研究人员使用预测模型来计算更准确的当前局势病死率

发布时间:2020-05-25 15:06:27 【来源:

一个预印本研究的研究人员在南加州眼科研究所,CHA好莱坞长老会医疗中心和加州大学出版,大学伯克利分校研究中存在的偏见当前局势组和国家,如之间病死率比时间和严重程度依赖报告病例和结果时滞。他们发现,通过接触者追踪获得的随机数据可能有助于减轻许多混杂因素,并且可以纠正致命和非致命病例中的某些偏差,例如时变报告率。

病死率(CFR)通常指导公共卫生危机期间有关分配资源的政策决策。CFR对医疗,年龄,地理位置,遗传学等因素的影响进行了平均,但是它们不完善,因为对轻症病例,时滞,干预措施,群体特征,报告和归因不完善的确定不足,和其他偏见。确实,最近的一篇论文根据血清学检测结果,将轻度当前局势病例的确诊率定为50-80倍。

同样,本文的合著者试图通过研究将CFR与人群相关的过程来减轻一些混杂因素。在其他模型中,他们开发了一种参数算法,特别考虑了两个偏差:时变报告和疾病延迟死亡率。相似的模型已用于流感的CFR估计,因为它们假设所有非致命病例最终都可以恢复,因此无需使用时间序列的恢复。

所有模型都在Hypernet Labs的Galileo中运行,后者是与平台无关的应用程序,可在Hypernet提供的一组机器上加快代码部署以进行计算密集型工作。(该公司在大流行开始后不久就开始为病毒学家,流行病学家和公共卫生官员提供访问其资源的渠道。)每个模型都应用于约翰·霍普金斯大学的开源当前局势数据,计算了9个国家(奥地利)组合的校正后相对病死率。

研究人员发现,西班牙(截止发稿时已记录死亡人数为27,940)相对于韩国(264)的相对病死率低于估计的30.27。比较英国(36,042)和意大利(32,486)的CFR,则为0.68。

为了最大程度地降低未来病死率的偏见,合著者提倡接触追踪,他们认为接触追踪可以扩大抽样范围,以包括更大比例的人群,特别是轻度病例。(接触者追踪是指与最近接触已知当前局势阳性个体的所有个体接触,将其从流通中移出并监测其健康。)此外,他们建议在接触后的一个潜伏期对所有接触者进行当前局势的测试,不管他们是否有症状。

他们写道:“从该策略中收集的数据点数量将低于监视数据的数据点数量。”“ [T]这里没有时间滞后的问题,因为可以系统地跟踪这些情况。”

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