Эти бессимптомные и умеренно симптоматические случаи по-прежнему заразны, поэтому важно выявлять этих людей как можно раньше и изолировать их, чтобы избежать распространения».


Затем ученые взяли свои результаты и, используя новые статистические методы и методы машинного обучения, заложили основу для моделей, которые могут предсказать, кто, скорее всего, даст положительный результат на COVID-19. Есть надежда, что подобные прогностические модели вскоре могут быть использованы для преодоления ограничений возможностей тестирования и выявления очагов распространения болезней.

Оставьте комментарии и отзывы!

Используйте нормальные имена. Ваш комментарий будет опубликован после проверки.

(обязательно)